Unsere Kompetenzen liegen in unseren Köpfen. Deshalb zeigen wir Ihnen gerne, auf welche Köpfe Sie zählen können.

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Lernen Sie uns und unsere Kompetenzen kennen

Wir entwickeln Highend-Software mit weltweit führenden Technologien

Lambda IT - Ihre Software-Spezialisten aus Bern

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Swisscom

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XOVIS

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Schweizerisch Eidgenossenschaft

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FRAMA

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Schulverlag Plus

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DESIGNSENSOR

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PENTAG

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Apps With Love

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carbotech

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NOSER ENGINEERING

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Parlamentsdienste

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Kanton Bern

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Kern Group

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QSoft

Wir kombinieren Ihr Business Know-How mit unserer Leidenschaft für Technologie zu einer nachhaltigen Softwarelösung.

Unsere Leidenschaft

Lambda IT ist seit 8 Jahren am Markt und hat während dieser Zeit über 50 kleine und grosse Kundenprojekte zum Erfolg geführt.

Langjährige Erfahrung

Wir stehen in kontinuierlichem Austausch mit führenden Technologieanbietern und den besten Entwicklern rund um den Globus.

Weltweites Kontaktnetz

Unser Fokus - Ihre Projekt-Sicherheit

Unsere Kundschaft erlebt uns als Vorreiter mit Anspruch an Spitzenleistung, die ein nachhaltiges Handeln und Entscheiden auf allen Ebenen berücksichtigt. Den Open-Source-Ansatz haben wir als Denkhaltung und Passion in unserer DNA verinnerlicht und tragen ihn in unseren Umsetzungen nach Aussen.

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Expertise teilen

Unser Credo: MIT statt FÜR unsere Kunden arbeiten. Wir setzen auf eine respekt- und vertrauensvolle Kommunikation in unserem gesamten Netzwerk, die entschiedenes Handeln und lösungsorientiertes Arbeiten zulässt. Kleiner, aber feiner Side-Effekt: Effiziente Zielerreichung ist das Resultat dieser Kollaboration auf Augenhöhe.

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Kollaboration leben

Unterschiedliche Begabungen, Interessen und Perspektiven finden bei uns Entfaltungsraum, damit das Beste für unsere Kunden und Mitarbeitenden entstehen kann.

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Vielfalt ermöglichen

Highend-Software für Ihr Business

Know-how für die Zukunft

Engagiert in der IT-Community


Alle Jahre wieder: Anfangs November findet traditionsgemäss die Lambda-Hackweek statt. Für eine Woche verlassen wir unser Büro im Liebefeld. Fernab vom Alltagsgeschäft arbeiten die unsere Mitarbeitenden alleine oder gemeinsam an Projekten. In dieser Woche werden neue Technologien, Ansätze und Lösungen ausprobiert. Von den Erkenntnissen profitieren am Ende unsere Kunden, denn die Innovationen aus dieser Woche fliessen unmittelbar in die aktuellen Projekte ein.

### Ein kurzer Überblick über die Hackweek-Projekte:

Edi: «Ich habe versucht, einen Ansatz zu finden, um mit künstlicher Intelligenz aus Fotos von Maschinenteilen ein 3D-Modell zu generieren. Im Einsatz standen die Technologien [Keras](https://keras.io/) und [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/).»

Matthias und Philipp: «Wir haben uns mit den neusten Features von [OpenTelemetry](https://opentelemetry.io/)  beschäftigt, um einen genaueren Einblick in die inneren Abläufe unserer Programme und Systeme zu erhalten. Wir versuchten herauszufinden, wie einfach eine Integration der Tracing-Tools für Entwickler in Frontend und Backend Projekte ist und welche Dienste es benötigt, um Daten zu sammeln. Im Fokus standen Angular, NodeJS, NestJS und das automatisierte Erstellen von Traces für MongoDB, Postgres und Kubernetes Traefik Ingress. Wir sammelten die Daten mit Tempo und liessen sie mit [Grafana](https://grafana.com/) darstellen.»

