Разработка AI-решений

Анализируем бизнес-задачу и доступные данные. Определяем, какой подход ML/AI даст максимальный эффект. Оцениваем качество данных, формулируем метрики успеха и критерии приёмки. Результат — техническое задание с чёткими границами scope.

Строим минимальную работающую модель на реальных данных. Проверяем гипотезу: достижимы ли целевые метрики? PoC показывает, стоит ли инвестировать в полноценную разработку, и снижает риски до начала основного этапа.

Проектируем архитектуру, подбираем и обучаем модель. Feature engineering, эксперименты с гиперпараметрами, кросс-валидация. Версионируем данные и эксперименты через MLflow/DVC. Итог — модель, прошедшая все acceptance-тесты.

Оборачиваем модель в production-ready сервис: REST/gRPC API, контейнеризация (Docker/K8s), настройка инференс-сервера (vLLM, Triton, TorchServe). Интегрируем с системами заказчика, настраиваем CI/CD пайплайн.

Настраиваем мониторинг метрик модели в production: data drift, prediction drift, латентность, throughput. Автоматические алерты при деградации качества. A/B-тестирование новых версий модели с canary-деплоем.

Переобучаем модели на свежих данных, добавляем новые фичи, масштабируем инфраструктуру. Передаём знания команде заказчика: документация, runbook, обучение. Обеспечиваем SLA и оперативную поддержку.