R&D и проверка гипотез
За несколько недель проверяем, можно ли решить задачу выбранным подходом и сколько будет стоить продуктовая версия. Результат — прототип на ваших данных и аргументированный вывод.
- Стоимость
- от 500 000 ₽
- Срок
- обсуждаем
- Первый шаг
- консультация
Когда эта услуга нужна
Задача новая, и аналогов на рынке не видно
Оценки подрядчиков расходятся в разы, и непонятно, кому верить
Технология выглядит подходящей, но никто не проверял её на ваших данных
Бюджет нужно защитить цифрами
Что входит в работу
Формулировка гипотезы
Что проверяем и по какому критерию признаём результат успешным или отрицательным.
Обзор подходов
Что уже придумано, что доступно готовым, где придётся делать своё.
Прототип
Минимальная работающая версия, собранная на ваших данных.
Заключение
Что получилось, чего достичь не удалось, во что обойдётся продуктовая версия.
Результат работы
- Ответ «да» или «нет» за недели, и ждать полгода не придётся
- Прототип, который можно показать и потрогать
- Оценка полноценного проекта, основанная на опыте
Проекты по теме
AI-NDR — проактивная система обнаружения и блокирования кибератак
AI-NDR — платформа обнаружения и блокирования кибератак, которая в реальном времени наблюдает за поведением сети, сервисов, пользователей, рабочих нагрузок и AI-приложений. Она ищет известные индикаторы компрометации и новые цепочки действий, под которые ещё не написана сигнатура. При достаточной уверенности и в пределах согласованной политики она обрывает атаку сама: закрывает сессию, отзывает токен, изолирует контейнер, ограничивает инструмент LLM-агента.
Резервная навигационная система морского судна без GPS
Бортовая система резервной навигации морского судна: при потере GPS она продолжает вести его по маршруту на данных собственных датчиков. Пока спутниковый сигнал доступен, система уточняет по нему положение и калибрует модель судна. Экипаж видит расчётную точку и растущую область неопределённости вокруг неё. Возврат спутникового сигнала обрабатывается как отдельный сценарий, без мгновенного скачка позиции.
GPU-ускорение рекомендательной системы магазина электроники
Мы ускорили на GPU проприетарный рекомендательный движок крупного магазина электроники. Он считал персональные оценки для сотен тысяч покупателей и тысяч товарных позиций, и полный пересчёт матрицы занимал на CPU несколько минут. После переноса вычислительного ядра на CUDA пересчёт занимает несколько секунд, ускорение в десятки раз. Алгоритм заказчика и логика выдачи остались прежними, изменилась архитектура исполнения.
Расскажите, что хотите изменить
За одну встречу уточним задачу и предложим следующий шаг.
- 01 Опишите задачу своими словами
- 02 Уточним цель и ограничения
- 03 Предложим решение и следующий шаг