AI и Machine Learning
Разработка AI/ML-решений и ИИ-агентов
Модели и агенты, которые превращают ваши данные в прогнозы, автоматизацию и новые продукты.
Разрабатываем решения на машинном обучении и больших языковых моделях: прогнозы, рекомендации, компьютерное зрение, обработка текста и документов, RAG и ИИ-агенты. Работаем от подготовки данных до внедрения модели в ваш продукт и её сопровождения. Оцениваем реальную пользу и метрики качества, чтобы решение работало на бизнес, а не оставалось экспериментом.
Бесплатно оценим задачу, данные и предложим подход.
Сначала — аудит данных, а не обещание «внедрить ИИ»
AI/ML окупается не всегда. Перед стартом мы бесплатно смотрим ваши данные и задачу и даём вердикт go / no-go: если данных мало или задачу дешевле закрыть обычной автоматизацией — говорим об этом прямо, до подписания договора. Метрику приёмки (точность, полнота, доля автоответов) фиксируем заранее, чтобы решение работало на бизнес, а не оставалось экспериментом.
AI/ML окупится, если
- есть исторические данные (заявки, транзакции, документы, логи) — хотя бы за 6–12 месяцев;
- задача повторяется тысячи раз и её дорого делать людьми;
- нужен поиск и ответы по большой базе знаний (RAG);
- есть измеримая цель: снизить отток, ускорить обработку, поднять точность прогноза.
Пока рано — и мы скажем это честно
- данные не собираются или лежат в разных местах без структуры;
- задачу решает простой скрипт, регламент или интеграция без ML;
- нужна гарантированная 100% точность там, где модель ошибается по природе;
- нет владельца задачи на стороне бизнеса, кто примет результат по метрике.
Если данных пока недостаточно — поможем выстроить их сбор и вернёмся к модели позже. Это дешевле, чем обучать модель на «пустом» датасете.
Наши клиенты
Наши проекты
Наши проекты — это целая история слаженной работы, полного погружения в ваш бизнес и продолжительного партнерства. Какой бы сложной ни была задача, мы всегда находили способы для ее решения.
Криптоплатформа купли-продажи токена: кейс разработки
Заказчик — крипто-проект Dragon Token. Команда YuSMP собрала платформу покупки и продажи токена Dragon Token за USDT: клиентский кабинет, администрати
Медиа Арена
Новостное приложение и веб-портал о медийном спорте: пользователь следит за событиями Медиа Лиги, читает новости и статьи, смотрит аналитику, интервью
Система электронного документооборота (ЭДО)
Система электронного документооборота — веб-платформа для создания, обмена и архивирования внутренних документов крупной розничной компании со сложной
Обсудим ваш AI-проект
Готовы начать разработку вашего проекта? Оставьте заявку, и наш менеджер бесплатно проконсультирует вас, рассчитает стоимость и сроки, чтобы вы могли принять взвешенное решение.
Отзывы клиентов
Руководители и основатели — о совместной работе с командой YuSMP над цифровыми продуктами: от постановки задачи и данных до внедрения и измеримого результата после запуска.
Нам нужна была веб-платформа для автосалонов с расчётом рассрочки и заявками онлайн. YuSMP спроектировали и собрали сервис под ключ — конверсия заявок с сайта выросла, а менеджеры получили удобную админку.
Образовательная платформа — это тысячи уроков и нагрузка в пиковые часы. YuSMP собрали быстрый и адаптивный веб-сервис, который стабильно держит аудиторию и одинаково удобен на телефоне и десктопе.
Нам требовалась PropTech-платформа с личными кабинетами, ролями и аналитикой. YuSMP реализовали сложный веб-продукт с продуманным UX — пользователи разобрались без обучения, а мы получили гибкую основу для роста.
Интернет-магазин автозапчастей — это огромный каталог, фильтры и интеграция с 1С. YuSMP собрали быстрый магазин с удобным поиском и оформлением заказа, и продажи через сайт заметно выросли.
Финтех-сервису нужен был личный кабинет с понятной аналитикой и безопасным доступом. YuSMP спроектировали и разработали веб-кабинет — чистый интерфейс, ноль критических дефектов после запуска.
Наши преимущества
Аудит данных и честный вердикт. Беремся, только если данных хватает для нужной точности. Если задачу дешевле закрыть обычной автоматизацией — скажем прямо, до договора.
Метрика приёмки — до старта. Фиксируем целевую точность, полноту или долю автоответов и проверяем модель на ваших реальных данных, а не на демо. Вы видите ошибки и ограничения.
LLM на вашем контуре. Разворачиваем GigaChat, YandexGPT или open-source (Llama, Qwen) on-prem — данные не уходят наружу, соответствие 152-ФЗ и требованиям импортозамещения.
MLOps и борьба с деградацией. Мониторим качество в проде, дообучаем модель на новых данных и отслеживаем data drift — решение не «протухает» через полгода.
