ML разработка, AI платформа для настройки Machine Learning моделей для бизнеса

Корпоративные ML-модели под ключ с ориентацией на KPI

Создаём решения на базе искусственного интеллекта для корпоративных ИТ-систем, аналитики и автоматизации процессов. Предлагаем услугу разработки ML-моделей и интеграции с корпоративными данными, готовы работать со сложными сценариями обработки информации. Наши решения надёжны, безопасны и легко масштабируются. Мы сфокусированы на результате и достижении KPI, который определяем в самом начале сотрудничества. Будем рады помочь вам использовать современные возможности машинного обучения максимально эффективно и выгодно.

Что такое Machine Learning

Machine Learning — это направление ИИ-разработки, в котором алгоритмы обучаются на данных и самостоятельно формируют модели поведения, прогнозирования или классификации. В отличие от классических программных решений, модели машинного обучения адаптируются к изменениям входных данных и начинают работать лучше по мере накопления информации.

Машинное обучение применяется при работе с Big Data, когда объём и сложность информации делают ручной анализ неэффективным. Такие подходы лежат в основе современных аналитических, рекомендательных и интеллектуальных систем, используемых в финтехе, промышленности, логистике и e-commerce.

Что мы делаем для вас

Проектируем модели для снижения количества признаков без потери значимой информации. Это ускоряет обработку данных, повышает стабильность обучения и снижает нагрузку на инфраструктуру. Используются статистические методы и нейросетевые автоэнкодеры.

Разрабатываем ML-решения для поиска отклонений в данных: аномального поведения пользователей, сбоев оборудования, финансовых рисков. Такие модели используются в мониторинге, безопасности и контроле качества.

Создаём персонализированные рекомендательные механизмы, повышающие вовлечённость и конверсию. Системы учитывают историю взаимодействий, поведение пользователей и специфику бизнес-среды.

Реализуем решения на базе ML и NLP для автоматизации работы с текстовыми данными: классификации документов, анализа тональности, интеллектуального поиска и обработки обращений.

Разрабатываем ML-модели для анализа изображений и видео с применением современных нейросетевых архитектур. Наши решения охватывают распознавание объектов, контроль качества продукции, анализ сцен и потоков данных, а также автоматическую обработку видео и изображений в реальном времени.

Что внедрение Machine Learning даст бизнесу

Экономическая оптимизация

Точные расчёты и автоматизированный контроль снижают стоимость ошибок, простоев и неэффективных решений.

Рост эффективности и автоматизация

ML-решения ускоряют обработку данных и повышают производительность бизнес-процессов.

Прогнозирование и управляемость

Использование моделей регрессии и классификации позволяет внедрять предиктивную аналитику для оценки спроса, рисков и поведения клиентов.

Масштабируемость

ML-архитектуры проектируются с учётом возможности расширения необходимости полной переработки системы.

Конкурентное преимущество

Использование ИИ повышает технологический уровень компании и позволяет быстрее запускать новые цифровые сервисы, функции и внутренние ИТ-решения.

Наши награды

2025 | Рейтинг Рунета

Топ-13

Искусственный интеллект
2024 | Рейтинг Рунета

Топ-50

Разработка “Под ключ”
2024 | Рейтинг Рунета

Топ-25

Интеграторов Москвы
2024 | Рейтинг Рунета

Топ-10

Разработчиков Nuxt.js
2024 | рейтинг Рунета

Топ-40

Разработчиков Vue.js
2023 | кубок Таглайн | Бронза

Зорге 9
2024 | кубок Таглайн | Бронза

Росмэн

Этапы цикла AI и ML-разработки

Определение целей проекта

Формулируем бизнес-задачи, определяем ожидаемые результаты внедрения, формируем гипотезы, которые модели машинного обучения должны подтвердить или опровергнуть в процессе обучения.

Определение метрик и KPI

Определяем технические метрики качества моделей в зависимости от типа задачи:

классификация — Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC.
регрессия — MSE, RMSE, MAE.
временные ряды и прогнозирование — MAPE, sMAPE.

Параллельно определяем и фиксируем бизнес-метрики эффективности в техническом задании.

