СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
Заполните форму, мы свяжемся с вами в течение 6 часов.
у нас cookie
ок
Разработка и внедрение MLOps
Автоматизация процессов для стабильной работы и масштабируемости моделей с помощью ИИ на заказ.
/ MLOps
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
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.
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.
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.
Влад Савин
Софаундер / Head of projects