Data Science и машинное обучение для бизнеса
Мы внедряем data science машинное обучение в ваши бизнес-процессы. Анализируем данные, строим точные модели и алгоритмы для прогнозирования и автоматизации.
Усилим вашу команду профильными специалистами на аутстаффинге. Получите готовые решения для роста вашей компании
Заказать внедрение
Более 90 компаний уже используют data science
Наши алгоритмы работают в разных сферах: от финтеха до производства. Люди доверяют нам, потому что мы не просто "исследуем", а создаем рабочие инструменты для автоматизации и повышения эффективности
Масштабируем экспертизу: вы выбираете формат
Интегрированный аутстаффинг: эксперты внутри вашего контура
Встраиваем наших специалистов в вашу IT-структуру для работы над конкретными задачами. Вы ставите цели и контролируете процесс, а мы берем на себя поиск, налоги и оформление. Это идеальный вариант, когда нужно быстрое усиление без расширения штата и HR-бюрократии. Сотрудники работают удаленно, но полностью интегрируются в ваши рабочие чаты, созвоны и систему управления проектами, становясь частью команды.
Выделенная R&D-лаборатория: под ключ и на результат
Доверьте нам полный цикл разработки: от сбора требований и исследования данных до внедрения готового решения в эксплуатацию. Мы формируем кросс-функциональную команду из аналитиков, инженеров и ML-специалистов, которая берет на себя всю ответственность за результат. Вы получаете продукт, полностью готовый к масштабированию, и экономите ресурсы на управлении сложным технологическим процессом.
Проблемы данных и их решения
Ваши проблемы
Наше решение
Данных много, но они "грязные" и неструктурированные
Информация хранится в разных местах: Excel, CRM, 1С. Сотрудники тратят часы на ее подготовку, а качество анализа оставляет желать лучшего.
Data Engineering как фундамент
Мы проведем ETL-процессы: сбор, очистку, агрегацию и нормализацию данных. Вы получите единое "чистое" хранилище, готовое к обучению любых моделей и построению отчетов в Power BI или Qlik.
Своей команды data scientist нет, а нанимать дорого
Поиск, собеседования, оформление, налоги, соцпакет — это огромные затраты времени и бюджета. А проект нужно начинать вчера.
Аутстаффинг "под ключ"
Мы внедряем в ваш процесс готовых специалистов. Они становятся частью вашей команды, отчитываются перед вами, а все кадровые вопросы остаются нам. Быстро, гибко и без переплат.
Модель работает в тестовой среде, но не в проде
Вы потратили бюджет на разработку, но внедрить решение в реальную IT-инфраструктуру не получается. Возникают проблемы с совместимостью, производительностью и API.
MLOps и промышленная эксплуатация
Мы не просто инженеры, мы — интегратор. Мы упаковываем модели в микросервисы, настраиваем CI/CD пайплайны и обеспечиваем бесперебойную работу алгоритмов в вашей продуктивной среде.
Непонятно, как ИИ принимает решения ("черный ящик")
Бизнес не доверяет результатам, потому что не видит логики. Сложно объяснить руководству или клиентам, почему алгоритм отказал в кредите или порекомендовал именно этот товар.
Explainable AI (XAI) — понятный ИИ
Там, где это критично, мы используем интерпретируемые алгоритмы или применяем методы объяснения (LIME, SHAP). Вы всегда будете знать, на основе каких факторов модель сделала тот или иной вывод.
Отраслевые решения на основе алгоритмов
Анализ данных и машинное обучение универсальны. Например, в ритейле нужно прогнозировать спрос, а в финансах — оценивать риски. Люди часто думают, что это сложно, но на самом деле это процесс извлечения знаний для принятия решений. Мы научились решать сложные задачи в разных области бизнеса с помощью современных методов.
Ритейл и E-Commerce
Телеком и IT
Логистика
Маркетинг и реклама
Медицина
HR и управление персоналом
Нефтегаз и Энергетика
Производство
Нужен анализ данных?
Пришлите описание задачи. Мы оценим потенциал применения алгоритмов машинного обучения, возможные риски и предварительный результат. Найдем лучшие точки приложения для искусственного интеллекта
Примеры внедрения: от идеи до результата
Снижение оттока в телекоме на 15%
Проблема и решение:
Проблема: оператор терял абонентов из-за отсутствия персональных предложений.
Решение: мы провели исследование исторических данных, выявили ключевые факторы оттока и обучили модели градиентного бустинга. Алгоритмы в реальном времени определяют группы риска.
