Наша миссия
Приземлять глубокую техническую экспертизу на практику для оптимизации бизнес-процессов заказчиков в понятной и доступной форме
О нас в цифрах
Лет опыта в разработке и внедрении финансовых моделей для Tier-1 банков
Выпускники ВМК/мехмата МГУ со специализацией в математическом моделировании и компьютерных науках
Средний срок разработки модели
PhD и преподаватели ML & Big Data в ВУЗах
Наши принципы
Небольшие данные
Решаем математические и инженерные задачи на сверхбольших и малых объемах данных
DevOps в массы
Используем эффективные и простые практики DevOps при разработке и внедрении ML-моделей
Прозрачность во всем
Интерпретируем модели, обоснованно выбираем математические подходы и архитектуры, мониторим работу систем
Продвинутое моделирование
Владеем методами Uplift Modeling, Онлайн Алгоритмами, Hybrid AI, Deep Learning, LLM и Agentic Approach. Применяем продвинутое моделирование когда это действительно нужно
Демократизация Data Science
В ModelOps/MLOps решениях используем технологии, известные как DS-ам, так и аналитикам данных, менеджерам, выпускникам ВУЗов с неинженерными специальностями
Выбор технологий
Учтем особенности вашей инфраструктуры. При необходимости посоветуем и поддержим внедрение новых технологий (например, стека больших данных, k8s, cloud)
Обмен опытом
Глубоко понимаем нюансы и проблемы процессов разработки и внедрения ML-моделей, готовы делиться опытом
Минимизация рисков
Используем методологии гибкой разработки вместе с детальным планированием. Каждый этап работы, версия разрабатываемого ПО заканчивается бизнес-ценностью
Автоматизация
Автоматизируем все, что можно и нужно
Технологический стек
