Dezvoltare software & soluții tehnologice la cerere
De la concept la produs funcțional — platforme web, sisteme de raportare, modele ML și cercetare aplicată
ScienceLab este divizia de dezvoltare tehnologică a Human Analytics. Proiectele sunt dezvoltate la specificațiile clientului, cu livrare completă a codului sursă și suport post-lansare.
Full-stackdezvoltare completă
Cod sursălivrat integral
On-premisessau cloud
Ce dezvoltăm
Platforme și aplicații construite la cerere, de la zero sau prin extinderea sistemelor existente
Platforme web
Aplicații web full-stack
Dezvoltare completă de platforme web: frontend React/Next.js, backend FastAPI/Node.js, baze de date PostgreSQL. Aplicații de evaluare, colectare date, raportare și management organizațional.
Frontend React + TypeScript
Backend FastAPI / Node.js
Baze de date PostgreSQL
Autentificare & roluri (RBAC)
Deploy cloud sau on-premises
Dashboarduri & vizualizare
Dashboarduri interactive & raportare
Sisteme de vizualizare a datelor organizaționale: grafuri de rețea, radar charts, heatmaps, tabele dinamice și export PDF/Excel. Construite cu D3.js și integrabile cu orice sursă de date.
Vizualizări D3.js personalizate
Grafuri de rețea & sociograme
Export PDF & Excel automat
Filtrare & segmentare date
Responsive desktop & mobil
Sisteme custom
Sisteme de scorare & procesare date
Motoare de calcul pentru scoruri, indici și indicatori organizaționali. Sisteme de procesare a chestionarelor, calcul automat al rezultatelor și generare rapoarte structurate.
Motoare de scorare configurabile
Procesare chestionare online
Generare rapoarte PDF automate
Export CSV / Excel / JSON
Integrare cu sisteme HR existente
Integrări & API
Integrări și API-uri custom
Conectarea sistemelor existente prin REST API, webhooks și integrări directe cu platforme HR (HRIS), sisteme ERP sau baze de date instituționale.
REST API documentat (OpenAPI)
Webhooks & notificări automate
Integrare SSO / autentificare externă
Conectare HRIS / ERP
Migrare și import date existente
Procesul de dezvoltare
Un proces structurat care garantează livrabile clare și fără surprize
Faza 1
Analiză & specificații
Înțelegerea precisă a nevoii
Primul pas este o discuție detaliată pentru înțelegerea completă a nevoii: ce problemă rezolvă aplicația, cine sunt utilizatorii, ce date sunt procesate și ce rezultate trebuie generate.
Pe baza discuției se elaborează un document de specificații tehnice care descrie exact funcționalitățile, fluxurile de utilizare și cerințele de performanță.
Document de specificații include:
Descrierea funcționalităților
Diagrame flux utilizator
Cerințe tehnice & performanță
Estimare timp & cost
Plan de livrare
Faza 2
Propunere tehnică & ofertă
Transparență totală înainte de start
În termen de 5 zile lucrătoare se transmite o propunere tehnică detaliată: arhitectura soluției, tehnologiile utilizate, etapele de dezvoltare și oferta de preț fixă.
Prețul este fix și nu se modifică pe parcursul proiectului, indiferent de complexitatea implementării — cu condiția că specificațiile agreate rămân neschimbate.
Ce include propunerea tehnică
Arhitectură
Diagrama soluției complete
Stack tehnic
Tehnologii recomandate
Timeline
Etape și termene clare
Preț fix
Fără costuri ascunse
Livrabile
Ce primești la final
Faza 3
Dezvoltare iterativă
Progres vizibil la fiecare 2 săptămâni
Dezvoltarea se realizează în sprint-uri de 2 săptămâni. La finalul fiecărui sprint se livrează o versiune funcțională pentru testare și feedback.
Clientul are acces la un mediu de preview pe tot parcursul dezvoltării și poate urmări progresul în timp real. Modificările minore față de specificații sunt absorbite fără costuri suplimentare.
Progres sprint-uri (exemplu)
Sprint 1 — Autentificare & structură100%
Sprint 2 — Module principale100%
Sprint 3 — Raportare & export75%
Sprint 4 — Testare & polish35%
Faza 4
Testare & validare
Zero bug-uri în producție
Înainte de livrare, aplicația trece printr-un proces de testare complet: testare funcțională pe toate fluxurile, testare de performanță sub încărcare și testare de securitate pentru vulnerabilități comune.
Clientul participă la testarea de acceptanță (UAT) și confirmă că toate funcționalitățile respectă specificațiile agreate.
Checklist testare
Testare funcțională completă
Testare cross-browser & mobile
Testare performanță (load testing)
Audit securitate (OWASP Top 10)
UAT cu clientul
Faza 5
Livrare & suport
Codul îți aparține integral
La finalizare se livrează: codul sursă complet pe un repository privat GitHub, documentația tehnică (API docs, arhitectură, deployment guide) și accesul complet la toate serviciile cloud configurate.
Sunt incluse 30 de zile de suport post-livrare pentru rezolvarea oricăror probleme apărute după lansare. Extensia suportului este disponibilă prin contract separat.
📦 Cod sursă complet (GitHub privat)
📄 Documentație tehnică completă
🔑 Acces toate serviciile & credențiale
🚀 Deployment în producție
🛠 30 zile suport inclus
P2P16P50P84P98
Machine Learning aplicat pe date organizaționale
La cerere — pentru organizații cu volume suficiente de date istorice
Modele predictive HR
Dezvoltarea de modele ML pentru predicția riscului de burnout, turnover sau performanță — antrenate pe datele istorice ale organizației. Rezultatele sunt integrate direct în dashboardul organizației.
Pythonscikit-learnXGBoost
Analiză avansată de date
Segmentare automată a angajaților pe profile de risc, clustering pe date psihometrice și identificarea pattern-urilor ascunse în datele organizaționale. Livrare ca raport sau ca modul integrat în platformă.
ClusteringSegmentarePattern detection
Modelele ML necesită minimum 200-500 de înregistrări istorice pentru antrenare. Disponibil exclusiv la cerere, după evaluarea prealabilă a datelor disponibile.
Cercetare aplicată
Proiecte de cercetare la cerere, în colaborare cu organizații și instituții
La cerere, ScienceLab poate contribui la proiecte de cercetare aplicată în psihologie organizațională, HR analytics sau evaluare psihometrică: design metodologic, colectare date prin platformă, analiză statistică și redactare rezultate.
Colaborările de cercetare sunt evaluate individual în funcție de obiective, resurse disponibile și relevanța pentru portofoliul Human Analytics.