Analityka predykcyjna
Churn, popyt, ryzyko kredytowe, next best action: modele, które scorują realne zdarzenia, zamiast opisywać je na dashboardzie. Każdy model walidujemy względem baseline'u, więc wiesz dokładnie, co wnosi.
AI i Dane
Rozwiązania Machine Learning
Modele, które zarabiają na swoje miejsce na produkcji. Najpierw udowadniamy wartość na Twoich danych, potem budujemy wokół nich pipeline, wdrożenie i monitoring.
2 tyg.od startu do pierwszego działającego prototypu, typowo
4-6tygodni do pilota klasy produkcyjnej, mierzonego na Twoich danych
100%senior engineerów w każdym projekcie
0lock-inu: kod, wagi i pipeline'y są Twoje
Co budujemy
Sześć obszarów kompetencji, jeden standard: każdy model dostaje harness ewaluacyjny, ścieżkę wdrożenia i plan monitoringu.
Przetwarzanie języka naturalnego
Ekstrakcja z umów i faktur, klasyfikacja zgłoszeń i maili, asystenci osadzeni w Twoich dokumentach. Łączymy LLM-y z klasycznym NLP tam, gdzie każde z nich jest tańsze i mierzalnie lepsze.
Wizja komputerowa
Wykrywanie wad na linii, OCR na trudnych skanach, zliczanie i śledzenie na wideo. Trenujemy na Twoich zdjęciach i testujemy w warunkach, które naprawdę widzą Twoje kamery.
Deep learning
Na moment, gdy gradient boosting przestaje wystarczać: modele sekwencyjne, embeddingi, sieci multimodalne. Sięgamy po deep learning tam, gdzie dane to uzasadniają, i mówimy wprost, gdy nie uzasadniają.
MLOps i wdrożenia
Wersjonowane dane, powtarzalny trening, CI dla modeli, alerty o dryfcie na żywym ruchu. Mało efektowna hydraulika, która decyduje, czy Twój model przeżyje szósty miesiąc.
Modele szyte na miarę
Modele trenowane lub dostrajane na Twoich danych, pod Twoją metrykę, należące do Ciebie. Wagi, kod i pipeline'y przekazujemy, a nie wynajmujemy Ci z powrotem.
Z czym wychodzisz
Artefakty, nie slajdy. Każdy projekt kończy się rzeczami, które Twój zespół uruchomi bez nas.
Harness ewaluacyjny i raport metryk
Powtarzalny zestaw testów z metrykami istotnymi dla Twojego przypadku oraz pisemny raport, jak model wypada względem baseline'u.
Wdrożony model za API
Skonteneryzowany serwis z uwierzytelnianiem, wersjonowanymi endpointami i testami obciążeniowymi pod Twój spodziewany ruch.
Pipeline treningu i fine-tuningu
Oskryptowany, powtarzalny trening od surowych danych po zarejestrowany model. Uruchomisz go na nowych danych bez odtwarzania notebooka.
Monitoring i alerty o dryfcie
Dashboardy latencji, kosztów i jakości predykcji oraz alerty, gdy dane wejściowe lub zachowanie modelu odjeżdżają od baseline'u.
Model cards i dokumentacja
Co model robi, jakie dane widział, gdzie się myli i gdzie leżą jego granice. Napisane dla inżynierów, audytorów i Twojego przyszłego zespołu.
Przekazanie i runbooki
Runbooki krok po kroku dla retrainingu, rollbacku i reakcji na incydenty, plus sesje przekazania z inżynierami, którzy przejmą system.
AI i Dane
Jak dowozimy
01
Discovery
Zaczynamy od Twojej metryki biznesowej, nie od algorytmu. Jeden lub dwa warsztaty definiują cel predykcji, baseline do pobicia i to, ile wygrana jest warta w pieniądzu.
02
Przygotowanie danych
Audytujemy, jakie dane naprawdę masz, i budujemy z nich zbiory oraz cechy, na których model będzie się uczył. Kontrola wycieków i czysty podział train/test dzieją się tutaj, nie po demo.
03
Rozwój modelu
Najpierw trenujemy proste baseline'y, a złożoność dokładamy tylko tam, gdzie opłaca się na zbiorze ewaluacyjnym. Każdy eksperyment jest śledzony, więc wyniki są powtarzalne i porównywalne.
04
Wdrożenie i monitoring
Model idzie na produkcję za API, z monitoringiem, alertami o dryfcie i ścieżką rollbacku. Pierwsze tygodnie realnego ruchu obserwujemy razem z Tobą i stroimy przed przekazaniem.
Modele współpracy
Trzy formy współpracy, jedna zasada: stały zakres tam, gdzie się da, seniorzy zawsze.
Studium wykonalności na Twoich danych
2-3 tygodnie · stały zakres
Zanim zaangażujesz budżet, sprawdzamy, czy Twoje dane udźwigną model, o którym myślisz. Dostajesz liczby, nie opinie.
