Предиктивная аналитика
Прогноз спроса, оттока, LTV, дефектов. Классические модели (XGBoost, LightGBM) или нейросети. Feature engineering, A/B-тестирование.
УСЛУГА · PYTHON · ML · DATA SCIENCE
Machine Learning
и Data Science на заказ
Предсказать отток, распознать документ, рекомендовать товар — задачи для ML, а не для Excel. Разрабатываем ML-модели на Python: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow. От исследования до продакшена. От 800 000 ₽, PoC за 3 недели.
25+
ML-проектов
3 нед.
PoC
↑30 %
точность vs baseline
prod
не только ноутбуки
ЧТО ДЕЛАЕМ
ML от задачи до продакшена.
NLP и обработка текста
Классификация документов, извлечение сущностей, чат-боты с GPT/LLM. Обработка русскоязычных текстов, fine-tuning моделей.
Компьютерное зрение
Распознавание объектов, OCR, контроль качества на производстве. YOLO, SAM, OpenCV. Обучение на ваших данных.
Рекомендательные системы
Персонализация каталога, контента, товаров. Collaborative filtering, content-based, гибридные модели. A/B-тесты для валидации.
СТЕК · ML
Технологии.
Python 3.12+scikit-learnPyTorchTensorFlowXGBoostLightGBMpandasNumPyOpenCVHugging FaceMLflowFastAPIDockerKubernetesPostgreSQL
ПРОЦЕСС
4 этапа.
- 01
Исследование данных — 1-2 недели
EDA: какие данные есть, какого качества, хватит ли для ML. Формулируем метрики успеха. Бесплатная первичная оценка.
- 02
PoC / прототип — 2-4 недели
Первая модель: обучение, валидация, baseline-метрики. Jupyter → отчёт с результатами. Решение go/no-go.
- 03
Продакшен-модель — 1-3 месяца
Оптимизация модели, feature store, API для инференса (FastAPI). MLflow для версионирования. Мониторинг drift.
- 04
Поддержка и переобучение
Дообучение на новых данных, мониторинг качества, A/B-тесты. SLA на время инференса и качество предсказаний.
ТАРИФЫ
Стоимость.
PoC
от 800 000 ₽
3-4 недели
- →1 модель
- →EDA + обучение
- →Jupyter-отчёт
- →Метрики
Продакшен
от 2 500 000 ₽
2-4 месяца
- →ML Pipeline
- →FastAPI-инференс
- →MLflow
- →Мониторинг drift
- →SLA 3 месяца
ML-платформа
от 5 000 000 ₽
4-8 месяцев
- →Несколько моделей
- →Feature Store
- →AutoML
- →A/B-тесты
- →24/7 поддержка
FAQ
Вопросы.
Зависит от задачи. Для классификации текста — 1 000+ примеров. Для прогноза — 6+ месяцев истории. На PoC-этапе оценим, стоит ли использовать ML или достаточно эвристик.
Мы доводим модель до продакшена: API, мониторинг, переобучение, SLA. Фрилансер отдаёт ноутбук — мы отдаём работающий сервис.
Да. Fine-tuning, RAG, prompt engineering. Или свой LLM (Llama, Mistral) на вашем сервере, если данные не должны уходить наружу.
На PoC-этапе определяем метрику: ↓ отток, ↑ конверсия, ↓ ручная работа. A/B-тест в проде показывает реальный эффект.
НАЧАТЬ
Есть задача для ML?
Опишите данные и бизнес-задачу — оценим за 2-3 дня.
25+ML-проектов
3 нед.PoC
↑30 %vs baseline
prodне ноутбуки