![Hackweek_202211072022_0024.JPG](https://lambda-it.ch/api/uploads/Hackweek_202211072022_0024_a1ba114361.JPG)

Wayne : «Ich habe mich in der Hackweek drei Projekten gewidmet: 
- Ich habe Technologien evaluiert, die für die automatische Klassifizierung und Zusammenfassung von Dokumenten geeignet sind, welche mit optischer Zeichenerkennung bearbeitet wurden. Dabei habe ich verschiedene Python-Bibliotheken ausprobiert und mit OpenAI GPT-3 Transformer-Modellen experimentiert. 
- Weiter habe ich untersucht, wie die nächste Generation von Frameworks für die Erstellung von inhaltsorientierten Websites ([Astro](https://astro.build/) und [Qwik](https://qwik.builder.io/)) eingesetzt werden kann. Ich habe dafür die Home-Seite von [Lambda](https://lambda-it.ch) in Astro neu implementiert. Ich bin überzeugt vom Ergebnis und wir planen, die beiden Websites von [Lambda](https::lambda-it.ch) und [fidentity](https://fidentity.ch) in Astro umzusetzen. 
- Zu guter Letzt habe ich mich mit einer neuen Implementierung von Flying-Focus-Animationen beschäftigt. Flying-Focus-Animationen, wie sie beispielsweise bei der [SBB-Website](https://sbb.ch) für die Tastaturnavigation verwendet werden, helfen, die Aufmerksamkeit des Benutzers zu lenken. Das Ergebnis ist ein produktionsreifes Paket für Angular und ein Proof of Concept für React und SolidJS.»

![Hackweek_202211102022_0051.JPG](https://lambda-it.ch/api/uploads/Hackweek_202211102022_0051_c9c340b503.JPG)

Thomas: «Ich habe eine Applikation entwickelt, mit welcher auf unterschiedlichen Geräten die Zeit gestoppt wird. Diese Angular-Applikation wurde für die Zeitmessung bei Seifenkistenrennen konzipiert, kann aber auch bei anderen Sportarten eingesetzt werden, bei welcher die Athlet:innen einzeln starten. Zusätzlich wird eine Rangliste in Echtzeit erstellt, welche ich mit Supabase, einer Realtime-Datenbank, progammiert habe. Die grösste Herausforderung bei dieser Applikation war, eine geeignete Lösung zu finden, welche die Start-Stopp-Zeit von unterschiedlichen Geräten synchronisiert.»

David: «Das Trainieren eines Deep Learning Object Detectors benötigt vorgängig viele manuelle Annotationen. Deshalb habe ich ein selbstlernendes Backend für unsere Annotations-Software geschrieben, welches bereits nach wenigen manuell annotierten Bildern anfängt zu lernen und den Annotationsprozess erheblich beschleunigt.»

Franziska
«Ich habe mich intensiv mit den Websites von fidentity.ch und lambda-it.ch beschäftigt. Für fidentity habe ich an einer neuen Struktur für den Relaunch gearbeitet und dabei eine neue Methode ausprobiert. Dazu habe ich mich mit Strapi, einem Headless-CMS, vertraut gemacht und die Website von Lambda IT sprachlich überarbeitet und Verbesserungspotenzial ausgelotet. »




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Marketing- und Kommunikation

Intelligente Programme, welche aus Daten lernen und das Gelernte verallgemeinern, bestimmen welche Filme oder Bücher zu uns passen, welche E-Mails für uns relevant sind oder führen unsere gesprochenen Befehle aus. Personalisierte Online Werbung oder Freundesvorschläge in sozialen Netzwerken gehören zu den Anwendungsgebieten des Machine Learning welchen wir – manchmal unbewusst – täglich begegnen.


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Machine Learning

Machine Learning hat viele Aspekte und kann für die Lösung von verschiedensten Problemen eingesetzt werden. Nachfolgend einige Showcases.

#### Face Login im Browser

Was heute (schon fast) als ein Standard bei den Mobiltelefonen mitgeliefert wird, ist auch im Browser möglich. Als zusätzlicher Sicherheitsmechanismus (2-Way-Authentication) ist ein Abgleich des Gesichts des Benutzers mit einem hinterlegten Bild möglich und erhöht so die Sicherheit eines passwortgeschützten Kontos deutlich.

#### Erkennung und Auslesen von Ausweisen

Mit nur einem Foto eines Ausweises ist es möglich zu erkennen um welche Art von Ausweis es sich handelt. In einem weiteren Analyseschritt können die Daten aus dem Ausweis ausgelesen werden. Daten aus der MRZ (Machine Readable Zone) werden (nahezu) immer korrekt ausgelesen. Bei allen anderen Werten ist das Ausleseergebnis nicht perfekt, aber trotzdem in einem Bereich welcher eine Weiterverarbeitung der Daten mehr als genügt.

#### Produkterkennung in einem Bild

Wie wird mein Produkt benutzt? Wie viele meiner Produkte besitzt mein Kunde? Besitzt der Kunde Konkurrenzprodukte und werden diese anders als mein Produkt verwendet?
Die Antworten auf diese und ähnliche Fragen können durch die automatisierte Analyse von Bildern und Filmen gegeben werden. Gegenstände können in Filmen erkannt und deren Bewegung verfolgt werden. Tausende von Bildern können in kurzer Zeit analysiert und Benutzungsstatistiken aus den Ergebnissen generiert werden.

