Разработка AI-решений на заказ
Готовые AI-сервисы закрывают общие задачи. Кастомная разработка нужна, когда задача специфична для вашей отрасли, данные уникальны или требуется интеграция в корпоративную инфраструктуру. Мы проектируем и строим AI-решения с нуля — от выбора архитектуры до production деплоя.
Как мы подходим к задаче
Первое, что мы делаем — убеждаемся, что кастомная разработка действительно нужна. Большинство задач решается дообучением существующих моделей или оркестрацией готовых API. Собственная разработка с нуля оправдана в трёх случаях: уникальные данные, которых нет в публичных датасетах; требования к приватности, исключающие использование cloud API; специфические архитектурные требования по latency или throughput.
Что входит в полный цикл разработки
Discovery (1–2 недели): Аудит данных (объём, качество, разметка), формализация бизнес-метрики в ML-метрику, анализ baseline (что даёт простое rule-based решение или существующий SaaS), оценка реалистичности целевых показателей.
Proof of Concept (2–4 недели): Быстрый эксперимент на реальных данных. Если базовый PoC не показывает достаточного quality, прорабатываем почему и что нужно изменить перед полной разработкой.
Разработка модели: Выбор архитектуры: трансформеры (BERT/GPT family, T5), CNN/ResNet для CV, рекуррентные для временных рядов, GNN для графовых данных. Fine-tuning vs. обучение с нуля. Feature engineering для tabular данных (XGBoost, CatBoost — не всё решается нейросетями).
MLOps pipeline: Data versioning (DVC), experiment tracking (MLflow/W&B), CI/CD для ML (GitHub Actions + model registry), monitoring в продакшене (drift detection, performance degradation alerts).
Production deployment: FastAPI / Triton Inference Server, Docker + Kubernetes, auto-scaling, A/B testing инфраструктура.
Технологический стек
| Компонент | Инструменты |
|---|---|
| Фреймворки | PyTorch, TensorFlow, JAX |
| Эксперименты | MLflow, Weights & Biases, Optuna |
| Данные | Apache Spark, Pandas, Polars, DVC |
| Деплой | FastAPI, Triton, TorchServe, ONNX |
| Оркестрация | Airflow, Prefect, Dagster |
| Мониторинг | Evidently AI, Grafana, Prometheus |
Типовые сроки
| Сложность задачи | Discovery+PoC | Полная разработка | Production |
|---|---|---|---|
| Классификация/регрессия | 1–2 нед. | 4–8 нед. | 2–3 нед. |
| NLP (спец. домен) | 2–3 нед. | 8–16 нед. | 3–4 нед. |
| Computer Vision | 2–4 нед. | 10–20 нед. | 3–5 нед. |
| Мультимодальная | 3–4 нед. | 16–24 нед. | 4–6 нед. |
Что мы не делаем
Не обещаем точность заранее без анализа данных. Не начинаем разработку без PoC. Не передаём black-box модель без документации, тестов и возможности переобучения. Каждый проект завершается передачей исходников, документации и обучением команды заказчика.