Sobre nós

A História do Desenvolvimento da INNAI: Uma Saga de Inovação Tecnológica
Em 2022, demos o primeiro passo rumo à criação de um produto revolucionário — INNAI. Este sistema, projetado para negociação e arbitragem de criptomoedas, foi lançado em modo de teste, operando a uma velocidade além da capacidade humana. Os resultados da primeira geração superaram todas as expectativas: em apenas uma hora, a INNAI movimentou um volume de negociações equivalente ao trabalho de 253 traders! Esse feito extraordinário redefiniu nossa compreensão sobre as possibilidades tecnológicas. Percebemos que havíamos apenas arranhado a superfície, com horizontes ainda maiores pela frente — mais rápidos, mais inteligentes e mais precisos.
Mas isso foi apenas o começo. Nos dois anos seguintes, aperfeiçoamos incansavelmente a INNAI, elevando o padrão a cada atualização, cada nova linha de código e cada ajuste fino. Liderando este grande projeto estava nosso CEO e engenheiro-chefe, Janis Liepa, que trabalhou incansavelmente dia e noite, movido por uma única visão — transformar a INNAI em uma ferramenta capaz de superar mais de 1.000 traders experientes.
O projeto INNAI foi sua batalha pessoal, seu desafio às leis da física e às limitações humanas. Dias se confundiram com noites à medida que, versão após versão, a INNAI evoluía de um conceito simples para uma poderosa plataforma de negociação, capaz de prever os movimentos do mercado com precisão e velocidade sem precedentes.
Janis Liepa
Fundador da INNERAS, mestre da ideia e criador da INNAI

Nascido em 24/12/1973 em Riga, Letônia
Educação:
Graduado pela Universidade Técnica de Riga
Experiência profissional:
Desenvolveu software em Python e Java, contribuindo para o design de arquiteturas escaláveis de microsserviços. Especializado em segurança, realizou análises de vulnerabilidades e construiu mecanismos de proteção em níveis de infraestrutura e aplicação. Desenvolveu e otimizou modelos de aprendizado de máquina para tarefas de NLP e Visão Computacional, trabalhando com redes neurais profundas baseadas em TensorFlow e PyTorch. Participou da implementação de modelos de IA em nuvem utilizando Docker e Kubernetes.