#### Digitalisierung von Karten

Viele Informationen sind heute immer noch auf analogen Karten gespeichert. Seien es Höhenlinien, Transportwege oder die Standorte von geschäftswichtigen Informationen. Mit Machine Learning ist es möglich, diese Karten zu analysieren, digitalisieren und die benötigten Daten mit einer hohen Genauigkeit auszulesen.

#### Fraud Detection

In einer grossen Menge von Daten diejenigen zu identifizieren, welche aus der Masse herausstechen, ist für uns Menschen sehr aufwändig und mit hohen Kosten und einer grossen Fehlerquote verbunden. Mithilfe von Machine Learning kann dieser Prozess vollständig digitalisiert und automatisiert werden und sowohl die Kosten wie auch die Fehlerquote stark gesenkt werden.

Wie kann mir Machine Learning helfen

Wann immer möglich, entwickeln wir unsere Projekte als Web Applikation. Auch im Machine Learning Bereich ist dies unsere erste Wahl, obwohl die Umsetzung im ersten Augenblick, schwieriger und aufwändiger aussieht. Die meisten Geräte und Betriebssysteme bieten proprietäre Machine Learning Plattformen an, welche schnelle und einfache Lösungen versprechen.
Wir sind aber überzeugt, dass sich unser Ansatz am Schluss mehr als auszahlt. Die Geräte- und Betriebssystem-Unabhängigkeit birgt enorm viele Vorteile – in finanzieller und technischer Hinsicht. Der Source Code wird kleiner, die Wartungskosten können minimiert werden und das benötigte technische Know-How wird reduziert.


Web First

Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) und befasst sich mit der Suche nach wiederverwendbaren Mustern in grossen Datensätzen. Die Datensätze können aus den unterschiedlichsten Dingen bestehen wie Nummern, Wörter, Bilder, Verhalten von Personen auf einer Webseite, etc.
Die gefundenen Muster und Ergebnisse werden optimiert und es wird versucht die Daten intelligent miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen.
Machine Learning ist in mehrere Teilgebiete unterteilt

#### Objekterkennung (Object Detection)

Mit verschiedenen Verfahren werden Objekte in einem Objektraum identifiziert. Beispielsweise können Gegenstände in einem Bild markiert oder Gesichter erkannt und den dazugehörigen Personen zugeordnet werden.


#### Bildsegmentierung (Image Segmentation)

In einem Bild werden die Bildpunkte analysiert und anhand ihrer Eigenschaften in verschiedenen Gruppen zusammengefasst. Dadurch ist es möglich zusammenhängenden Regionen oder Objekten zu erzeugen.


#### Bildklassifikation (Image Classification)

In der Bildklassifikation werden Bilder erkannt und einer Kategorie zugeordnet. Beispielsweise können Bilder von Blumen deren Art zugeordnet werden, d.h. es wird ein Bild einer Rose den Rosen zugeordnet und das einer Geranie den Geranien.

#### Texterkennung (OCR)

Texte werden in Bilder automatisch erkannt und extrahiert. Je deutlicher die Schriftart die einzelnen Zeichen unterscheidet, desto besser sind die Ergebnisse der Texterkennung. Es gibt eigens entworfene Schriftarten, um die Texterkennung zu vereinfachen aber es werden aber auch laufend Verbesserungen gemacht, um beispielsweise handgeschriebenen Text zu erkennen.


#### Anomaly- oder Ausreisser-Erkennung (Anomaly Detection)

Es werden seltene Objekte, Ereignisse oder Beobachtungen identifiziert, welche aus der Masse herausstechen und sich signifikant von der Mehrheit der Daten unterscheidet



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Was ist Machine Learning

#### fidentity – Digitalisierung von Kundenidentifikationen
Mit fidentity können Kundenidentifikation digitalisiert werden - online oder vor Ort. Ganz ohne App werden ID-Dokumente mit dem Handy gescannt, liveness geprüfte Selfies erstellt und Dokumente signiert. Künstliche Intelligenz verhindert Betrug und stellt die Compliance sicher. In Echtzeit werden Entscheidung über die Qualität der Identifikation getroffen und publiziert, um nachfolgende Prozesse mit diesen Informationen zu steuern.

Weitere Informationen zu fidentity finden sie auf der [fidentity Webseite](https://fidentity.ch). Sie können die Applikation auch selbst [ausprobieren](https://www.fidentity.ch/fidentity-demo/) und die verschiedenen Funktionen kennenlernen.




