12+ реализованных цифровых продуктов. От формирования ML-гипотез до интеграции LLM-систем в корпоративный контур.
Разработка и внедрение больших языковых моделей, RAG-систем и предиктивной аналитики.
Реализовать AI-систему перевода русского жестового языка в текст для маломощных edge-устройств.
Достигнута работа в реальном времени (15 FPS) на CPU. NetScore архитектуры улучшен в 1.5 раза.
Организовать интеллектуальный поиск и генерацию инсайтов по корпоративной базе знаний.
Снижено время поиска нужной информации сотрудниками. Внедрена система ссылок на источники (hallucination-free).
Ускорить оценку кандидатов (более 1000 резюме) без потери качества найма.
Разработан конвейер парсинга, ML-классификации и суммаризации профилей кандидатов.
Внедрить генеративный ИИ во внутренние процессы отделов.
Создан ряд специализированных AI-помощников для генерации контента и анализа документов.
Реализовать AI-систему перевода русского жестового языка в текст для маломощных edge-устройств.
Достигнута работа в реальном времени (15 FPS) на CPU. NetScore архитектуры улучшен в 1.5 раза.
Организовать интеллектуальный поиск и генерацию инсайтов по корпоративной базе знаний.
Снижено время поиска нужной информации сотрудниками. Внедрена система ссылок на источники (hallucination-free).
Ускорить оценку кандидатов (более 1000 резюме) без потери качества найма.
Разработан конвейер парсинга, ML-классификации и суммаризации профилей кандидатов.
Внедрить генеративный ИИ во внутренние процессы отделов.
Создан ряд специализированных AI-помощников для генерации контента и анализа документов.
Проектирование высоконагруженных платформ и микросервисной архитектуры.
Разработать B2B SaaS-платформу для автоматизации IT-аутстаффинга и скоринга кандидатов.
Успешный запуск платформы, объединяющей более 500+ IT-специалистов. Внедрен автоматический матчинг.
Спроектировать высокопроизводительное корпоративное веб-представительство.
Адаптивный PWA-интерфейс с оценкой Lighthouse 100/100, интегрирована современная дизайн-система.
Обеспечить бесшовную синхронизацию данных между внутренними системами.
Реализована микросервисная шина данных. Устранены дубли и потери при передаче заявок.
Автоматизировать сбор первичных заявок и FAQ для клиентов.
Бот внедрён за 1 неделю. Настроена интеграция с CRM, автоматическая квалификация лидов.
Исключить потерю переписок менеджеров с клиентами в WhatsApp.
Вся история сообщений автоматически логируется в карточке клиента в CRM, создаются задачи на фоллоу-ап.
Разработать B2B SaaS-платформу для автоматизации IT-аутстаффинга и скоринга кандидатов.
Успешный запуск платформы, объединяющей более 500+ IT-специалистов. Внедрен автоматический матчинг.
Спроектировать высокопроизводительное корпоративное веб-представительство.
Адаптивный PWA-интерфейс с оценкой Lighthouse 100/100, интегрирована современная дизайн-система.
Обеспечить бесшовную синхронизацию данных между внутренними системами.
Реализована микросервисная шина данных. Устранены дубли и потери при передаче заявок.
Автоматизировать сбор первичных заявок и FAQ для клиентов.
Бот внедрён за 1 неделю. Настроена интеграция с CRM, автоматическая квалификация лидов.
Исключить потерю переписок менеджеров с клиентами в WhatsApp.
Вся история сообщений автоматически логируется в карточке клиента в CRM, создаются задачи на фоллоу-ап.
Построение озер данных, ETL-пайплайнов и корпоративных хранилищ.
Избавиться от ручного ввода данных со счетов и актов в 1С/ERP.
Настроено автоматическое распознавание документов и экспорт готовых данных в систему.
Построить модель прогнозирования стоимости объектов недвижимости.
Обучена модель градиентного бустинга. Проведена кросс-валидация и настройка гиперпараметров.
Развернуть инфраструктуру для оценки продуктовых гипотез.
Снижен риск выкатки неэффективных фичей. Дашборды мониторинга стат. значимости.
Выявить клиентов с высоким риском оттока для удержания.
Внедрена ML-модель с ежедневным скорингом активной базы пользователей.
Избавиться от ручного ввода данных со счетов и актов в 1С/ERP.
Настроено автоматическое распознавание документов и экспорт готовых данных в систему.
Построить модель прогнозирования стоимости объектов недвижимости.
Обучена модель градиентного бустинга. Проведена кросс-валидация и настройка гиперпараметров.
Развернуть инфраструктуру для оценки продуктовых гипотез.
Снижен риск выкатки неэффективных фичей. Дашборды мониторинга стат. значимости.
Выявить клиентов с высоким риском оттока для удержания.
Внедрена ML-модель с ежедневным скорингом активной базы пользователей.