AI-агенты и LLM

Проектируем автономные системы, способные принимать решения, взаимодействовать с интерфейсами, API и другими модулями. AI-агенты реализуются на базе LLM, что позволяет автоматизировать полноценные роли в процессах: от ассистентов и ресерчеров до интеграторов и операторов. Используем стек, адаптируемый под конкретную бизнес-среду.

Чат-боты

Разрабатываем интеллектуальных чат-ботов, интегрированных в процессы поддержки, продаж, e-commerce и внутреннего обслуживания. Используем NLU/NLP-модели или LLM в зависимости от задачи. Обеспечиваем контекстное понимание, обработку сложных сценариев, подключение внешних данных и безопасную валидацию действий.

Работа с данными

Формируем устойчивые пайплайны для сбора, очистки, валидации и подготовки данных. Настраиваем обработку потоков и хранение в нужной структуре для последующего обучения моделей, интеграции в системы или аналитической визуализации. Учитываем требования к масштабированию, приватности и скорости.

Рекомендательные системы

Разрабатываем рекомендательные движки, основанные на коллаборативной фильтрации, контентных признаках или гибридных подходах. Системы учитывают поведение пользователей, бизнес-правила и ограничения, масштабируются под высокую нагрузку и встраиваются в e-commerce, контентные платформы или внутренние сервисы.

Предиктивная аналитика

Строим ML-модели для прогнозирования ключевых метрик: спроса, оттока, технических инцидентов, отказов, рисков. Применяем временные ряды, классификацию и регрессионные подходы. Внедряем прогнозы в интерфейсы и процессы, включая систему алертов, сценарное моделирование и автоматические действия по результату.

Компьютерное зрение

Создаём решения на базе CV: от распознавания объектов и сегментации до анализа действий и событий. Используем CNN, трансформеры, YOLO, custom-архитектуры — в зависимости от требований к скорости, точности и вычислениям.

Machine Learning

Разрабатываем и обучаем модели машинного обучения для решения бизнес-задач: от классификации и регрессии до кластеризации и поиска аномалий. Работаем с табличными, временными, текстовыми и визуальными данными. Строим пайплайны обучения, валидации и деплоя с учётом требований к точности, интерпретируемости и масштабируемости. Используем современные подходы — от классических алгоритмов до градиентного бустинга и нейросетей. Обеспечиваем интеграцию моделей в существующую инфраструктуру и контроль качества на проде.

Применяемые технологии

Парсинг данных из открытых источников

Selenium, LLM, RSSHUB и др.

Лого Selenium
Лого LLM
Лого RSSHub

Обработка и анализ данных

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

Лого LangChain
Лого Python
Лого PyTorch
Лого Optuna
Лого TensorBoard

Разработка аналитических и предиктивных моделей, сервисов и систем с применением

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

Лого LLM
Лого Machine Learning
Лого RNN

Визуализация данных и результатов

Исследования как с помощью готовых, так и собственных BI

Этапы

Определение целей проекта
  • Определяются бизнес-задачи и ожидаемые результаты от внедрения модели.

  • Формируются гипотезы, которые модель должна подтвердить или опровергнуть.

Определение метрик и KPI
  • Определяются ключевые метрики:

    • Классификация: точность (Precision), полнота (Recall), F1-score, AUC-ROC.

    • Регрессия: среднеквадратичная ошибка (MSE, RMSE), средняя абсолютная ошибка (MAE).

    • Временные ряды: средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE).

  • Определяются бизнес-метрики (конверсия, прогнозирование спроса, снижение затрат).

Анализ доступных данных
  • Осуществляется аудит источников: базы данных (PostgreSQL, MongoDB), API, веб-скрапинг.

  • Определяются требования к частоте обновления данных и их доступности.

Формирование архитектуры решения
  • Определяются основные инструменты: Python, библиотеки для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost).

  • Выбирается стратегия развертывания: локально (ONNX, TensorRT) или в облаке (AWS, Google Cloud).

Сбор и хранение данных
  • Определяются источники данных: базы данных, API, облачные хранилища.

  • Организуется процесс сбора и хранения данных с учетом их обновляемости.

Очистка и обработка данных
  • Удаляются дубликаты, обрабатываются пропущенные значения, устраняются выбросы.

  • Выполняются преобразования: нормализация числовых данных, кодирование категориальных признаков.

Разделение данных
  • Разделяются тренировочная (70%), валидационная (15%) и тестовая (15%) выборки.

  • Используется кросс-валидация (Stratified K-Fold) для повышения надежности модели.

Исследование структуры данных
  • Строятся распределения признаков, выявляются выбросы и пропущенные значения.