Анализ доступных данных

Проводим аудит источников: корпоративных баз данных, аналитических хранилищ, API, событий, логов, внешних сервисов. Формируем требования для последующей ML-обработки и масштабирования решений.

Формирование архитектуры решения

Определяем технологический стек: Python, библиотеки для машинного обучения и разработки ML-алгоритмов (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost и др.).
Выбираем стратегию развертывания: локальную инфраструктуру или облачные платформы.
Проектируем архитектуру решения с учётом требований к производительности, безопасности, масштабируемости и удобства внедрения.

Сбор и хранение данных

Определяем и настраиваем источники данных: базы, потоковые источники, внешние API, файлы. Организуем сбор и хранение с учётом частоты обновления, требований к отказоустойчивости и доступности для ML-пайплайнов.

Очистка и обработка данных

Удаляем дубликаты, обрабатываем пропущенные значения, выявляем и устраняем выбросы. Разделяем на обучающую, валидационную и тестовую выборки.

Исследование структуры данных

Анализируем распределения признаков, выявляем пропуски, перекосы и аномальные значения.

Исследуем корреляции и зависимости между параметрами для понимания структуры данных и потенциального влияния признаков на результат.

Выявление аномалий и выбросов

Используем визуальные инструменты (гистограммы, boxplot, scatter-графики) и статистические методы (IQR, Z-score).

Исследуем природу аномалий и принимаем решение об их обработке или использовании в модели.

Предобработка и Feature Engineering

Создаём новые признаки, отбираем наиболее значимые параметры, уменьшаем размерность данных и оптимизируем их структуру.

Выбор алгоритмов и архитектуры

Определяем алгоритмы в зависимости от задачи: линейные и ансамблевые методы, деревья решений, бустинг, нейросети.

Для сложных сценариев применяем свёрточные и рекуррентные архитектуры, трансформеры, а также модели для компьютерного зрения и обработки текстов.

Обучение

Настраиваем процесс обучения с учётом ограничений по вычислительным ресурсам.

Создаём MVP модели, позволяющий проверить жизнеспособность алгоритма и оценить первые прогнозы на тестовых данных.

Подбираем гиперпараметры, используя автоматизированные инструменты (GridSearch, RandomSearch, Optuna).

Оптимизация

Применяются методы регуляризации (L1, L2), борьба с переобучением и улучшение обобщающей способности.

Оптимизируется скорость работы моделей с помощью квантизации, pruning и других техник.

Проверка качества предсказаний

Анализируем метрики качества на тестовой выборке. Используем кросс-валидацию для проверки устойчивости результатов.

Интерпретация

Исследуем вклад признаков с использованием SHAP, LIME и других методов интерпретации.

Проверяем устойчивость модели к изменению входных данных и бизнес-сценариев.

A/B-тестирование

Сравниваем новую модель с текущими решениями или baseline-алгоритмами.

Оценивается влияние ML-решения на бизнес-показатели.

Развертывание модели

Настраиваем API-доступ к модели, выполняем контейнеризацию с использованием Docker и Kubernetes, внедряем решение в рабочую ИТ-инфраструктуру заказчика.

Мониторинг и контроль качества

Настраиваем системы мониторинга производительности и качества моделей.

Реализуем механизмы обнаружения деградации данных и моделей (Data Drift, Model Drift).

Поддержка и развитие

Автоматизируем процесс повторного обучения при появлении новых данных.

Внедряем CI/CD-процессы для обновления моделей без остановки сервисов.

Применяемые технологии

Парсинг данных из открытых источников

Selenium, LLM, RSSHUB и др.

Обработка и анализ данных

Python, PyTorch, Optuna, TensorBoard, Spacy, Hugging Face, и др.

Разработка аналитических и предиктивных моделей, сервисов и систем с применением

ML, RNN, CNN, LLM, ViT, статистических методов, градиентного бустинга и др.

