Розробка у сфері даних і AI
Послуги з розробки у сфері даних і AI: машинне навчання, комп'ютерний зір і MLOps, анотування даних для навчання й оцінювання, data engineering на Databricks і Snowflake, потокова передача подій на Kafka, автоматизація робочих процесів і AI-автоматизація, аналітика та BI у Power BI, Tableau і Looker, розробка баз даних на реляційних і NoSQL СУБД. Виділені фахівці у вашу команду або проєкти під ключ.
Послуги у сфері даних і AI, які ми надаємо
Кожна сторінка розповідає про роботи, які ми беремо на себе, про способи співпраці з нами та про запитання, які клієнти ставлять першими.
AI і машинне навчання
Розробка AI і машинного навчання: прогнозування, виявлення шахрайства, рекомендаційні системи, комп'ютерний зір, NLP і розпізнавання мовлення, MLOps. Виділені інженери з машинного навчання або реалізація проєкту.
Data engineering
Data engineering: ETL-пайплайни, Spark, dbt і потокова обробка, сховища даних і lakehouse на Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift та Microsoft Fabric. Виділені інженери даних або реалізація проєкту.
Аналітика даних і Power BI
Аналітика даних і Power BI: дашборди в Power BI, Tableau і Looker, продуктова аналітика, A/B-тестування, фінансова та маркетингова звітність. Виділені аналітики даних і BI-розробники або реалізація проєкту.
Розробка баз даних
Розробка та адміністрування баз даних: проєктування схем, оптимізація запитів, міграції й резервне копіювання на SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle та MongoDB. Надаємо виділених розробників баз даних і DBA або виконуємо проєкт.
Комп'ютерний зір
Розробка комп'ютерного зору: виявлення об'єктів, візуальний контроль, OCR, відеоаналітика, аналіз медичних зображень і моделі на edge-пристроях. Надаємо виділених інженерів із комп'ютерного зору або виконуємо проєкт.
Розмітка даних
Анотація та розмітка даних для AI: зображення, відео, текст, аудіо й LiDAR, дані для RLHF та оцінювання, контроль якості кожної партії. Надаємо виділених анотаторів даних або виконуємо проєкт.
MLOps
Послуги та консалтинг з MLOps: ML-платформи, CI/CD для моделей, реєстри моделей, serving й автомасштабування, GPU-інфраструктура, моніторинг дрейфу та LLMOps. Надаємо виділених MLOps-інженерів або виконуємо проєкт.
Розробка на Databricks
Розробка та консалтинг із Databricks: налаштування lakehouse, пайплайни Lakeflow, Unity Catalog, міграції, AI/BI, машинне навчання й контроль витрат. Надаємо виділених інженерів Databricks або виконуємо проєкт.
Розробка на Snowflake
Розробка та консалтинг із Snowflake: проєктування сховища даних, завантаження даних через Snowpipe і Openflow, dbt, міграції, Cortex AI, безпека та контроль витрат. Надаємо виділених розробників Snowflake або виконуємо проєкт.
Kafka і потокова обробка подій
Розробка та консалтинг із Apache Kafka: event-driven архітектура, Kafka Connect і Debezium, Flink та Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK і Event Hubs. Надаємо виділених Kafka-інженерів або виконуємо проєкт.
Автоматизація бізнес-процесів
Автоматизація робочих процесів та AI-автоматизація: сценарії в n8n, Make, Zapier і Power Automate, AI-агенти в робочих процесах, автоматизація CRM, фінансів і роботи з документами. Надаємо виділених розробників автоматизації або виконуємо проєкт.
Розглянуто в інших розділах сайту
Розробка AI-рішень
Розробка AI-рішень: AI-агенти, інтеграція LLM у ваше програмне забезпечення, AI чат-боти, AI-пошук по знаннях і RAG, обробка документів, голосові AI-агенти, Microsoft Copilot і Copilot Studio, AI-асистенти для програмування, MCP-сервери, приватні LLM і fine-tuning, а також AI-консалтинг. Виділені AI-розробники або реалізація проєкту.
Розробка на Python
Бекенд на Python, пайплайни даних, AI-агенти та робота з векторними базами даних на AWS або Azure. Виконують інженери, яких ми наймаємо й перевіряємо на співбесіді саме під цей стек.
Розробка на Django і FastAPI
Розробка на Django і FastAPI: вебзастосунки, REST API, бекенд для AI і LLM, пайплайни даних, фінтех- та e-commerce-платформи, оновлення Django. Виділені розробники або реалізація проєкту.
