01
Данных много, инсайтов нет
Накопили историю, но не превращаете её в прогнозы и решения. Нужны модели, обученные на ваших данных.
Нам доверяют
Firecode в цифрах
350+специалистов в штатеSenior по ТК РФ — без фриланса и ГПХ
11 летна рынке с 2014Аккредитация Минцифры, проекты для крупного бизнеса
PoC4–8 недельПроверяем гипотезу и качество на реальных данных до продакшна
6+AI-направленийML, CV, NLP, LLM/RAG, рекомендации, MLOps — под задачу
Когда нужно
Когда нужна AI/ML-разработка
Типовые ситуации, с которыми приходят — проектом под ключ или на аутстафф Data/ML-инженеров.
02
Ручные операции не масштабируются
Сотрудники вручную сортируют, проверяют и классифицируют. CV или NLP закрывают рутину и снимают нагрузку.
03
Пилот завис на демо
Модель показали, но в прод так и не вывели. Нужен MLOps и инженеры, которые доводят до эксплуатации.
04
Нет своих ML-инженеров
Задача есть, экспертизы в штате нет, а найм Senior Data Scientist — это месяцы. Нужен инженер без долгого найма.
Направления
Что разрабатываем под задачу
ML и предиктивная аналитика
Прогноз спроса, оттока, цен и аномалий на ваших данных. Обучаем модели на исторических выборках и выводим предсказания в прод через API.
Компьютерное зрение (CV)
Детекция, классификация, сегментация, OCR и видеоаналитика с камер. Оптимизируем модели под инференс на сервере, в облаке или на edge.
NLP и обработка текста
Классификация и маршрутизация обращений, извлечение сущностей, семантический поиск по документам. Работаем с русскоязычными корпусами и доменной лексикой.
LLM, RAG и генеративный ИИ
Ассистенты поверх вашей базы знаний на RAG, дообучение и интеграция LLM. Локальные модели (Llama, Qwen, Mistral) для закрытого контура без утечки данных вовне.
Рекомендательные системы
Персонализация выдачи, товарные и контентные рекомендации, ранжирование. Связываем модель с вашими CRM/ERP и витринами.
Релизы
MLOps, пайплайны и эксплуатация
Воспроизводимое обучение, версионирование моделей и данных, мониторинг дрейфа и переобучение — чтобы модель работала после релиза, а не только в ноутбуке.
Почему мы
Почему Firecode
Команда под ключ
Не один исполнитель — состав под задачу: лид, разработка, QA, DevOps с единым backlog.
Только Senior+ в штате
Без джунов, фриланса и ГПХ. Инженеры по ТК РФ — отвечаем за уровень и сроки.
Госаккредитация и ISO 9001
В реестре Минцифры с 2014, сертифицированная система качества — для крупного бизнеса и тендеров.
Доводим до прода, а не до слайда
Отвечаем за модель в эксплуатации: качество на реальных данных, мониторинг дрейфа, переобучение. PoC — это этап, а не финал.
Локальные LLM без утечки данных
Llama, Qwen, Mistral в вашем контуре вместо внешних API. Данные не уходят к зарубежным провайдерам — критично для банков и госсектора.
Документация и handover
Передаём код, доступы и документацию — без vendor lock-in после сдачи.
Постоплата по этапам
Оплата по этапам и факту, прозрачная смета — финансовый риск делим.
Доверие
Аккредитация и сертификаты
Официальный статус и система качества — для крупного бизнеса, банков и тендеров.
Аккредитовано
Государственная аккредитация
Минцифры России
В реестре аккредитованных ИТ-компаний России — с 17.07.2014.
Проверить в реестре ↗Сертифицировано
Сертификат системы менеджмента
ISO 9001
Сертифицированная система менеджмента качества — единый стандарт процессов.
Процесс
Как ведём AI/ML-проект
01
Бриф и данные
Разбираем задачу, доступные данные и метрику успеха. При необходимости — NDA и аудит данных.
02
PoC и проверка гипотезы
За 4–8 недель обучаем прототип и проверяем, достижимо ли нужное качество на ваших данных.
03
Оценка качества
Замеряем метрики на реальной выборке и честно говорим, что модель умеет, а что нет. Решаем go/no-go по проду.
04
Продакшн-модель
Доводим модель до прод-уровня: оптимизация инференса (ONNX/TensorRT), сервис с API, интеграция в ваш контур.
05
MLOps и мониторинг
Версионируем модели и данные, ставим мониторинг дрейфа и алертинг, настраиваем переобучение по графику.
06
Развитие и поддержка
Дообучаем на новых данных, улучшаем метрики, передаём документацию и знания вашей команде.
Ставки
От чего зависит смета
Смета — под тип задачи, объём данных и формат (под ключ или аутстафф). На неё влияют:
01
Объём и скоуп
Размер скоупа и глубина проработки — главный фактор сметы.
02
Интеграции и сложность
Стыковки с вашими системами, регуляторные требования, нагрузки.
03
Срок
Сжатые сроки требуют большего состава параллельно.
04
Формат
Аутстафф команды, T&M или фиксированная цена под ключ.
Контроль
Не PoC ради презентации, а модель в проде
Демо на ноутбуке умеет почти каждый. Мы доводим модель до промышленной эксплуатации: интеграция в ваш контур, оценка качества на реальных данных, MLOps-пайплайн, мониторинг дрейфа и переобучение по графику.
Вопросы
Вопросы по AI / ML
Заказная разработка или аутстафф ML-инженеров — что выбрать?
Под ключ — когда нужна ответственность за результат: берём задачу от данных до прода. Аутстафф — когда есть своя команда и нужно усилить её Senior Data/ML-инженерами в ваших процессах. Аутстафф Data/ML →
Можно ли работать в закрытом контуре и по 152-ФЗ?
Да. Разворачиваем модели on-prem на вашей инфраструктуре, используем локальные LLM без передачи данных вовне. Соответствие 152-ФЗ, разграничение доступов и работа без выхода в интернет.
Сколько занимает пилот?
PoC обычно 4–8 недель: проверяем гипотезу и качество на ваших данных, прежде чем вкладываться в продакшн-модель. По итогу даём честную оценку достижимой точности.
Что получает заказчик на выходе?
Обученную модель и исходный код, сервис с API, MLOps-пайплайн с мониторингом и переобучением, документацию и передачу команде — без vendor lock-in.
Смотрите также
Заявка
Обсудить AI/ML-проект
Ответим сегодня — обсудим задачу, стек и формат работы.
Телефон · Москва+7 (499) 130-51-77Телефон · Ростов-на-Дону+7 (863) 255-44-22Почтаinfo@firecode.ruWhatsApp+7 (904) 346-65-55Telegram@slusarev_aMAXНаписать в MAX
Ответим в течение рабочего дня (Пн–Пт, 10:00–19:00 МСК). Менеджер на связи по телефону, почте и в мессенджерах — пишите там, где удобно.