Мы создаём системы машинного обучения, которые решают реальные задачи бизнеса

В 2019 году мы начали с небольшого проекта по автоматизации анализа данных для производственной компании. С тех пор помогли десяткам организаций внедрить ML-решения, которые действительно работают и приносят измеримую пользу.

Путь от идеи к результату

Всё началось с простого вопроса: почему многие компании не могут внедрить машинное обучение, хотя у них есть данные? Мы поняли — дело не в технологиях. Проблема в том, что большинство решений создаётся без понимания реальных бизнес-процессов.

За пять лет работы мы научились смотреть на ML глазами бизнеса. Не просто строить модели, а создавать системы, которые органично встраиваются в работу компании. Это означает — понимать специфику отрасли, разговаривать на языке заказчика, думать об интеграции с самого начала.

Сейчас мы работаем с предприятиями из разных секторов: производство, логистика, финансы, ритейл. У каждого свои задачи, но подход один — создавать решения, которые действительно используются, а не лежат мёртвым грузом в архиве.

Команда GridCoreAtom за работой над ML-проектом

Как мы подходим к проектам

Никаких шаблонных решений. Каждый проект начинаем с глубокого погружения в бизнес-процессы клиента, чтобы понять настоящие потребности и ограничения.

Анализ перед кодом

Тратим время на изучение данных и процессов до написания первой строки. Это помогает избежать переделок и создать архитектуру, которая будет масштабироваться вместе с бизнесом.

Прозрачность работы

Регулярно показываем промежуточные результаты и объясняем, как работают модели. Никакого «чёрного ящика» — клиент всегда понимает, что происходит и почему.

Постепенное внедрение

Начинаем с пилотного проекта на ограниченном наборе данных. Проверяем гипотезы, собираем обратную связь, дорабатываем. Только после этого переходим к полномасштабному запуску.

Тестирование алгоритмов машинного обучения

Области нашей экспертизы

Прогнозирование спроса

Помогаем оптимизировать запасы и планирование производства на основе исторических данных и внешних факторов.
Детектирование аномалий

Создаём системы раннего обнаружения проблем в производственных процессах, что снижает простои оборудования.
Оптимизация логистики

Разрабатываем алгоритмы для построения оптимальных маршрутов доставки с учётом множества ограничений.
Анализ текстовых данных

Автоматизируем обработку документов, отзывов клиентов и других неструктурированных текстовых массивов.

Принципы, которыми мы руководствуемся

Честность в оценках

Если понимаем, что ML не подходит для решения задачи — говорим об этом сразу. Лучше предложить более простое решение, чем тратить бюджет клиента впустую.

Качество данных превыше всего

Самые продвинутые алгоритмы бесполезны без качественных данных. Поэтому значительную часть времени тратим на их подготовку и валидацию.

Долгосрочная поддержка

Внедрение системы — это не конец проекта, а начало её жизненного цикла. Мониторим работу моделей и помогаем с их адаптацией к изменяющимся условиям.

Обучение команды клиента

Стремимся передать знания сотрудникам компании, чтобы они могли самостоятельно поддерживать и развивать систему после окончания проекта.

Готовы обсудить ваш проект?

Расскажите о задаче, и мы проведём бесплатную консультацию по применимости ML в вашем случае

Связаться с нами