ML, который 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.

CV + OCR + правила 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.

Q&A и RAG-поиск 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;

ASR-модели для встреч и созвонов;

Строим 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 датасета. Поддерживаем стабильность и точность решения.

05

Интеграция модели в процесс

Упаковываем модель в удобный для клиента формат: API-сервис, модуль, библиотека. Встраиваем в CRM, backend или мобильное приложение. Гарантируем корректную работу решения в реальных условиях.

04

Обучение модели, итеративное улучшение

Обучаем модель и улучшаем её качество через серию итераций. Анализируем ошибки, дорабатываем архитектуру, тюним параметры, устраняем edge-cases. Регулярно показываем 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. Пробуем несколько архитектур, считаем метрики, сравниваем с бейслайном и ожидаемым результатом. Это позволяет быстро понять 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 или доколоть.

Кейсы

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

Брификс может точно преобразовать объемный контент в краткие и понятные выводы, помогая пользователям быстро вспомнить и обработать информацию.

AI-сервис, который позволяет обрабатывать звонки через онлайн-сервисы (телемост, Google meet, zoom) и получать результаты встреч в автоматическом режиме.

AI-ассистент встреч

Услуги и цены

от 250 000 - 400 000 ₽

от 800 000 - 2 000 000 ₽

Поддержка инфраструктуры

от 2 500 - 4 500 ₽ / час

Аутстаффинг ML-специалистов

от 250 000 - 400 000 ₽

Поддержка и доработка системы/продукта

от 600 000 - 1 500 000 ₽

Пилотный проект

Аудит уровня применения ИИ в компании

Мы 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

Прогнозирование продаж одежды по каналам

01

Мы 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.

Аудит наружной рекламы

02

Мы разработали решение для автоматического анализа и ранжирования резюме по релевантности, устойчивое к текстовым инъекциям и не требующее использования LLM.
Система интегрируется с HH, Huntflow и внутренними CRM, включает ML-компоненты, пайплайн эмбеддингов и механизм обратной связи для повышения точности.

AI-Recruiter – цифровой рекрутер

03

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.

Диагностика меланомы

04

Мы разработали систему, 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.

Прогнозирование датчиков резервуара

05

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.

Прогнозирование спроса в точках быстрого питания

06

Мы реализовали проект по воспроизведению и адаптации решений из исследовательской статьи, посвящённой генерации планов помещений в виде графов с помощью ансамбля нейросетей.

Интеграция и дообучение ML-моделей заказчика на корпоративных данных

07

Нажимая на кнопку «Отправить», я подтверждаю, что согласен(на) с политикой конфиденциальности

Оставить заявку

Мы используем файлы cookie. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с их использованием в соответствии с Политикой конфиденциальности.

OK