- Audyt danych: pokrycie, jakość, ryzyka wycieków
- Model bazowy i uczciwe pierwsze metryki
- Rekomendacja go / no-go z uzasadnieniem
- Wyceniona roadmapa, jeśli odpowiedź brzmi go
Budowa pilota produkcyjnego
4-6 tygodni
Jeden przypadek użycia doprowadzony do pilota klasy produkcyjnej: wytrenowany, zewaluowany, wdrożony za API i mierzony na żywych danych.
- Pipeline treningowy i harness ewaluacyjny
- Wdrożony model z monitoringiem i alertami
- Cotygodniowe demo na Twoich prawdziwych danych
- Plan rolloutu wykraczający poza pilota
Zespół ML w Twojej strukturze
Miesięcznie · ciągła współpraca
Seniorzy ML wewnątrz Twojego zespołu: dowożą modele, budują dyscyplinę MLOps i podnoszą poziom Twoich ludzi.
- Praca na kodzie, nie na slajdach
- Standardy MLOps, które zostają po naszym wyjściu
- Pairing i code review z Twoimi inżynierami
- Moce przerobowe skalowane z Twoją roadmapą
Dla kogo to jest
Zespoły produktowe ze zwalidowanym use casem
Wiesz, co model ma robić i mniej więcej ile to jest warte. My prowadzimy to od pomysłu do zmierzonego pilota w tygodnie.
Firmy z danymi, ale bez zespołu ML
Lata danych operacyjnych i nikogo, kto by je zamodelował. Przychodzimy z zespołem, budujemy pierwsze systemy i zostawiamy je tak, żebyś prowadził je sam.
Zespoły, które utknęły na etapie notebooka
Prototyp działa na laptopie i umiera na review. Zamieniamy notebooki w pipeline'y, testy i wdrożenia, które przeżywają produkcję.
Scale-upy, które potrzebują dyscypliny MLOps
Modele działają, ale każdy retraining jest ręczny i nikt nie ufa metrykom. Instalujemy pipeline'y, monitoring i proces, żeby skalować bezpiecznie.
Narzędzia, z którymi pracujemy
PyTorch
scikit-learn
Hugging Face
OpenAI i Anthropic API
LangGraph
Ray
ONNX
Weights & Biases
MLflow
Vertex AI
AWS SageMaker
Bazy wektorowe
Airflow
dbt
FastAPI
Docker i Kubernetes
Wejdź głębiej
Pięć specjalizacji w ramach machine learningu, każda z własnym playbookiem.
Odpowiadamy na pytania
Budować własny model czy kupić gotowy?
Kupuj, gdy ogólny model wystarcza, buduj, gdy przewagą są Twoje dane lub domena. Testujemy oba podejścia i wskazujemy tańszą drogę do celu jakościowego. Bez dogmatów.
Jak eliminujecie halucynacje?
Asystent odpowiada wyłącznie z Twoich źródeł i je cytuje, więc każdą odpowiedź da się sprawdzić. Na tym siedzą ograniczenia tego, co wolno mu powiedzieć, oraz automatyczny test trafności przy każdym wydaniu. Mierzymy, jak często coś zmyśla, i blokujemy wydanie, gdy ta liczba idzie w złą stronę. Zaufanie z testów, nie z nadziei.
Czy modele i IP zostają nasze?
Tak. Kod, wagi i pipeline'y są w pełni Twoje. Bez lock-inu, bez opłat za dostęp do własnych modeli. Przekazujemy wszystko i dokumentujemy, by Twój zespół mógł to prowadzić.
Jak utrzymujecie dokładność modeli po wdrożeniu?
MLOps z monitoringiem, alertami o dryfcie i evalami w CI. Gdy jakość spada, szybko dostrajamy lub trenujemy od nowa. Dokładność to utrzymywany system, nie zdjęcie z dnia startu.
Wydaje nam się, że mamy za mało danych. Czy ML odpada?
Zwykle nie. Modele pretrenowane, fine-tuning i augmentacja obniżają próg wejścia, a studium wykonalności w dwa tygodnie pokazuje, co Twoje dane realnie udźwigną. Czasem odpowiedź brzmi: zacznij już teraz zbierać właściwe dane. Wtedy mówimy dokładnie to.
Jak mierzycie sukces?
Zanim cokolwiek wytrenujemy, ustalamy metrykę, baseline do pobicia i próg, od którego produkcja ma sens. Każde demo raportuje wynik na tym harnessie. Jeśli liczb nie ma, dowiadujesz się w tygodnie, a nie po roku palenia budżetu.
Gotowy postawić model na produkcji?
Umów rozmowę z senior engineerem. W 30 minut powiemy Ci, czy Twój przypadek jest wart studium wykonalności.
Rozpocznij rozmowę