Ми проєктуємо, тренуємо та супроводжуємо ML- і генеративні AI-системи, які працюють у продакшені — на ваших даних, з вимірюваними KPI та готовністю розвиватися разом із продуктом.
Кому підходить
- Продуктові та інженерні команди, чий AI-прототип має витримати реальний продакшн-трафік, крайні випадки та перевірки.
- Компанії, що сидять на невикористаних даних — тікетах підтримки, логах транзакцій, потоках із сенсорів — і ще не перетворили їх на робочу модель.
- Регульовані бізнеси (медицина, фінанси), яким потрібні AI-рішення, що не лише точні, а й пояснювані та захищувані на аудиті.
- Команди, що запускають генеративну AI- чи агентну функцію і потребують guardrails щодо вартості, безпеки й надійності перед масштабуванням.
Які проблеми вирішуємо
Виклик
Прототип, що працював у ноутбуці, ламається під реальним трафіком, крайніми випадками й дрейфом даних.
Наш підхід
Ми перебудовуємо його на продакшн-систему: версійовані моделі, автоматичне перенавчання та моніторинг, що ловить дрейф раніше за користувачів.
Виклик
Керівництво не може сказати, чи AI-ініціатива реально рухає бізнес-метрику, чи це просто ефектне демо.
Наш підхід
З першого дня прив’язуємо кожну модель до вимірюваного KPI — вартості обробки тікета, часу до діагнозу, приросту конверсії — і звітуємо саме за ним.
Виклик
Генеративні AI-функції відчуваються непередбачуваними: галюцинації, витрати, що вибухають, відсутність аудиторського сліду.
Наш підхід
Додаємо guardrails — обмежену автономію, шляхи ескалації до людини, стелі вартості на задачу та повне логування дій — ті самі патерни з нашого практичного гайду про агентний AI у продакшені.
Виклик
Регульованим індустріям потрібно пояснити й захистити AI-рішення, а не просто ухвалити його.
Наш підхід
Проєктуємо для пояснюваності й аудиторського сліду ще на етапі архітектури, а не додаємо це після зауваження комплаєнс-перевірки.
Компетенції
- Генеративні та агентні AI-рішення
- ML-платформи та MLOps
- Комп'ютерний зір та візуальна аналітика
- AI-стратегія та оцінка готовності
Як ми працюємо
- 01
Оцінка й скоуп
Аудит готовності даних, визначення KPI, який має зрушити модель, і оцінка масштабу задачі ще до першого рядка коду моделі.
- 02
Прототип із прицілом на продакшн
Будуємо першу модель на реальних зрізах даних, а не на відібраному демо-наборі, щоб типові збої проявились одразу.
- 03
Готовність до продакшену (MLOps)
Обгортаємо модель у пайплайн, потрібний для виживання: версіонування, перенавчання, моніторинг, guardrails, контроль витрат.
- 04
Експлуатація й розвиток
Запускаємо, стежимо за KPI, перенавчаємо на дрейфі та розширюємо охоплення, щойно перший кейс здобуде довіру.
З якими технологіями працюємо
- PyTorch
- TensorFlow
- LangChain
- Hugging Face
- Vertex AI
- AWS SageMaker
- Kubernetes
- MLflow
- Weights & Biases
- Ray
У цифрах
Часті запитання
Ви будуєте лише кастомні моделі, чи також інтегруєте LLM API на кшталт OpenAI чи Anthropic?
І те, і те — обираємо те, що найшвидше дає захищуваний результат: файнтюнінг відкритої моделі, тренування з нуля або хостовану LLM у правильних guardrails.
Як ви тримаєте під контролем витрати на AI-проєкт, які зростають після запуску?
Ставимо стелі вартості на задачу й моніторимо витрати з першого дня — та сама FinOps-дисципліна, яку ми застосовуємо до хмарних платформ.
Чи можете ви працювати з нашою наявною data science командою, а не заміняти її?
Так — більшість проєктів вбудовуються поряд із внутрішньою командою, закриваючи прогалини в MLOps, інфраструктурі чи готовності до продакшену, а не перебираючи весь роадмап.
Що, якщо в нас лише приблизна ідея й ще немає чистого датасету?
Починаємо з оцінки готовності до AI — які дані у вас реально є, що потрібно, щоб зробити їх придатними до використання, і чи виправдовує кейс подальші інвестиції.
Як компанія з розробки ПЗ, чи береться ви й за продукт навколо моделі, а не лише за AI?
Так — більшість AI-проєктів працює в парі з нашою командою Digital Product Engineering, бо модель корисна лише тоді, коли вона вбудована в реальний інтерфейс, процес і пайплайн релізів.