Машинное обучение (ML), которое работает в бизнесе
Разрабатываем и внедряем ML-решения под ваши процессы
Мы создаём и внедряем модели машинного обучения под конкретные задачи бизнеса: компьютерное зрение, анализ текста и речи, прогнозирование, мультимодальные решения. Берём на себя весь цикл от работы с данными до интеграции и поддержки.
Какие задачи ML закрывает в бизнесе
Мультимодальные решения
Fusion-системы для беспилотных автомобилей.
Технологии компьютерного зрения (CV), оптического распознавания символов (OCR) и разработка правил для инженерных задач
Видео + табличные данные;
Анализ аудио + текста;
Делаем решения там, где одной модальности недостаточно.
Комбинируем текст, изображение, звук и другие источники:
Прогнозирование
Операционные и бизнес-метрики.
Свойства материалов;
Поведение датчиков и техпроцессов;
Спрос в ритейле и общепите;
Используем как бустинги, так и нейросети (LSTM, TCN) в зависимости от данных.
Строим модели прогнозов и временных рядов:
Интеграция и сопровождение
Развитие функциональности под новые данные и задачи.
Регулярное переобучение;
Мониторинг качества и дрейфа;
API-сервисы;
Встраиваем модели в бизнес-процессы клиента:
Обработка текста
Фильтрация и типизация текстов.
Вопросы и ответы (Q&A ) и поиск с генерацией ответов (RAG) по корпоративным данным;
Тональность, токсичность, эмоции;
Извлечение сущностей (NER);
Ранжирование резюме;
Используем модели PyTorch, OpenCV, современные архитектуры и свои пайплайны разметки.
Решаем задачи на основе эмбеддингов, трансформеров и классификаторов:
Поддерживаем полноценные решения: запись → транскрипт → анализ → выдача результата.
Анализ аудио в реальном времени.
Мультиязычные модели;
Классификация эмоций, токсичности, намерений;
Модели автоматического рапознавания речи (ASR) для встреч и созвонов;
Строим цепочки (пайплайны) распознавания и анализа речи:
Обработка речи
Компьютерное зрение
Контроль размещения наружной рекламы.
Извлечение данных из технической документации;
Антиспуфинг Face ID;
Анализ фото и видео, поиск шаблонов;
Детекция и сегментация объектов;
Используем модели PyTorch, OpenCV, современные архитектуры и свои пайплайны разметки.
Работаем с изображениями и видеопотоками:
Этапы разработки и внедрения моделей машинного обучения
07
Поддержка и развитие
Добавляем новые функции, расширяем сценарии использования, усложняем модель при необходимости. Обновляем версии по мере появления новых требований или данных.
06
Мониторинг и переобучение
Следим за качеством после запуска. Ловим дрейф данных, логируем входящие примеры, переобучаем модель по мере накопления нового набора данных (датасета). Поддерживаем стабильность и точность решения.
05
Интеграция модели в процесс
Упаковываем модель в удобный для клиента формат: API-сервис, модуль, библиотека. Встраиваем в Систему взаимодействия с клиентами (CRM), бэкенд или мобильное приложение. Гарантируем корректную работу решения в реальных условиях.
04
Обучение модели, итеративное улучшение
Обучаем модель и поэтапно повышаем её качество. Анализируем ошибки, дорабатываем архитектуру, настраиваем параметры, устраняем нестандартные случаи. Регулярно демонстрируем промежуточные результаты.
03
Сбор и подготовка набора данных
Формируем датасет под конкретную задачу: чистка, аугментации, балансировка, стратификация. При необходимости аннотируем данные или собираем новые. Готовим данные так, чтобы модель работала стабильно.
02
Быстрые прототипы и эксперименты
Собираем минимальный рабочий прототип за короткий срок. Тестируем несколько архитектурных решений, рассчитываем показатели, сравниваем с базовым уровнем и ожидаемым результатом. Это позволяет быстро оценить потенциал задачи.
01
Анализ данных и задач
Оцениваем объём и качество данных. Определяем, решается ли задача ML-моделью и какие метрики действительно важны для бизнеса. Если данных не хватает — формируем понятный план, что нужно собрать.
