Почему стоит выбрать нас?

Определение архитектуры ИИ в проекте, подходы к проектированию, выбор подходящего стека технологий ИИ для R&D и промышленной разработки. Участие в разработке инструментов-фреймворков на основе наиболее успешных
архитектур, алгоритмов, методов оптимизации и других математических абстракций.
Обеспечение внедрения наиболее успешных методов сжатия в существующие фреймворки.

Оптимизация производительности моделей и выбор эффективных алгоритмов
обучения. Разработка пайплайнов предобработки данных, feature engineering и систем мониторинга качества моделей в продуктиве. Проектирование, разработка и улучшение классических алгоритмов/моделей машинного обучения для продуктов компании с учётом требований к производительности и работе в продуктиве. Внедрение алгоритмов кластеризации и детекции аномалий в продуктивные системы, оптимизация их производительности. Имплементация известных алгоритмов, архитектур и моделей машинного обучения на реальных (сырых) данных компании/продукта с оценкой качества от этапа MVP
до продуктивной системы.

Проведение исследований на данных, выдвижение гипотез, проведение экспериментов на данных (с ML или без) и визуализация результатов с применением технологий анализа данных (статистического анализа), методов и алгоритмов машинного обучения. Применение статистических методов для исследовательского анализа данных и
построения базовых моделей. Сбор, очистка и предварительный анализ данных, включая визуализацию, снижение размерности, отбор значимых признаков.