Доступные специалисты
ML-инженеры, data scientists и Python-инженеры, которые умеют доводить модели до production-сценариев.
Machine Learning
Machine learning используем как прикладной инструмент: когда нужно улучшить прогнозирование, автоматизировать решение задачи или обработать сложный поток данных.
Фокус держим не на демонстрации модели, а на том, как она встраивается в продукт, процесс или операционный контур после пилота.
Что делаем
Разработка моделей
Подбираем архитектуру и обучаем модель под конкретную задачу, а не под абстрактную ML-демонстрацию.
Оптимизация качества
Работаем с метриками, гиперпараметрами и данными, чтобы модель давала устойчивый полезный результат.
Интеграция в продукт
Встраиваем inference и ML-сценарии в существующие сервисы, API и бизнес-процессы компании.
Поддержка после запуска
Подключаем мониторинг, контроль деградации и практики MLOps, чтобы решение не остановилось после релиза.
Технологии
Базовый стек
- Python
- NumPy
- Pandas
Классическое ML
- Scikit-learn
- Hyperopt
Deep Learning и NLP
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- BERT
Production-практики
- MLOps
- мониторинг моделей
- производственные ML-сервисы
Подход к работе
ML под задачу
Сначала формулируем бизнес-эффект и ограничения, потом выбираем модель и стек.
Из эксперимента в production
Сразу проектируем путь от пилота к стабильной эксплуатации, а не оставляем это на потом.
Качество данных
Уделяем отдельное внимание подготовке, чистке и контролю входных данных для устойчивой работы модели.
Наблюдаемость
Следим за drift, качеством и рабочими метриками после внедрения, а не только во время обучения.