AI разработка
Создаём привлекательный дизайн для решения ваших задач, улучшаем клиентский и пользовательский опыт
Вернуться ко всем услугамAI-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.
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
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
-
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.
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.