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Showcases

Machine Learning oder künstliche Intelligenz beeinflusst immer grössere Teile unseres Alltages

Machine Learning - Künstliche Intelligenz

Regelmässig erstellen wir Reviews zu Projekten in den verschiedensten Entwicklungsphasen. Ob ein Entwicklungskonzept oder der finale Sourcecode - unsere Reviews sind verständlich und zeigen auf, wo Probleme entstehen könnten. Detaillierte Lösungsansätze für die potentiellen Probleme runden die Reviews ab.

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Review

Wir lieben es, unser Wissen weiterzugeben. Wir sind aktive Blogger, Speaker und «Open Sourcer». Zudem geben wir unser Wissen auch gerne «gebündelt» weiter - an Einzelpersonen, Teams oder an ganze Firmen. Die folgenden «Unterrichtsformen» haben sich für uns bewährt:

- Workshops
- Inhouse Schulungen
- Hackathon

Coaching

Wir sind Teil der Uphill Academy, ein Zusammenschluss von drei Berner Firmen sowie nationalen und internationalen Coaches, um Trainings und Workshops zu organisieren. Wir engagieren uns aktiv in der Organisation und der Durchführung von Trainings und Workshops.

Uphill Academy

Mit unserem Wissen und unserem internationalen Netzwerk finden wir die optimale Lösung für Ihre Fragen

Know-How für die Zukunft

Hackweek 2022 im Rückblick

Einfacher wäre es eine App zu haben, welche alle Veranstaltungen und Kundgebungen automatisiert zusammensucht und diese übersichtlich auf einer Karte und einem Kalender darstellt. So wissen immer alle wann was wo läuft.

[Hier kannst du nachlesen](https://lambda-it.ch/blog/brainstorming) wie die Idee entstanden ist.


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Geschäftsleiter, Software Architekt und Entwickler

Wir sind Teil der Uphill Conf. Jährlich organisieren wir die Konferenz auf dem Gurten in Wabern bei Bern, wo internationale Topstars der Frontend-Entwicklung über die neuesten Trends und Technologien sprechen. Mit der Uphill Conf fördern wir den Austausch und die Zusammenarbeit professioneller Softwareentwickler und -architekten aus aller Welt über die Grenzen von Bern und der Schweiz hinaus.

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Uphill Conf

BernerJS Talks ist ein Meetup mit mehr als 320 Mitglieder, welches den Berner Entwicklern die Möglichkeit bietet, regelmässig an spannenden Vorträgen teilzunehmen und sich untereinander auszutauschen. Wir sind Teil der Organisation, machen aber auch regelmässig Vorträge.

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BärnerJS Talks

Für die Umsetzung unserer Projekte verwenden wir fast ausschliesslich Open-Source-Software. Wann immer möglich «geben» wir diesen Projekten etwas zurück - sei es mit Bugfixes, Erweiterungen oder mit neuen Ideen. Zudem haben wir verschiedene eigene Open-Source-Projekte, welche von der Community benutzt werden können.

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Open-Source-Software

Der Austausch und das Engagement in der IT Community ist für uns zentral - lokal und international

Nachhaltiges Engagement für die IT Community Schweiz

Idee #6: Politische Events auf Karte und Kalender darstellen

Wir als Berner Firma hätten das Berner IT Label und wären auf der Berner Plattform aktiv. Die Plattform wäre nicht nur ein Gefäss, um Projekte lokal zu vergeben, sondern der generelle Austausch würde gefördert. Lokale Meetups, Ausbildungen, Jobangebote aber auch Anfragen für eine zeitlich begrenzte Zusammenarbeit oder für kurzfristige Hilfe bei Projekten könnten auf dieser Plattform publiziert werden. 

[Hier kannst du nachlesen](https://lambda-it.ch/blog/brainstorming) wie die Idee entstanden ist.


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Idee #5: Berner IT Label und Plattform

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In der Web-App der Mediathek werden die digitalen Assets (Fotos, Videos, usw.) des VBS verwaltet und publiziert.

Modernes Suchverfahren mit umfassenden Filtermöglichkeiten

Mandantenfähige Applikation, weitere Mandanten können einfach erstellt und integriert werden

Langfristige Wartbarkeit durch Modularität (Schichten, Bausteine, Technologien) und Microservice Architektur

Mehrsprachiger und barrierenfreier Zugang zu den Applikationen

Frontend entwickelt mit Angular, RxJS und Bootstrap

Backend entwickelt mit Node.js und MongoDB

Suche und Indexierung der Assets mit Elasticsearch

Mediathek VBS

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Know-how für die Zukunft

Engagiert in der IT-Community

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Hackweek 2022 im Rückblick

Idee #6: Politische Events auf Karte und Kalender darstellen

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