AI разработка
Создаём AI-решения под ваши задачи, улучшаем клиентский и пользовательский опыт
Вернуться ко всем услугам
Что мы делаем
Проектируем автономные системы, способные принимать решения, взаимодействовать с интерфейсами, API и другими модулями. AI-агенты на базе LLM выполняют полноценные роли в бизнес-процессах: от ассистентов и ресерчеров до интеграторов и операторов. Используем стек, адаптируемый под конкретную бизнес-среду.
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 ИИ в действующие 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 ИИ-сервисы.
Предиктивная аналитика
Строим ML-модели для прогнозирования ключевых метрик: спроса, оттока, технических инцидентов, отказов, рисков. Применяем модели временных рядов, а также методы классификации и регрессии. Внедряем генерацию прогнозов в интерфейсы и процессы, включая систему алертов, сценарное моделирование и автоматические действия по результату.
Компьютерное зрение
Создаём AI-решения с использованием CV: детекция объектов, сегментация областей, отслеживание и анализ действий, анализ сцен и потоковых данных. Используем CNN, трансформеры, YOLO и другие модели. При необходимости проектируем custom-архитектуру – нейросети, адаптированные под ваши задачи, требования и ресурсы.
Machine Learning
Разрабатываем и обучаем модели машинного обучения для решения бизнес-задач: классификации, регрессии, кластеризации, 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 ML-подходы и модели: логистическую регрессию, случайный лес, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost), рекуррентные сети (RNN / LSTM), сверточные сети (CNN), трансформеры (LLM / ViT), а также статистические методы и классические ML-алгоритмы. Интегрируем решения в существующую инфраструктуру и качественную цифровую трансформацию вашего бизнеса.
Возможности ИИ для вашего бизнеса
AI автоматизирует рутинные задачи, анализирует данные в реальном времени и предлагает персонализированные решения для роста продаж.
Интеграция AI позволяет построить единую систему автоматизации рабочих процессов, предоставляет аналитику, помогает выявить точки роста, автоматически оптимизирует рабочие потоки, логистику и обработку данных.
Использование современных инструментов транслирует технологичность и готовность компании к инновациям, укрепляя позиции на рынке.
ИИ помогает формировать положительный пользовательский опыт и ассоциирует компанию с инновациями и надежностью.
OSMI AI - платформа создания AI-агентов для Enterprise
Разрабатываем цифровые решения с использованием собственной платформы OSMI AI. Она позволяет нам создавать и масштабировать AI-агентов быстрее классических подходов: от MVP до промышленного внедрения за считанные недели. Благодаря встроенному визуальному конструктору, поддержке популярных LLM и библиотеке из сотен интеграций мы гибко адаптируем сценарии под задачи заказчика. Такой подход снижает зависимость от подрядчиков, сокращает издержки и обеспечивает безопасную интеграцию в корпоративный контур.
Применяемые технологии
Парсинг данных из открытых источников
Selenium, LLM, RSSHUB и др.
Обработка и анализ данных
Python, PyTorch, Optuna, TensorBoard, Spacy, Hugging Face, и др.
Разработка аналитических и предиктивных моделей, сервисов и систем с применением
ML, RNN, CNN, LLM, ViT, статистических методов, градиентного бустинга и др.
Визуализация данных и результатов
Исследования как с помощью готовых, так и собственных BI
Стоимость AI-разработки для бизнеса
Комплексные AI-решения с быстрым внедрением, точной настройкой и экспертной аналитикой от лидеров рынка.
Этапы разработки
- Определяются бизнес-задачи и ожидаемые результаты от внедрения модели.
- Формируются гипотезы, которые модель должна подтвердить или опровергнуть.
- Составляется техническое задание, в котором фиксируются цели и требования к будущей системе.
-
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).
-
Осуществляется аудит источников: базы данных (PostgreSQL, MongoDB), API, веб-скрапинг.
-
Определяются требования к частоте обновления данных, доступности и структуре для последующей ML/LLM-обработки.
-
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).
-
Дополнительно проводится выбор LLM-модели: рассматриваются как opensource-решения, так и API-модели вендоров, после чего выбирается архитектура, оптимальная по качеству, стоимости и требованиям к приватности.