  • Анализируются корреляции признаков для выявления зависимостей.

Выявление аномалий и выбросов
  • Используются графики (boxplot, гистограммы) для визуализации данных.

  • Применяются статистические методы для обнаружения аномалий (IQR, Z-score).

Формирование гипотез для модели
  • Производится отбор значимых признаков и создание новых (feature engineering).

  • Оптимизируется структура данных для лучшего обучения модели.

Выбор алгоритмов и архитектуры
  • Определяются алгоритмы для классификации: логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost).

  • Используются нейросетевые архитектуры: рекуррентные сети (RNN, LSTM), сверточные сети (CNN), трансформеры (BERT, GPT).

Обучение модели
  • Производится настройка гиперпараметров с использованием автоматизированных инструментов (Optuna, GridSearch).

  • Настраивается процесс обучения модели с учетом ограничений вычислительных ресурсов.

Оптимизация модели
  • Применяется регуляризация (L1, L2) для борьбы с переобучением.

  • Оптимизируется быстродействие модели с помощью квантизации и сжатия.

Проверка качества предсказаний
  • Анализируются метрики:

    • F1-score, ROC-AUC для классификации.

    • RMSE, MAE для регрессии.

  • Используется кросс-валидация для повышения надежности результатов.

Интерпретация модели
  • Анализируется важность признаков с использованием SHAP, LIME.

  • Проверяется устойчивость модели к изменению данных.

A/B-тестирование модели
  • Сравнивается качество новой модели с предыдущими версиями.

  • Оценивается влияние модели на ключевые бизнес-показатели.
Развертывание модели
  • Настраивается API-доступ к модели через FastAPI, Flask.

  • Контейнеризируется приложение с помощью Docker и Kubernetes.

Мониторинг и контроль качества
  • Настраиваются системы мониторинга (Prometheus, Grafana) для отслеживания производительности модели.

  • Реализуются механизмы обнаружения деградации модели (Data Drift, Model Drift).

Поддержка и развитие
  • Автоматизируется процесс повторного обучения модели при появлении новых данных.

  • Внедряются механизмы CI/CD для обновления модели без остановки сервиса.

Наши награды

  • 2024 | рейтинг Рунета

    Топ-50

    Разработчиков сайтов "под ключ"

  • 2024 | рейтинг Рунета

    Топ-25

    Интеграторов Москвы

  • Workspace

    топ-1

    workspace.ru/

  • 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

Как мы работаем

  1. Каждый этап работы предоставляем в формате видео-презентации, после каждой встречи формируем резюме для удобства и контроля.

  2. Мы строим и обновляем диаграмму Ганта, отслеживаем внешние и внутренние риски, проводим регулярные встречи для контроля прогресса, четко распределяем зоны ответственности и обеспечиваем прозрачную коммуникацию со стейкхолдерами.

  3. Все задачи ставятся в IT трекере Bitrix24, куда дается доступ Заказчику.

  4. За каждым заказчиком закрепляется выделенная команда, что позволяет максимально глубоко погружаться в бизнес-потребности и задачи проекта.

  5. Для быстрой связи создаем чат проекта в WhatsApp или Telegram.

У вас есть проект?

    Формат работы

    • T&m

      Средние проекты
      с гибкой разработкой

    • Fix price

      Небольшие задачи, ограниченные
      временем и бюджетом

    • retainer

      Крупные проекты, которые требуют постоянного развития

    Ценности

    Качество

    Наша главная цель. Мы готовы многим пожертвовать, но обязаны выпустить превосходный продукт.

    Продуктовый подход

    Основан на ожиданиях и потребностях бизнеса. Лучше сделать малую часть того, что важно пользователям и бизнесу, чем выполнить всё некачественно и бесполезно для обеих сторон.

    Системность

    Мы убеждены, что качество и бизнес-бенефиты невозможны без системного подхода. Постоянное повторение важных, но часто скучных действий является ключом к успеху.

    Креативность

    Мы должны удивлять и влюблять каждого пользователя визуалом, помня о правиле трех кликов, ведь запросы пользователей чрезвычайно высоки.

    Технологичность

    Для достижения бизнес-результатов мы следим за технологиями и находимся в их эпицентре. Поэтому мы одними из первых на рынке начали интегрировать AI в web-проекты и автоматизировать с его помощью бизнес-процессы.

    Долгосрочность

    Продукт - это непрерывный процесс, требующий постоянной команды. Для нас критически важно выстроить долгосрочные взаимоотношения и стать продолжением нашего заказчика.

    Кейсы

    Все сайты (и мы не исключение) используют cookies, поэтому просто нажмите на кнопку.