Хмара і DevOps
Azure Functions, Azure SQL з Always Encrypted, Terraform для кожного ресурсу та пайплайни GitHub Actions, з виявленням дрейфу конфігурації та контролем витрат, закладеними з першого дня.
Одна команда від бази даних до моделі
Робота може охоплювати весь шлях: операційну базу даних, потоки подій і пайплайни, що переміщують її дані, сховище даних або lakehouse і звіти над ним, розмічені дані та моделі, навчені на них, а також AI-функції й автоматизації, які використовують ті самі дані. Або ми беремо на себе одну частину, працюючи поряд з людьми, які у вас уже є.
Пайплайни, моделі, звіти й схеми зберігаються в Git і потрапляють у продакшн через пайплайн разом зі своїми тестами. Інфраструктура описана в Terraform, секрети беруться зі сховища секретів, залежності залишаються на актуальних версіях, а в продакшні нічого не змінюють уручну.
Персональні дані не потрапляють туди, де вони не потрібні: поза продакшном вони маскуються або псевдонімізуються, чутливі дані шифруються, читати їх можуть лише ролі, яким це потрібно, а AI-провайдеру вони передаються лише на умовах, що виключають навчання на них.
Дані, з якими ми самі працюємо в продакшні
Наша власна компанія працює на платформі, яку ми створили для найму, онбордингу, договорів, обліку робочого часу, відпусток, винагород і виставлення рахунків, на .NET, Angular і Azure. Зміни її схеми доставляються міграціями через пайплайн, персональні та фінансові стовпці захищені за допомогою Always Encrypted, а години, які в ній фіксуються, є тими самими цифрами, з яких формується кожен рахунок. Прочитати кейс.
Питання про роботу з даними й AI
Які послуги у сфері даних і AI ви надаєте?
Машинне навчання для прогнозування, виявлення шахрайства, рекомендацій, роботи з мовою та мовленням; комп'ютерний зір для виявлення об'єктів, візуального контролю, OCR і відеоаналітики; MLOps, щоб моделі працювали в продакшні; анотування даних, від розмітки зображень, відео та LiDAR до даних для RLHF і оцінювання; data engineering на Databricks, Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift і Microsoft Fabric з потоковою передачею подій на Kafka; автоматизація робочих процесів і AI-автоматизація в n8n, Make, Zapier і Power Automate; аналітика та BI у Power BI, Tableau і Looker, зокрема продуктова аналітика; розробка й адміністрування баз даних на SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, MongoDB і Redis. AI-агенти, інтеграція LLM, чат-боти та решта генеративного AI мають окремий розділ у напрямі «Розробка AI-рішень».
У яких галузях ви працюєте з даними й AI?
Продукти на основі AI і даних; фінтех (моделі виявлення шахрайства та ризиків, потоки платіжних подій і регуляторна звітність); e-commerce і рітейл (рекомендації, прогнози попиту, візуальний пошук і дашборди продажів); охорона здоров'я (медичні зображення, клінічні тексти й картки пацієнтів); виробництво (візуальний контроль і дані сенсорів); реклама й маркетингові технології (торги, атрибуція та дані подій); корпоративний SaaS (аналітика використання, автоматизації та AI-функції всередині продукту); і логістика (дані відстеження та звітність про доставку).
З чого почати: з даних чи з AI?
З питання, на яке ви хочете отримати відповідь, і з даних, які вже є. Коротка оцінка покаже, чи достатньо даних для моделі вже сьогодні, чи швидше окупиться звіт або асистент для ваших документів, чи спершу потрібні пайплайни. Цю відповідь ви отримуєте письмово до того, як братимете на себе будь-які більші зобов'язання.
Чи працюєте ви в нашій хмарі та в наших акаунтах?
Так. Пайплайни, моделі та бази даних працюють у вашій підписці Azure, AWS або Google Cloud, під вашим контролем доступу й за ваш рахунок. Наші люди отримують доступ через ваш провайдер ідентифікації, і по завершенні роботи цей доступ прибирається.
Кому належать моделі, пайплайни й звіти, які ви створюєте?
Вам. Кожен фахівець має підписаний із BigTree108 договір, за яким усі результати роботи передаються компанії, а наш договір із вами передає їх далі. Код, дизайн-макети та документи постачаються у ваші власні репозиторії та інструменти, а не зберігаються там, де змінити їх можемо лише ми.
Є дані чи AI-ідея, над якою варто попрацювати?
Розкажіть, що ви хочете дізнатися, спрогнозувати або автоматизувати, і де зберігаються дані. Протягом одного робочого дня ви отримаєте відповідь: план, рекомендацію, з чого почати, або профілі кандидатів.