Команда: 4 специалиста
Срок: 5 месяцев
Результат:
точность прогноза достигла 85%. Компании удалось удержать 15% "уходящих" клиентов, увеличив LTV на 12%.
Рост оборачиваемости товара на 25% в ритейле
Проблема и решение:
Проблема: из-за ручного планирования возникали кассовые разрывы.
Решение: мы разработали и внедрили систему на основе анализа временных рядов (ARIMA, Prophet), которая автоматически формирует заказы для магазина.
Команда: 6 специалистов
Срок: 8 месяцев
Результат:
складские запасы сократились на 20% без потери продаж. Логистические издержки снизились на 18%.
Автоматизация ввода данных с точностью 98%
Проблема и решение:
Проблема: сотрудники тратили часы на ручной ввод первички.
Решение: мы применили методы компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP). Нейронные сети обучились распознавать и верифицировать счета и накладные.
Команда: 5 специалистов
Срок: 4 месяца
Результат:
время обработки одного документа сократилось с 15 минут до 45 секунд. Человеческий фактор исключен.
Наша экспертиза в цифрах
-
на рынке IT-интеграции и разработки решений
с 2016 года
-
успешных проектов в области data science и big data
более 40
-
сертифицированных специалистов (ML, DE, DA)
15+
-
клиентов обращаются к нам повторно или за аутстаффингом
90%
-
проектов проходят этап промышленной эксплуатации
100%
-
терабайт данных обрабатываем ежедневно для наших клиентов
120+
Пошаговый план внедрения Data Science
Путь от данных к деньгам
Почему нас выбирают для работы с данными
-
Мы решаем ваши задачи, а не просто применяем алгоритмы. Каждое решение направлено на рост прибыли, снижение издержек или оптимизацию бизнес-процессов. Код ради кода нам не интересен -
Владеем всеми современными инструментами: от классической статистики в R до глубоких нейронных сетей на PyTorch и TensorFlow. Подберем лучший метод под вашу конкретную задачу -
Мы готовы работать как проектный офис "под ключ" или предоставить специалистов на аутстаффинг. Вы выбираете удобный формат, мы обеспечиваем результат -
Мы не строим "воздушные замки". Наши решения легко встраиваются в вашу текущую IT-инфраструктуру, будь то 1С, Битрикс24, облачные платформы или самописные системы -
Мы не даем "черный ящик". Мы всегда готовы объяснить, почему модель пришла к тому или иному выводу, используя современные методы объяснимого ИИ (XAI)
Ищете ML-инженера или аналитика?
Усильте свою команду специалистами по data science без бюрократии. Мы предоставим опытных разработчиков на Python, готовых решать ваши текущие задачи. Гибкая модель аутстаффинга под любой бюджет
Вопросы и ответы о машинном обучении
В чем разница между data science и machine learning простыми словами?
Data science — это широкая наука о том, как извлекать знания из данных, включающая статистику и анализ. Machine learning (или data science machine learning) — это набор конкретных алгоритмов, которые учатся на данных делать прогнозы, что является частью этой науки.
С чего начать, если мы хотим внедрить data science machine в компании?
Начните с аудита ваших бизнес-процессов и доступных данных. Наши специалисты помогут определить задачи, где искусственный интеллект принесет максимальную выгоду, и предложат пилотный проект.
Что такое аутстаффинг специалистов и чем он выгоден?
Вы берете в команду нашего готового data scientist или ML-инженера. Он работает на ваши задачи удаленно, а мы решаем все вопросы с поиском, налогами и оформлением. Вы получаете эксперта \"под ключ\".
Какие языки программирования и библиотеки вы используете?
Мы используем индустриальный стандарт: Python с библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, а также SQL для работы с базами.
Можно ли применить нейронные сети для анализа текстов или изображений?
Да. Глубокое обучение отлично справляется с NLP для анализа тональности и компьютерным зрением для распознавания объектов или дефектов. Это одна из самых востребованных области.
Как вы оцениваете качество моделей?
Мы используем профессиональные метрики: точность, полноту, F-меру для классификации, MAE, MAPE для регрессии. Все показатели понятны и прозрачны для заказчика.
Что делать, если у нас недостаточно данных для обучения?
Это частая проблема. Мы можем помочь с дополнительным сбором информации, использовать методы аугментации или применить transfer learning (предобученные модели), которые требуют меньше размеченных примеров.
Вы только строите модели или внедряете их в продакшн?
Мы закрываем полный цикл: от формулирования гипотезы и построения модели до ее интеграции в ваш сайт или корпоративную систему и последующей поддержки.
Андрей Корнеев Инженер по машинному обучению