Коммерческое объединение ИИ-инженеров
ИИ-инженеры — специалисты, которые исследуют, разрабатывают и внедряют системы искусственного интеллекта. ЯНейро — их коммерческое объединение. Нас можно нанять для отдельного исследования или передать нам весь ИИ-проект. Работа «под ключ» означает: мы формулируем задачу, проверяем гипотезы, создаём систему, запускаем её и сопровождаем.
Отдельные направления. Дистилляция модели — перенос нужного поведения большой модели в более компактную. Набор данных, или датасет, — коллекция примеров для обучения и проверки модели; мы собираем, очищаем и размечаем такие данные для русскоязычных задач и российского рынка.
Одна команда отвечает за исследование, разработку, инфраструктуру и запуск.
01 Проверенные выводы
02 Рабочий код
03 Интеграция в процессы
04 Документация и поддержка
01 / Форматы работы
Если главный риск ещё не понятен, начинаем с проверки. Если подход доказан, берём на себя реализацию и запуск.
Подходит, когда перед разработкой нужно понять, достижимо ли нужное качество, достаточно ли данных и какой подход оправдан по срокам и стоимости.
Подходит, когда решение нужно довести до реальной работы, а не остановиться на эксперименте. Собираем команду под задачу и отвечаем за согласованный результат.
Коммерческий фокус
Нас нанимают не за набор специалистов, а за путь от неопределённости до работающей системы.
Сообщество даёт доступ к инженерам разных специализаций под конкретную задачу.
За проект и коммуникацию отвечает один ведущий специалист.
02 / Что можно заказать
Каждое направление заканчивается проверяемым результатом: выводами, кодом, интеграцией или запущенной системой.
Проверяем реализуемость, данные и варианты подхода. Результат: выводы, ограничения и план проекта.
исследованиеСобираем материалы из согласованных русскоязычных и российских источников, очищаем, удаляем повторы, размечаем и проверяем качество. Фиксируем происхождение и известные условия использования; при необходимости юридическая оценка проводится отдельно. Результат: версионированный датасет, схема, список источников, правила разметки и отчёт о качестве.
данныеПереносим нужное для задачи поведение большой модели в меньшую. До работы фиксируем цели по качеству, скорости и стоимости, затем измеряем фактический результат на согласованных примерах. Результат: компактная модель, сравнение до и после, код обучения, инструкция по запуску и описание ограничений.
оптимизацияСоздаём поиск по смыслу, помощников по документам, классификацию и извлечение информации. Результат: встроенный в процесс инструмент.
разработкаРазрабатываем распознавание объектов и документов, обработку аудио, прогнозирование и рекомендации. Результат: проверенная модель и рабочий сервис.
моделиНастраиваем MLOps — процессы надёжного запуска и сопровождения моделей, — интеграции, контроль качества и стоимости. Результат: управляемая система и поддержка.
поддержка03 / Как идёт проект
До старта согласуем результат этапа, признаки готовности, стоимость и состав команды. Для данных фиксируем источники и известные условия использования; для дистилляции — целевые показатели и контрольные примеры.
Уточняем контекст, данные, ограничения и признаки успешного результата.
Фиксируем объём, результат, срок, стоимость и ответственного специалиста.
Собираем и проверяем данные, обучаем модели или разрабатываем и тестируем выбранный подход.
Передаём данные, модель, код и документацию, интегрируем систему и договариваемся о поддержке.
04 / Почему ЯНейро
Заранее согласуем, что должно быть готово и по каким признакам работа считается выполненной.
Подключаем нужные специализации по мере проекта, сохраняя единый контур ответственности.
Если ключевой подход ещё не доказан, начинаем с исследования до большой разработки.
Объясняем решения и передаём согласованные код, документацию и инструкции.
Есть вопрос, который нужно проверить, или задача, которую нужно довести до запуска?
Можно прийти с бизнес-задачей, гипотезой, исходными данными, моделью или техническим заданием. Мы уточним ожидаемый результат и соберём подходящую команду.