Разработка и внедрение MLOps

Автоматизация процессов для стабильной работы и масштабируемости моделей с помощью ИИ на заказ.

Главная

/ MLOps

оставить заявку

MLOps (Machine Learning Operations) — это совокупность методик и инструментов, обеспечивающих непрерывную интеграцию, доставку и мониторинг моделей машинного обучения. Мы реализуем MLOps-процессы «под ключ» — от проектирования архитектуры и настроек инфраструктуры до автоматизации деплоймента и контроля качества моделей на всех этапах их жизненного цикла.

Краткое описание услуги

и примеры использования

MLOps-практики позволяют быстрее масштабировать ML-модели, своевременно обновлять их в соответствии с изменениями рынка и повышать точность прогнозов при минимальных затратах.

Отрасли

Финансы

Автоматический скоринг клиентов, прогнозы финансовых показателей, мониторинг транзакций на предмет мошенничества.

E-commerce

Персонализация рекомендаций товаров, прогнозирование спроса, динамическое ценообразование.

Маркетинг

Сегментация и таргетирование клиентов, анализ эффективности рекламных кампаний, прогнозирование оттока пользователей.

Здравоохранение

Системы поддержки принятия врачебных решений, анализ медицинских изображений, персонализированные рекомендации по лечению.

Промышленность

Предиктивная аналитика для производственных линий, оптимизация логистики и цепочек поставок.

Кейсы

промышленность

Технологии

Контейнеризация

Docker для упрощения развертывания и переноса моделей.

Оркестрация

Kubernetes или Docker Swarm для управления контейнерами и масштабирования сервисов.

CI/CD

Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions для автоматизации сборки, тестирования и деплоймента.

ML-платформы

MLflow, Kubeflow, Airflow для управления жизненным циклом моделей.

Облачные решения

AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure для гибкости и доступности инфраструктуры.

Мониторинг и логирование

Prometheus, Grafana, ELK Stack для отслеживания производительности и отладки.

Системы, с которыми мы интегрируемся

01

CRM

Salesforce, HubSpot, amoCRM — для автоматизации клиентских процессов.

02

ERP

SAP, 1C, Microsoft Dynamics — для оптимизации внутренних операций и потоков данных.

03

Базы данных

(PostgreSQL, MySQL, MongoDB) и хранилища данных (Snowflake, Amazon Redshift) — для комплексной аналитики.

04

BI-системы

Tableau, Power BI, Qlik — для наглядных визуализаций и стратегического анализа.

05

Внутренние корпоративные платформы

API, дата-центры, legacy-систем — с учетом требований безопасности и конфиденциальности.

оставить заявку

В чем хороши

ИИ-экспертность И МАТЕМАТИКА

Сделали более 150 проектов в AI.

Большинство сотрудников имеют награды в международных олимпиадах по математике.

90% сотрудников окончили МФТИ и другие топовые технические ВУЗы.

Команда

Софаундер Ярослав Шмулев ex. руководитель ML-направления в ритейл в SAP консалтинге и ex. CPO в Joom B2B.

Умеем говорить на бизнес-языке, внедрять практики SAP и работать над метриками.

Консалтинг, метрики

Ярослав Шмулев

Софаундер / Технический директор

Сервисная разработка

Так что с классической хард разработкой и дизайном у нас тоже очень хорошо.

Cофаундер Влад Савин
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.

Влад Савин

Софаундер / Head of projects