ПодготовкаПайплайн модели
Собираем воспроизводимые шаги подготовки входных данных и версии артефактов.
ML Engineering · работы под задачу
Аутсорсинг ML-разработки
Доводим согласованные модели до работы в продукте: организуем подготовку данных, inference, интеграцию, развёртывание, контроль качества и обновление моделей.
CodeHub выполняет согласованный объём своей командой. До начала фиксируем границы, ожидаемый результат, проверку и порядок передачи.
Уточнение задачиПроверяемый результатПередача и развитие
Начнём с вашей задачи
Какая задача стоит перед вами: ml engineering?
Ответьте на три вопроса — соберём вводные для обсуждения с командой.
Вопрос 1 из 3
Можно вернуться и изменить ответ
Какие задачи решаем: ML Engineering
Промышленная реализация ML-компонентов и жизненный цикл модели, а не только исследовательский эксперимент. Конкретный объём согласуем по результатам разбора задачи.
Подготовка
InferenceВстраивание предсказаний
Реализуем интерфейс обращения к модели и обработку ошибок в приложении.
РазвёртываниеСреды и выпуск версий
Организуем поставку модели в согласованные окружения с возможностью контроля изменений.
НаблюдениеМониторинг и обновление
Проверяем рабочие метрики, сбои, изменение входных данных и порядок переобучения.
Команда: ML Engineering
Профили из действующего каталога CodeHub: роли и компетенции используем для определения состава работ. Объём и ответственность команды согласуем под проект.
Показано 6 из 23
Специалисты не найдены. Измените запрос или сбросьте фильтры.
Артем С.
ML-инженер
Ещё 3 навыка
Дарья С.
ML-инженер
Ещё 6 навыков
Денис Д.
ML-инженер
Ещё 3 навыка
Валерия М.
ML-инженер
Ещё 3 навыка
Александр С.
ML-инженер
Ещё 3 навыка
Матвей С.
ML-инженер
Ещё 3 навыка
Екатекрина С.
ML-инженер
Ещё 3 навыка
Александра Ш.
ML-инженер
Ещё 3 навыка
Майя П.
ML-инженер
Ещё 5 навыков
Ирина Д.
ML-инженер
Ещё 8 навыков
Владимир Д.
ML-инженер
Ещё 2 навыка
Татьяна О.
ML-инженер
Ещё 3 навыка
Петр И.
ML-инженер
Ещё 5 навыков
Николай Л.
ML-инженер
Ещё 2 навыка
Елена С.
ML-инженер
Ещё 3 навыка
Марат И.
ML-инженер
Ещё 6 навыков
Олеся Д.
ML-инженер
Ещё 2 навыка
Анатолий В.
ML-инженер
Ещё 3 навыка
Геннадий У.
ML-инженер
Ещё 5 навыков
Ксения Ф.
ML-инженер
Ещё 2 навыка
Анастасия Г.
Scala Developer / ML Engineer
Ещё 8 навыков
София У.
Scala ML Engineer
Ещё 10 навыков
Кирилл Н.
ML Engineer (Python)
Ещё 1 навык
Когда нужна услуга: ML Engineering
Решение начинается с контекста задачиПайплайн модели
Собираем воспроизводимые шаги подготовки входных данных и версии артефактов. На старте фиксируем ожидаемый результат и критерии проверки.
Встраивание предсказаний
Реализуем интерфейс обращения к модели и обработку ошибок в приложении. Сопоставляем решение с действующими процессами и ограничениями.
Где проходят границы услуги?
Новая модель не гарантирует бизнес-эффект без достаточных данных, корректных метрик и проверки на рабочем потоке.
Что получает заказчик
Результат работ
Код inference, конфигурация запуска, процедуры проверки и обновления, документация передачи по согласованному объёму.
Материалы для команды
Передаём пояснения, схемы и настройки в согласованном составе; состав документов фиксируем перед началом.
Проверка качества
Проверяем критерии для задач «Пайплайн модели» и «Встраивание предсказаний» с участием ответственных заказчика.
Передача и развитие
Проводим разбор выполненного, фиксируем оставшиеся вопросы и определяем необходимость дальнейших работ.
Подходы и инструменты: ML Engineering
Выбор подхода зависит от задачи, используемой системы и требований к сопровождению. Не навязываем один набор инструментов всем проектам.
