Финтех8 недель
−0%
времени обработки
Обработка входящих обращений в поддержку занимала до 6 минут на заявку и требовала 12 операторов.
4.6× быстрее первый ответ
Смотреть кейсУслуга
Берём на сопровождение ML/LLM-модели: мониторинг качества, переобучение, контроль затрат на инференс.
Состав
Что входит
- 01Мониторинг качества и точности в проде
- 02Автоматизация деплоя и пайплайнов
- 03Контроль затрат на инфраструктуру
Процесс
Как идём
- 01Аудит текущей инфраструктуры
- 02Настройка мониторинга
- 03Автоматизация пайплайнов
- 04SLA на поддержку
- 05Ежемесячная отчётность
Стек
AWSDockerKubernetesMLflowGrafana
Кейсы
Похожие проекты
Ритейл10 недель
−0%
издержек на складские остатки
Прогноз спроса делался вручную в Excel, из-за чего склад регулярно уходил в пере- или недозаказ.
+14% точность прогноза
Смотреть кейс
Логистика6 недель
−0%
времени на обработку документов
Ручная обработка сопроводительных документов занимала до 40% времени логистов.
99.1% точность распознавания
Смотреть кейсВопросы
Частые вопросы: MLOps и поддержка моделей
Срок внедрения — от двух недель до 4 месяцев, в зависимости от сложности процесса.
Следующий шаг
Обсудить задачу
Расскажите о процессе — предложим план внедрения и оценку сроков.
Проверьте гипотезу за 30 дней, прежде чем инвестировать в разработку
Фиксированный бюджет, чёткий результат, без сюрпризов.
Без скрытых платежей · NDA при первом контакте · Ответ в течение 24 часов