Разработка, которую можно эксплуатировать, а не только демонстрировать
Мы пишем системы, которые живут в продакшене: с версионированием моделей, мониторингом качества, обработкой ошибок и понятным регламентом обновления. Демонстрация — это первый день работы, дальше начинается инженерия.
Прикладной AI-проект отличается от исследовательского тем, что у него есть эксплуатационные требования: задержка ответа, стоимость одного запроса, отказоустойчивость, воспроизводимость результатов и возможность откатиться на предыдущую версию модели.
Мы разрабатываем с учётом этих требований с первого дня: инфраструктура обучения отделена от инференса, модели и датасеты версионируются, каждый вызов фиксируется в журнале, а деградация качества отслеживается автоматически, а не обнаруживается по жалобам пользователей.
Направления разработки
ML-модели и MLOps
Строим полный цикл работы с моделями: подготовка признаков и Feature Store, обучение и подбор гиперпараметров, версионирование в MLflow, автоматическое переобучение и мониторинг дрейфа.
MCP-серверы и AI-агенты
Разрабатываем MCP-серверы и агентные сценарии: описываем инструменты, подключаем модели к CRM, ERP и базам данных, настраиваем права доступа, подтверждение опасных действий и полный журнал вызовов.
Нейросети и дообучение
Подбираем архитектуру под задачу, дообучаем открытые модели на ваших данных, применяем LoRA и квантизацию, разворачиваем инференс на GPU с батчингом и измеряем качество на отложенной выборке.
Интеграция AI в продукты
Встраиваем модели в существующие продукты и API: проектируем контракты, реализуем потоковые ответы, кэширование и очереди, ограничиваем стоимость запросов и обеспечиваем отказоустойчивость.
Кастомные решения и on-prem
Разворачиваем AI-системы внутри инфраструктуры заказчика: локальные языковые модели, векторные базы на Qdrant и pgvector, обработка персональных данных без внешних сервисов, интеграция с 1С и внутренними системами.
Почему с нами
Инженерный подход к моделям
Модель — это артефакт с версией, метриками и зависимостями. Мы относимся к ней так же, как к коду: тесты, ревью, откат.
Контроль стоимости инференса
Считаем цену одного запроса и токена до запуска: кэширование, батчинг, выбор модели под задачу, квантизация.
Работа в закрытом контуре
Разворачиваем модели и векторные базы на вашем оборудовании, когда передача данных во внешние сервисы недопустима.
Передача с документацией
Код, схемы данных, инструкции по переобучению и разбор инцидентов — ваша команда должна уметь развивать систему без нас.