Rólunk

Az INNAI fejlesztésének története: egy technológiai áttörés története
2022-ben megtettük az első lépést egy forradalmi termék létrehozása felé: INNAI. Ez a rendszer, amelyet kriptovalutás kereskedelemre és arbitrázsra terveztünk, teszt üzemmódban indult el, emberi képességeket meghaladó sebességgel működve. Az első generáció eredményei minden várakozást felülmúltak: mindössze egy óra alatt INNAI olyan kereskedelmi volumeneket kezelt, amelyek 253 kereskedő munkájának feleltek meg! Ez a lenyűgöző teljesítmény átformálta a technológiai lehetőségekről alkotott elképzelésünket. Rájöttünk, hogy csak a jéghegy csúcsát értük el, és még nagyobb magasságok állnak előttünk: gyorsabban, élesebben és pontosabban.
De ez csak a kezdet volt. A következő két évben fáradhatatlanul tökéletesítettük INNAI-t, minden frissítéssel, új kódkörtéssel és finomhangolással egyre magasabbra emelve a mércét. Ezt a nagy projektet vezette a CEO-nk és főmérnökünk, Janis Liepa, aki éjjel-nappal dolgozott, egyetlen vízióval: INNAI-t egy olyan eszközzé alakítani, amely több mint 1,000 tapasztalt kereskedőt is felülmúl.
Az INNAI projekt az ő személyes küzdelme volt, a fizika törvényei és az emberi korlátok kihívása. A napok éjszakákká olvadtak, és verzióról verzióra INNAI egy egyszerű elképzelésből egy olyan erőteljes kereskedelmi platformmá fejlődött, amely képes előre jelezni a piaci mozgásokat példa nélküli pontossággal és sebességgel.
Janis Liepa
Az INNERAS alapítója, az ötlet mestere és az INNAI megalkotója

Született: 1973.12.24., Riga, Lettország
Tanulmányok:
A Rigai Műszaki Egyetemen végzett
Szakmai tapasztalat:
Szoftvereket fejlesztett Python és Java nyelveken, hozzájárulva a skálázható mikroszolgáltatás-architektúrák tervezéséhez. A biztonságra specializálódott, sebezhetőségelemzést végzett, és védelmi mechanizmusokat épített az infrastruktúra és az alkalmazások szintjén. Gépi tanulási modelleket fejlesztett és optimalizált NLP és számítógépes látás feladatokhoz, mély neurális hálózatokkal dolgozva a TensorFlow és PyTorch alapú rendszerekben. Részt vett az AI modellek telepítésében a felhőben Docker és Kubernetes segítségével.