Model serving
Сервис предсказаний
Определяем API, пакетный режим или очереди в зависимости от потребителя модели.
- Пайплайн модели
- Границы и зависимости
- Проверка согласованного результата
MLOps
Версии и воспроизводимость
Фиксируем версии данных, модели и процедур выпуска, если это входит в объём.
- Встраивание предсказаний
- Границы и зависимости
- Проверка согласованного результата
Monitoring
Качество в эксплуатации
Отслеживаем задержки, ошибки и согласованные показатели качества модели.
- Среды и выпуск версий
- Границы и зависимости
- Проверка согласованного результата
Подготовка
Прототип или обученная модель, тестовые данные, целевые окружения, API-контракты и критерии приёмки.
Вводные и доступыСогласование
Промышленная реализация ML-компонентов и жизненный цикл модели, а не только исследовательский эксперимент.
Критерии работПроверка
Код inference, конфигурация запуска, процедуры проверки и обновления, документация передачи по согласованному объёму.
Результат и передачаКак работаем с существующим проектом
От обследования к согласованным изменениям
Сначала изучаем текущее состояние
Изучаем существующие модели, требования по задержке и нагрузке, способ развертывания и контроль изменений.
До начала работ
Определяем доступы, допустимое воздействие на рабочую систему и ожидаемые критерии проверки.
- Текущая системаИзучаем существующие модели, требования по задержке и нагрузке, способ развертывания и контроль изменений.
- Данные и зависимостиПрототип или обученная модель, тестовые данные, целевые окружения, API-контракты и критерии приёмки.
- Критерии измененийНовая модель не гарантирует бизнес-эффект без достаточных данных, корректных метрик и проверки на рабочем потоке.
Форматы выполнения услуги
Формат сотрудничества / 01
Проектные работы
Для ограниченной задачи с определёнными результатами, критериями приёмки и порядком изменения объёма.
Формат сотрудничества / 02
Time & Material
Для задач, где приоритеты могут меняться. Объём по времени и согласованные ставки определяются договором.
Формат сотрудничества / 03
Сопровождение
Для регулярных изменений и контроля согласованных компонентов. Режим и перечень работ обсуждаются отдельно.
Формат сотрудничества / 04
Отдельный этап
Начните с «Пайплайн модели»: уточним исходные данные, результат и условия проверки.
Этапы выполнения работ
Уточняем задачу
Прототип или обученная модель, тестовые данные, целевые окружения, API-контракты и критерии приёмки. Описываем допустимый объём и основные ограничения.
Готовим план и оценку
Определяем последовательность работ, роли, риски, критерии для результата «Пайплайн модели».
Выполняем и проверяем
Реализуем интерфейс обращения к модели и обработку ошибок в приложении. Ход работ сверяем с согласованными результатами и фиксируем изменения.
Передаём результат
Код inference, конфигурация запуска, процедуры проверки и обновления, документация передачи по согласованному объёму. Вместе определяем, что остаётся на сопровождении.
Стоимость и сроки: ML Engineering
Оцениваем только согласованные работы. Число моделей, частота обновления, ресурсы обучения и inference, интеграции и требования к наблюдаемости. Сроки формируем после уточнения исходных сведений, доступов и критериев приёмки.
Объём работ×Трудоёмкость команды→Согласованная оценка
| Этап | Что оцениваем | Что влияет на трудоёмкость |
|---|---|---|
| Обследование и требования | Прототип или обученная модель, тестовые данные, целевые окружения, API-контракты и критерии приёмки. | Доступность вводных, состояние системы и число согласований. |
| Основные работы | Пайплайн модели: Собираем воспроизводимые шаги подготовки входных данных и версии артефактов. | Число моделей, частота обновления, ресурсы обучения и inference, интеграции и требования к наблюдаемости. |
| Смежные задачи | Встраивание предсказаний и Среды и выпуск версий. | Зависимости и необходимость промежуточных проверок. |
| Проверка и передача | Код inference, конфигурация запуска, процедуры проверки и обновления, документация передачи по согласованному объёму. | Критерии приёмки, количество циклов и формат сопровождения. |
Какие вводные нужны для оценки
Прототип или обученная модель, тестовые данные, целевые окружения, API-контракты и критерии приёмки. Достаточно описания проблемы и желаемого результата, чтобы начать обсуждение.
