Обучение
11 лекций
Генеративный ИИ для личной эффективности
5 лекций
Короткий курс «Что такое ИИ» — 5 лекций
Партнеры МФТИ
Ускоряем процессы внедрения ML и LLM и делаем их прозрачнымиПозволяем быстро проверять гипотезыВнедряем инновации без риска сломать процесс
Позволяем быстро проверять гипотезы
Внедряем инновации без риска сломать процесс
001/ Проблема
Инвестиции в AI часто превращаются в «инвестиции в пустоту»
Проекты буксуют в R&D, а технологии устаревают быстрее, чем внедряются
Всё держится на конкретных людях, и при их увольнении система «умирает»
Инфраструктура становится тормозом для внедрения новых нейросетей и AI‑агентов
Партнеры МФТИ
Обсудить задачу
001/ Проблема
Инвестиции в AI часто превращаются в «инвестиции в пустоту»
- Проекты буксуют в R&D, а технологии устаревают быстрее, чем внедряются
- Всё держится на конкретных людях, и при их увольнении система «умирает»
- Инфраструктура становится тормозом для внедрения новых нейросетей и AI‑агентов
002/ Наши подходы
Мы понимаем, что AI‑система должна развиваться, а не упираться в ограничения
Стандартизированный ML‑пайплайн
Готовый пайплайн с выстроенными процессами: новые модели можно быстро встраивать и сравнивать без повторной настройки с нуля
Гибкая AI‑инфраструктура
Наши опенсорс‑решения и AI‑адаптивные обвязки позволяют быстро подстраивать флоу под бизнес и внедрять новые модели без ограничений
Независимость от ключевых сотрудников
Все подходы и методология фиксируются и сохраняются через RAG: знания остаются доступны даже после ухода людей
002/ Наши подходы
Мы понимаем, что AI‑система должна развиваться, а не упираться в ограничения
Стандартизированный ML‑пайплайн
Готовый пайплайн с выстроенными процессами: новые модели можно быстро встраивать и сравнивать без повторной настройки с нуля
Гибкая AI‑инфраструктура
Наши опенсорс‑решения и AI‑адаптивные обвязки позволяют быстро подстраивать флоу под бизнес и внедрять новые модели без ограничений
Независимость от ключевых сотрудников
Все подходы и методология фиксируются и сохраняются через RAG: знания остаются доступны даже после ухода людей
003/ Продукты
Платформа для управления жизненным циклом моделей
Прозрачность работы ML‑команды
Метрики, история изменений и хронология в едином контуре
Снижение зависимости от отдельных специалистов (bus‑factor)
Автоматизированный инференс и переобучение моделей
004/ Бизнес-результаты
1
Новые ML и LLM модели внедряются в 6–9 раз быстрее
*на основе кейса альфа‑банка
*на основе кейса альфа‑банка
2
Конкурентное преимущество через быструю адаптацию к новым AI‑технологиям
1
Новые ML и LLM модели внедряются в 6–9 раз быстрее
*на основе кейса альфа‑банка
*на основе кейса альфа‑банка
006/ Кейс
Доказанная эффективность
в 3 раза сократили
time‑to‑market ML‑моделей
БИЗНЕС‑ЗАДАЧА
- Ускорить вывод моделей в продакшен
- Централизовать процессы и инфраструктуру
РЕШЕНИЕ
- Внедрён автоматизированный MLOps‑конвейер (pipeline)
- Создана единая ML‑платформа (MDP + СИМ)
обсудить задачу
007/ Технологии
008/ Дополнительные услуги
обучаем и усиливаем команды экспертами
Усиление команды
ML‑инженеры • DATA‑инженеры
DATA SCIENTISTS • MLOPS‑инженеры
AI‑продакт‑менеджеры • AI‑аналитики
Обсудить задачу