О компании
Инженерная команда, которая доводит модели машинного обучения до промышленной эксплуатации, а не останавливается на демонстрации.
Чем мы занимаемся
Мы работаем с задачами, где ошибка модели стоит денег или безопасности: производственные площадки, склады, транспортные узлы. Это накладывает требования, которых нет у исследовательских проектов — предсказуемая задержка, воспроизводимость результата и понятная процедура отката. Мы строим решения, исходя из этих ограничений с первого дня, а не подгоняем прототип под продакшен в конце.
Как устроена работа
Четыре этапа, одинаковые для всех направлений.
- 1
Разведка данных
Смотрим, какие данные уже есть, в каком они состоянии и достижимо ли требуемое качество в принципе. На этом этапе часть задач честно закрывается как нерешаемая имеющимися данными.
- 2
Пилот на реальных данных
Собираем выборку на объекте, обучаем базовую модель и фиксируем метрики на отложенной части. Пилот занимает от четырёх до шести недель и заканчивается числами, а не презентацией.
- 3
Интеграция
Встраиваем модель в контур заказчика: источники данных, хранилище, оповещения, права доступа. Здесь же выбираем схему инференса под доступное железо.
- 4
Эксплуатация
Настраиваем мониторинг качества и дрейфа данных, регламент переобучения и процедуру отката. Передаём код, веса и документацию команде заказчика.
Команда
Инженеры машинного обучения, специалисты по данным и разработчики инфраструктуры. Большая часть команды пришла из промышленной разработки, поэтому вопросы эксплуатации обсуждаются до начала обучения моделей, а не после.
Принципы
- Метрики фиксируются до старта работ и проверяются на данных заказчика
- Исходный код, веса моделей и документация передаются заказчику
- Данные не покидают контур заказчика без отдельного согласования
- Отрицательный результат пилота сообщается сразу, а не маскируется
Следующий шаг
Есть задача на данных или видео?
Расскажите о ней в свободной форме. Ответим, решается ли она имеющимися у вас данными, и предложим формат пилота.