Le nostre competenze principali.
Costruiamo software dall’inizio alla fine. Di seguito trovate le nostre principali aree di competenza e come le affrontiamo.
Siti web e piattaforme web
Cosa facciamo
Siti di marketing, interfacce di prodotto e piattaforme web che caricano in fretta, si leggono con chiarezza e convertono. Progetti bilingue e multilingue, flussi di preventivo e prenotazione, struttura dei contenuti e SEO, e il backend che tiene tutto in piedi.
Come lo affrontiamo
Ci concentriamo sul percorso dell’utente e sulla conversione: chi visita la pagina, cosa deve decidere e qual è l’unica azione che conta. Poi la costruiamo essenziale, la pubblichiamo su un’infrastruttura conveniente e misuriamo cosa è cambiato.
Il nostro stack tecnologico
Astro · TypeScript · Next.js · Postgres · Cloudflare
Esempio: Çakı Lojistik, un sito logistico bilingue costruito sulla richiesta rapida di preventivi →
Sistemi complessi
Cosa facciamo
Backend di produzione che devono restare corretti sotto carico: prodotti di ricerca, interfacce ricche di dati, sistemi multi-tenant e le pipeline che li alimentano. Lavoriamo soprattutto in TypeScript, Go e Python, con Postgres come scelta predefinita.
Come lo affrontiamo
Partiamo tracciando le reali richieste degli utenti dall’ingresso fino al database. Procediamo per piccoli passi, favorendo un’architettura pulita e vincoli sui dati affidabili rispetto a una complessità superflua.
Il nostro stack tecnologico
TypeScript / Node · Go · Python · Postgres · indici di ricerca · code
Esempio: İçtihatAra, un prodotto di ricerca sugli archivi della giurisprudenza turca →
App mobili
Cosa facciamo
App iOS e Android native, con un’attenzione particolare ai prodotti a cui le persone tornano: flussi di registrazione, diari e strumenti che devono essere immediati. Creiamo app offline-first con sincronizzazione perfetta.
Come lo affrontiamo
Scriviamo Swift e Kotlin nativi. Progettiamo una robusta sincronizzazione offline-first, per garantire che l’app risulti veloce e reattiva indipendentemente dalle condizioni di rete. Quando abbiamo finito, i vostri ingegneri possono sviluppare la funzionalità successiva senza problemi.
Il nostro stack tecnologico
Swift · SwiftUI · Kotlin · Jetpack Compose · SQLite
Esempio: Dreampedia, un diario dei sogni iOS con immagini generate dall’AI →
Sistemi AI e RAG
Cosa facciamo
Sistemi di retrieval, valutazione dei modelli, infrastruttura di inferenza e data engineering. Prendiamo modelli AI e li facciamo funzionare in modo affidabile nel mondo reale, con latenza e costi prevedibili.
Come lo affrontiamo
Trattiamo i modelli come componenti di un sistema. Il lavoro interessante è quasi sempre intorno a loro: la qualità del retrieval, la valutazione deterministica e il confine tra l’output del modello e i sistemi deterministici che agiscono su di esso. Quando la risposta giusta è una query e non un modello, ve lo diciamo chiaramente.
Il nostro stack tecnologico
Python · pgvector · embedding · ricerca vettoriale · OpenAI / Anthropic / modelli locali
Per chi siamo
Ci concentriamo su partnership a lungo termine e sviluppi completi. Di solito non siamo lo studio giusto per audit isolati o prototipi a breve termine usa e getta.
Se riteniamo che un altro team sia più adatto alle vostre esigenze specifiche, ve lo diremo subito e vi offriremo una raccomandazione.