Внедрение AI и ML в бизнес

Computer vision, NLP, RAG, рекомендательные системы, MLOps в продакшене. Не игрушки, а сервисы с SLA.

Что мы делаем

  • RAG — поиск по документам и базам с генерацией ответов (YandexGPT / GigaChat / GPT / open-source)
  • OCR / Document AI — распознавание счетов, актов, договоров, ТТН
  • NLP — классификация обращений, суммаризация, извлечение сущностей
  • Computer vision — контроль качества, автомодерация, видеоаналитика
  • Рекомендательные системы — каталог, персонализация, churn prediction
  • MLOps — пайплайны обучения, мониторинг дрейфа, переобучение в продакшене

Не «попробовать AI», а получить результат

Каждое внедрение начинается с дискавери и POC за 2–4 недели. Если AI не даёт значимого выигрыша на ваших данных — мы это покажем и не будем тратить ваши деньги дальше.

Стек

Python, PyTorch, Hugging Face, FastAPI, OpenCV, Tesseract, FAISS / pgvector, Triton, MLflow.

Частые вопросы

Сколько стоит проект?

MVP — от 4–6 млн ₽ за 8–12 недель. Энтерпрайз — оценивается индивидуально после дискавери. Точную смету присылаем за 1 рабочий день после первичного брифа.

Какие модели сотрудничества доступны?

Fixed price (под фиксированный scope), Time & Material (почасовая оплата с прозрачным учётом), Dedicated Team (выделенная команда на ваш продукт от 6 месяцев). Подбираем модель под зрелость задачи.

За какой срок стартуем проект?

От подписания договора до первого спринта — 5–10 рабочих дней. Параллельно проводим дискавери и собираем команду.

Где хранятся данные?

По умолчанию в РФ — Yandex Cloud, VK Cloud, Selectel или Croc Cloud. Под зарубежных клиентов разворачиваем в AWS, GCP, Azure. Соответствие 152-ФЗ обеспечиваем на стороне приложения и инфраструктуры.

Кто отвечает за результат?

Tech Lead и Product Lead со стороны ITCraft закреплены за проектом до релиза и первых 3 месяцев продакшена. После релиза — переходим на SLA-поддержку.

Хотите такой же результат?

Опишите задачу — пришлём оценку и состав команды за 1 рабочий день.

Обсудить проект → сколько стоит →