Много данных, но нет инсайтов
CRM, ERP, лог-файлы копят гигабайты данных, но руководитель не знает, что с ними делать. ML-модели выявляют паттерны: отток клиентов, прогноз спроса, рекомендации. Средний ROI ML-проекта — 2-5× за 12 месяцев.
Разработка ML и AI-решений под ключ
Компьютерное зрение, NLP, предсказательная аналитика, RAG и LLM-интеграция для бизнеса. Делаем весь цикл: от анализа данных до production-deploy с мониторингом. От 500 000 ₽, срок 2-4 месяца.
Какие задачи решаем
Рутина, которую можно автоматизировать AI
Обработка документов, классификация обращений, модерация контента — десятки часов ручной работы. Компьютерное зрение и NLP-модели закрывают это на 80-95% с качеством выше человеческого.
Нужен AI-ассистент на базе знаний
Саппорт отвечает на одни и те же вопросы из документации. RAG-система с LLM даёт ответы на 70-90% типовых обращений, освобождая команду для сложных случаев.
OpenAI/Claude API — дорого на масштабе
При 10 000+ запросов в день подписки OpenAI становятся дороже. Локальные модели (Llama 3, Qwen) на своём сервере снижают стоимость в 5-20× при сопоставимом качестве для доменных задач.
Наше решение
Discovery + Proof of Concept
2-3 недели. Анализируем ваши данные, формулируем гипотезу, обучаем baseline-модель на небольшой выборке. Показываем metric (accuracy, recall) и бизнес-эффект. По PoC принимаете решение о production-запуске.
Production-ready модель и MLOps
Обучаем на полных данных, валидируем на отложенной выборке, пишем Python-сервис, контейнеризируем, деплоим. Настраиваем monitoring (latency, accuracy drift), alerting, retraining-pipeline.
Интеграция в бизнес-процессы
API для CRM/ERP/сайта, web-интерфейс для операторов, dashboards для руководителя. Обучаем команду пользоваться инструментом, документируем, передаём исходники.
Передача и поддержка
Исходники, веса моделей, документация, notebooks — всё в вашем репозитории. На выбор: вы берёте в штат ML-инженера, либо мы ведём поддержку и retraining по SLA.
Технологии
Python 3.11+PyTorch / TensorFlowHugging Face TransformersOpenAI / Anthropic / Google APILlama 3 / Qwen / Mistral (on-premise)LangChain / LlamaIndex (RAG)Weaviate / Pinecone / pgvectorscikit-learn / XGBoostFastAPI + DockerMLflow / Weights & BiasesPrometheus + Grafana
Процесс работы
Этап 1. Консультация и discovery
30-60 мин онлайн + 2-3 недели аудита данных. Результат — scope PoC.
Этап 2. PoC (proof of concept)
4-6 недель. Baseline-модель, валидация, демо. Принимаете решение go/no-go.
Этап 3. Production-разработка
6-12 недель. Финальная модель, MLOps-pipeline, интеграции, deploy.
Этап 4. Тестирование
2-3 недели параллельной работы с вашими процессами, сравнение с human-baseline.
Этап 5. Запуск и обучение команды
1-2 недели. Документация, обучение операторов и админов.
Этап 6. Поддержка
Гарантия 12 месяцев + опциональная SLA-поддержка с retraining.
Цены и сроки
PoC / MVP
от 500 000 ₽
- Discovery 2-3 недели
- Baseline-модель
- Демо на тестовой выборке
- Срок 4-6 недель
Production ML
от 1 200 000 ₽
- Полный цикл с MLOps
- Deploy on-premise или cloud
- Мониторинг и алертинг
- Срок 3-4 месяца
RAG / LLM-ассистент
от 800 000 ₽
- Индексация вашей базы знаний
- LLM + vector store
- Web-интерфейс для пользователей
- Срок 2-3 месяца
Точная стоимость зависит от объёма работ. Итоговая смета — после бесплатной консультации.
Кейсы
OCR для обработки счетов
Экономия 95% времени на обработке
RAG-ассистент для саппорта
70% обращений закрывается автоматом
Предсказание оттока клиентов
Снижение churn на 25%
Частые вопросы
Сколько стоит разработка ML-модели?
PoC (proof of concept) — от 500 000 ₽, срок 4-6 недель. Production-ready модель с интеграцией и MLOps — от 1 200 000 ₽, срок 3-4 месяца. Цена зависит от качества данных, сложности задачи (классификация vs генеративные задачи) и требований к latency.
У нас есть данные, но нет команды ML. Поможете?
Да, это наш основной кейс. Делаем весь цикл: анализ ваших данных, выбор архитектуры (классические алгоритмы, нейросети, LLM), обучение, валидация, деплой. Передаём команде обученную модель + документацию + monitoring.
Работаете с LLM (ChatGPT, Claude) или обучаете свои?
Зависит от задачи. Если нужна базовая работа с текстом — используем OpenAI/Anthropic API с RAG (на ваших документах). Если чувствительные данные — локальные модели (Llama, Qwen, Mistral) на on-premise. Если специфичная доменная задача — fine-tuning или разработка собственной модели.
Что такое RAG и когда он нужен?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — LLM отвечает на вопросы, опираясь на вашу базу знаний (документы, регламенты, product-FAQ). Нужен, когда нужен AI-ассистент с доступом к корпоративным данным: саппорт, обучение, внутренняя поисковая система. Строим за 4-8 недель.
Можно обучить модель на нашем датасете?
Да, если датасет достаточен (минимум 1 000 примеров для классификации, 10 000+ для генеративных задач). Если данных мало — применяем transfer learning на готовых моделях (BERT, RoBERTa, LLama), это работает от 100-300 примеров.
Как деплоить модель в продакшн?
Два варианта: Python-сервис (FastAPI + Docker) для on-premise или в вашем облаке; serverless (AWS Lambda, Yandex.Cloud Functions) — если пиковая нагрузка нерегулярная. Настраиваем monitoring (latency, accuracy drift) через Prometheus + Grafana.
Обсудим ваш ML-проект?
Бесплатная консультация с ML-инженером. Оценим реалистичность, данные, бюджет, срок. Подготовим техническое КП.