Визуализация данных и результатов

Исследования как с помощью готовых, так и собственных BI

Стоимость ML-разработки и AI-решений для бизнеса

От 2 недель

Проекты от 2 млн руб

Разработка и внедрение ML-моделей для работы с Big Data: аналитика, прогнозирование и автоматизация с точной настройкой, масштабируемой архитектурой и экспертным контролем качества.

Преимущества нашей компании в разработке ML-алгоритмов

Практическая экспертиза в ML

Работаем с командой Data-Scientists и ML-инженеров с продакшен-опытом: выстраиваем пайплайны подготовки данных, обоснованно подбираем и обучаем модели, интегрируем, поддерживаем и развиваем ML-решения.

Сопровождаем от идеи к продакшену

Помогаем пройти путь от идеи к рабочему продакшену без потерь времени: создаём MVP, проверяем на реальных данных и доводим решение до стабильного промышленного использования — с сохранением качества и управляемости.

Проверенные технологии и архитектура

Используем современные ML-фреймворки и надёжные архитектурные подходы, поддерживающие масштабируемость и стабильную работу моделей.

Контроль поведения и качества ответов

Используем подходы RLHF и фильтрацию контента для корректной и предсказуемой работы моделей.

Измеримый результат

Определяем цели проекта через конкретные бизнес-метрики: снижение затрат, рост производительности, точность прогнозов и качество сервиса. Сопровождаем решение до достижения KPI.

Кейсы

Аналитика

Прогнозирование продаж

FBO

Прогноз остатков Прогноз остатков

[Сервис прогнозирования поставок на склады маркетплейсов по модели FBO для международного бренда канцелярских товаров]

Для международного бренда канцелярских товаров разработали ML-сервис прогнозирования остатков на складах по модели FBO, управления запасами SKU и собора данных из разных источников в едином интерфейсе. Решение снижает риск Out of Stock, уменьшает «замороженный» капитал и экономит время категорийных менеджеров за счёт автоматизации аналитики и алертов.

E-commerce

ML ценообразование ML ценообразование

Реализовали ML-модель, которая автоматически собирает данные по объекту (локация, характеристики, спрос, цены конкурентов) и рассчитывает рекомендации по цене для арендодателей. Модель Catboost анализирует позицию объекта на рынке, длительность простоя и прогнозирует эффект изменения цены, предлагая оптимальную стратегию — снизить, повысить или оставить цену. Рекомендации отображаются в личном кабинете и на странице объявления, применяются одним кликом.

Промышленность

R&D

Обработка трафика Обработка трафика

[Выявление и анализ аномального сетевого трафика для обеспечения безопасности]

Создали систему для анализа сетевого трафика с общественных роутеров, которая использует машинное обучение для обнаружения аномалий в реальном времени. Решение автоматически выявляет потенциальные угрозы, повышая уровень безопасности данных и коммуникаций.

Смотреть все кейсы

Faq

Какие языковые модели вы используете?

В основе решений могут быть различные LLM, включая Deepseek, ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Grok, Anthropic, а также локально развёрнутые модели. Поддерживается интеграция уже существующих нейросетей в IT-инфраструктуру, а также подключение внешних LLM через API.

Как продукт интегрируется в IT-инфраструктуру?

В рамках услуг Machine Learning возможна настройка работы системы как в облачной среде, так и on-premise — в изолированном контуре заказчика без подключения к интернету. Решение легко встраивается в корпоративные ML-процессы и соответствует требованиям информационной безопасности.

Можно ли внедрить ML, если данных немного или они разрозненные?

Да. Проводим аудит данных, определяем их пригодность и при необходимости применяем методы дообучения, генерации признаков и гибридные подходы.

Сколько времени занимает AI и ML-разработка?

Сроки зависят от сложности задачи, объёма данных и требований к качеству. Пилотные решения могут быть реализованы в срок от нескольких дней до двух недель, промышленное внедрение — за несколько месяцев.

Как обеспечивается стабильность работы модели?

После внедрения настраиваем мониторинг, контроль деградации данных и автоматическое обновление моделей при изменении входных параметров.

Подходит ли ML для корпоративных ИТ-систем?

Да. Проектируем решения с учётом требований безопасности, отказоустойчивости и корпоративных стандартов.