Проекты,
которыми гордимся
которыми гордимся
Каждый кейс — это результат сильной команды и инженерной культуры.
Кейсы
Девелопмент
NDA
медицина
NDA
Ритейл
NDA
Аудит наружной рекламы
Разработали систему компьютерного зрения для автоматического контроля расклейки рекламных материалов в жилых домах.
Алгоритм определяет наличие и тип флаеров на фото, включая новые варианты объявлений, полностью заменив ручную проверку тысяч изображений.
Алгоритм определяет наличие и тип флаеров на фото, включая новые варианты объявлений, полностью заменив ручную проверку тысяч изображений.
Ритейл
NDA
Прогнозирование продаж одежды по каналам
Разработали систему прогнозирования недельных продаж одежды по отдельным товарам и каналам — онлайн-магазину, рознице и маркетплейсам. Решение помогает планировать закупки и оптимизировать ассортимент, используя исторические данные продаж и маркетинговые факторы
HR
NDA
Цифровой рекрутер
«ИИ-Рекрутер»
«ИИ-Рекрутер»
Решение для автоматического анализа и ранжирования резюме по релевантности, устойчивое к текстовым инъекциям и не требующее использования большой языковой модели (LLM).
Система интегрируется с HH, Хантфлоу и внутренними CRM, включает ML-компоненты, оследовательный конвейер для преобразования сырых данных (пайплайн эмбеддингов) и механизм обратной связи для повышения точности.
Система интегрируется с HH, Хантфлоу и внутренними CRM, включает ML-компоненты, оследовательный конвейер для преобразования сырых данных (пайплайн эмбеддингов) и механизм обратной связи для повышения точности.
Медицина
NDA
Диагностика меланомы
Исследовательский проект совместно с аспирантом Первого медицинского университета (Санкт‑Петербург). Целью было проведение экспериментов по бинарной классификации на датасете ISIC: определить, является ли образование меланомой или другим видом кожного новообразования. Результаты сравнивались с показателями экспертов‑дерматологов.Система интегрируется с HH, Хантфлоу и внутренними CRM, включает ML-компоненты, оследовательный конвейер для преобразования сырых данных (пайплайн эмбеддингов) и механизм обратной связи для повышения точности.
Промышленность
NDA
Прогнозирование
датчиков резервуара
датчиков резервуара
Система, которая прогнозирует поведение восьми чувствительных датчиков на резервуаре с учётом даты, погодных условий и уровня наполненности.
Модель позволяет заранее выявлять отклонения в показаниях и планировать обслуживание до возникновения сбоев.
Модель позволяет заранее выявлять отклонения в показаниях и планировать обслуживание до возникновения сбоев.
Фудтех
NDA
Прогнозирование спроса в точках быстрого питания
Разработали систему предсказания спроса для сети заведений быстрого питания, которая учитывает время суток, день недели, погоду и праздничные дни.
Модель внедрена в более чем 30 точках и помогает планировать запасы и нагрузку персонала в режиме реального времени.
Модель внедрена в более чем 30 точках и помогает планировать запасы и нагрузку персонала в режиме реального времени.
Собственные продукты на базе ML
Бёрни
Сервис анализирует цифровую активность и коммуникации сотрудников из корпоративных систем с помощью нейросетей, формирует их психоэмоциональный портрет и прогнозирует риск увольнения.
Прогнозирование выгорание и создание психологического профиля сотрудника.
Интеллектуальный HR-мониторинг
Брификс может точно преобразовать объемный контент в краткие и понятные выводы, помогая пользователям быстро вспомнить и обработать информацию.
ИИ-сервис, который позволяет обрабатывать звонки через онлайн-сервисы (телемост, Google meet, zoom) и получать результаты встреч в автоматическом режиме.
ИИ-ассистент встреч
Оставить заявку
Нажимая на кнопку «Отправить», я подтверждаю, что согласен(на) с политикой конфиденциальности
Нажимая на кнопку «Отправить», я подтверждаю, что согласен(на) с политикой конфиденциальности
Оставить заявку
Мы используем файлы данных (cookies). Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с их использованием в соответствии с Политикой использования Cookies.