Смежные услуги для AI/ML-проекта
AI/ML редко живёт в вакууме — модели и агенты нужно кормить данными и встраивать в контур. Собираем весь стек под задачу: от инженерии данных до интеграции с вашими системами.
Чат-боты и ассистенты на LLM
Подробнее →Data Engineering / ETL / DWH
Подробнее →BI-дашборды и аналитика
Подробнее →Автоматизация бизнес-процессов
Подробнее →RPA — роботизация процессов
Подробнее →Системная интеграция
Подробнее →API-разработка и шлюзы
Подробнее →Информационная безопасность
Подробнее →IT-аудит и данные
Подробнее →Что мы разрабатываем на AI/ML
Подбираем тип решения под задачу и данные — от быстрого прогноза на табличных данных до автономного ИИ-агента, который выполняет цепочку действий в ваших системах.
Прогнозные ML-модели
Спрос, отток, скоринг, планирование запасов.
RAG-системы по базе знаний
Точные ответы по вашим документам со ссылками на источник.
ИИ-агенты
Автономные цепочки действий: поиск, анализ, вызов ваших систем.
Компьютерное зрение
Распознавание объектов, дефектов, документов и лиц.
Обработка текста и документов
Классификация, извлечение полей, OCR, суммаризация.
Рекомендательные системы
Персональные подборки товаров и контента.
Поиск аномалий и фрод
Выявление подозрительных операций и сбоев.
Речевая аналитика (ASR)
Транскрибация и анализ звонков и встреч.
On-prem LLM под 152-ФЗ
Модели в вашем контуре — данные не уходят наружу.
Стоимость AI/ML-разработки
Цена зависит от типа решения, состояния данных и глубины внедрения. Ниже — ориентиры по форматам работ и что в них входит. Точную вилку и метрику приёмки фиксируем после бесплатного аудита данных, до старта. Оплату разбиваем на этапы.
- Аудит и оценка данных
- Целевая метрика качества
- Рабочий прототип
- Вывод: масштабировать или нет
- Подготовка и разметка данных
- Обучение и валидация
- Деплой и интеграция по API
- Мониторинг и дообучение
- Индексация и векторизация
- Выбор и настройка LLM
- Интеграция с источниками
- Оценка точности ответов
- Проектирование сценариев
- Логика и инструменты агента
- Интеграция с CRM/ERP/API
- Тестирование и приёмка
Что обычно оплачивается отдельно: разметка больших датасетов силами внешних разметчиков, лицензии на коммерческие LLM-API и платные источники данных, аренда GPU-серверов, а также ежемесячное сопровождение и дообучение после запуска (по отдельному SLA). Всё это мы называем на этапе аудита, до договора.
*Функционал в пакетах примерный, набор работ под каждую задачу индивидуален. *Информация на сайте носит сугубо информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437(2) Гражданского кодекса РФ.
Стек технологий
Языки и ML-фреймворки
Python
PyTorch
TensorFlow
scikit-learn
LLM и RAG
LangChain
Hugging Face
Qdrant
- LlamaIndex
- pgvector
Модели
- GigaChat
- YandexGPT
Llama
- Qwen
MLOps и инфра
MLflow
Airflow
FastAPI
Docker
Этапы AI/ML-проекта
Каждый этап заканчивается конкретным результатом, по которому вы принимаете решение продолжать. После пилота вы можете остановиться, если модель не достигла целевой метрики — и не платить за полное внедрение.
Аудит данных и цели
Сроки: 1 неделяСмотрим, какие данные есть, их качество, объём и доступность. Формулируем задачу в терминах метрики и даём вердикт go / no-go — стоит ли вообще запускать ML.
PoC / пилот
Сроки: 2–3 неделиСобираем прототип на ваших данных и проверяем, достижима ли метрика. Дешёвый способ проверить гипотезу до большого бюджета.
Подготовка данных
Сроки: 1–3 неделиОчищаем данные, размечаем, конструируем признаки; для RAG — индексируем и векторизуем базу знаний. Качество данных здесь важнее выбора модели.
Обучение и сборка
Сроки: 3–8 недельОбучаем модель, собираем RAG-конвейер или логику агента, подбираем LLM (в т. ч. on-prem под 152-ФЗ). Итеративно улучшаем качество.
Валидация и приёмка
Сроки: 1–2 неделиПроверяем решение на реальных данных по заранее заданной метрике, показываем ошибки, ограничения и граничные случаи.
Внедрение и MLOps
Сроки: 1 неделя + сопровождениеРазворачиваем решение в вашем контуре, настраиваем мониторинг качества, дообучение и борьбу с деградацией модели.
Мы в каталогах и рейтингах
Рейтинги и каталоги
Публикации наших экспертов
Блог наших экспертов — разбираем веб-разработку, дизайн, стек и стоимость проектов простым языком.
