Подбираем специалистов с релевантным опытом под нужное направление: предиктивная диагностика, CV на объектах, планирование мощностей, операционная аналитика, промышленная безопасность, LLM-ассистенты. Работают под вашим управлением, мы отвечаем за уровень.
Своя вакансия на ML-сеньора висит месяцами, а уровень кандидата всё равно неизвестен до испытательного срока. Мы выводим специалиста в команду за две недели, а если не подошёл — меняем за одну.
Кандидат получает незнакомый датасет и ограниченное время — мы смотрим, какую метрику он выбивает и как рассуждает при разборе решения. Берём людей из соревновательного ML: призёров Kaggle и олимпиад по программированию. В команде выходцы из Яндекса, Meta и Google, выпускники Физтеха, МГУ и ВШЭ.
Под задачу показываем несколько профилей: что делали, в каких компаниях, какой результат.
Скажите, какой домен и грейд нужен — пришлём подходящие профили.
Подобрать специалиста →Каждый кейс — работа одного человека внутри действующей команды клиента, поверх работающих систем: диагностики, камер, BI. Без их замены.
Слой, объединяющий дефектограммы, временные ряды, ремонтную историю и эксплуатационные показатели: классифицирует риск отказа и формирует приоритет ремонта с объяснением.
| Метрика | До | После |
|---|---|---|
| Подход | после отказа | risk scoring |
| Незапланированные отказы | базовый | −20% |
| Критичные дефекты заранее | 45% | 80% |
| Диагностика причины | дни | минуты |
CV-слой поверх существующих камер: распознавание объектов и техники, контроль занятости, выявление нарушений регламентов и автоматическая постановка задач ответственным.
| Метрика | До | После |
|---|---|---|
| Подход | ручной обход | CV 24/7 |
| Точность распознавания | визуально | 95% |
| Актуальность статуса | часы | real-time |
| Ручные проверки | базовый | −40% |
Copilot поверх витрин, BI и журналов инцидентов: находит аномалии, объясняет первопричины, собирает управленческую сводку и предлагает следующий шаг.
| Метрика | До | После |
|---|---|---|
| Подход | вручную в BI | copilot |
| Подготовка отчёта | дни | минуты |
| Автообъяснённые отклонения | 30% | 75% |
| Рутинные отчёты аналитиков | базовый | −35% |
По любому направлению покажем профили тех, кто его вёл.
Похожая задача в вашем бэклоге? Разберём её на созвоне и покажем, кто может её закрыть.
Обсудить свою задачу →Публикация о нас на TAdviser · читать →
Обсуждаем задачу с вашим лидом и присылаем профили с проектами и метриками.