-
Определяются источники данных: базы данных, API, облачные хранилища.
-
Организуется процесс сбора и хранения данных с учетом их обновляемости.
-
Удаляются дубликаты, обрабатываются пропущенные значения, устраняются выбросы.
-
Выполняются преобразования: нормализация числовых данных, кодирование категориальных признаков.
-
Разделяются тренировочная (70%), валидационная (15%) и тестовая (15%) выборки.
-
Используется кросс-валидация (Stratified K-Fold) для повышения надежности модели.
- Строятся распределения признаков, выявляются выбросы и пропущенные значения.
- Анализируются корреляции признаков для выявления зависимостей.
- Используются графики (boxplot, гистограммы) для визуализации данных.
- Применяются статистические методы для обнаружения аномалий (IQR, Z-score).
- Производится отбор значимых признаков и создание новых (feature engineering).
- Оптимизируется структура данных для лучшего обучения модели.
-
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).
-
Производится настройка гиперпараметров с использованием автоматизированных инструментов (Optuna, GridSearch).
-
Настраивается процесс обучения модели с учетом ограничений вычислительных ресурсов.
-
Применяется регуляризация (L1, L2) для борьбы с переобучением.
-
Оптимизируется быстродействие модели с помощью квантизации и сжатия.
-
Анализируются метрики:
-
F1-score, ROC-AUC для классификации.
-
RMSE, MAE для регрессии.
-
Используется кросс-валидация для повышения надежности результатов.
-
Анализируется важность признаков с использованием SHAP, LIME.
-
Проверяется устойчивость модели к изменению данных.
-
Сравнивается качество новой модели с предыдущими версиями.
-
ОЦЕНИВАЕТСЯ ВЛИЯНИЕ МОДЕЛИ НА КЛЮЧЕВЫЕ БИЗНЕС-ПОКАЗАТЕЛИ.
- Формируется алгоритм внедрения, включающий интеграции, сроки, риски и распределение ответственности.
-
Настраивается API-доступ к модели через FastAPI, Flask.
-
Контейнеризируется приложение с помощью Docker и Kubernetes.
-
Настраиваются системы мониторинга (Prometheus, Grafana) для отслеживания производительности модели.
-
Реализуются механизмы обнаружения деградации модели (Data Drift, Model Drift).
-
Автоматизируется процесс повторного обучения модели при появлении новых данных.
-
Внедряются механизмы CI/CD для обновления модели без остановки сервиса.
Наши награды
-
2025 | Рейтинг Рунета
Топ-13
Искусственный интеллект
-
2024 | Рейтинг Рунета
Топ-50
Разработка “Под ключ”
-
2024 | Рейтинг Рунета
Топ-25
Интеграторов Москвы
-
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
-
Каждый этап работы предоставляем в формате видео-презентации, после каждой встречи формируем резюме для удобства и контроля.
-
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.
-
Все задачи ставятся в IT трекере Bitrix24, куда дается доступ Заказчику.
-
За каждым заказчиком закрепляется выделенная команда, что позволяет максимально глубоко погружаться в бизнес-потребности и задачи проекта.
-
Для быстрой связи создаем чат проекта в WhatsApp или Telegram.
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.
ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ
Предоставляем программное обеспечение для внедряемых решений, чтобы вы могли управлять работой AI-агентов так, как нужно именно вам.
СИСТЕМНОСТЬ
Наша команда убеждена, что эффективная работа и бизнес-бенефиты невозможны без системного подхода. Постоянное повторение важных, но часто скучных действий является ключом к успеху.
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 для оптимизации бизнес-процессов.
ДОЛГОСРОЧНОСТЬ
Продукт – это непрерывный процесс, требующий постоянной команды. Для нас критически важно выстроить долгосрочные взаимоотношения и стать продолжением нашего заказчика.
БЕЗОПАСНОСТЬ
Платформа устанавливается в инфраструктуре заказчика и полностью удовлетворяет требованиям 152-ФЗ «О персональных данных», а также внутренним стандартам компании.
Кейсы