Стоимость, сроки, состав и режим работ определяются в индивидуальном предложении и договоре.Проверка результата, передача и дальнейшая работа
Проверяем согласованное
Для задачи «Пайплайн модели» используем утверждённые критерии и подтверждаем результаты в доступной среде.
Согласуем передачу
Код inference, конфигурация запуска, процедуры проверки и обновления, документация передачи по согласованному объёму. Состав и формат подтверждаются заказчиком до закрытия этапа.
Учитываем ограничения
Новая модель не гарантирует бизнес-эффект без достаточных данных, корректных метрик и проверки на рабочем потоке. Необработанные риски явно фиксируем.
Определяем дальнейшие действия
При необходимости согласуем поддержку, контроль изменений и порядок обращения. Не заявляем заранее определённый SLA или режим дежурства.
Управление, доступы и права на результат
CodeHub организует выполнение согласованных задач своей командой. Контакт для согласования и приёмки определяет заказчик; порядок передачи доступов, конфиденциальность и права на результат фиксируются договором.
Опыт команды в проектах
Сначала — автоматизация тестирования на Python и работа с данными. Далее — проекты команды в других технологических направлениях.
1–3 / 9
01 / 09Московская биржа
Python · автоматизация тестирования
Московская биржа: автоматизация тестирования
Московская биржа. Автоматизация тестирования
85% критичных путей покрыто
02 / 09Крупнейший ритейл
Данные · смежный опыт
Крупнейший ритейл: SAP и Data
Крупнейший ритейл - проекты по SAP и Data
Data Lake и SAP-процессы
03 / 09Иннотех / ВТБ
Иннотех и ВТБ: усиление IT-команд
Усиление командами и точечными ИТ-специалистами команды интегратора Иннотех на проектах ВТБ и дочерних компаний
25+ специалистов выведено
04 / 09Крупный интегратор
HR CRM для крупного интегратора
Взаимодействие с интегратором в рамках разработки внутренней HR CRM для автоматизации рекрутмента и хранения внутренней базы кандидатов
40% сокращение времени найма
05 / 09Р-Фарм
1С-разработка для Р-Фарм
1С Разработка для Р-Фарм
1С модули для фармы
06 / 09МТС Digital / МТС WMS / МТС AI
МТС: усиление выделенными командами
Усиление команд, предоставление выделенной команды.
4 направления усиления
07 / 09Фиолетовый банк маркетплейса
Банковский маркетплейс: Java и Kotlin
Усиление отделов Java + Kotlin разработки.
Java + Kotlin усиление разработки
08 / 09ВинЛаб и Аптечки Столицы
Восстановление IT-инфраструктуры после кибератак
Восстановление ИТ-инфраструктуры после кибератак
60+ точек восстановлено
09 / 09EdTech-платформа
EdTech-приложение для школьников на Unity
Мобильное приложение для Edtech-платформы для школьников на Unity
80 000+ MAU
Видеоотзывы клиентов
Существующие отзывы о работе компании CodeHub; содержание отзывов не приписывается конкретному стеку.
1–3 / 5
Борис Губанов
Клиент CodeHub
Татьяна Тарасенкова
Гульмира
Вячеслав Юдин
Частые вопросы: ML Engineering
Что входит в услугу «ML Engineering»?
Промышленная реализация ML-компонентов и жизненный цикл модели, а не только исследовательский эксперимент. Состав уточняем по бизнес-задаче и отдельно фиксируем в предложении.
Какие материалы нужны для старта?
Прототип или обученная модель, тестовые данные, целевые окружения, API-контракты и критерии приёмки. Если часть сведений отсутствует, обследование можно выделить отдельным этапом.
Что нужно учесть до начала работ?
Новая модель не гарантирует бизнес-эффект без достаточных данных, корректных метрик и проверки на рабочем потоке.
Можно ли начать с ограниченного этапа?
Да, например с задачи «Пайплайн модели». Согласуем результат, входные данные и критерии приёмки, прежде чем оценивать более широкий объём.
Как определяется стоимость и срок?
Число моделей, частота обновления, ресурсы обучения и inference, интеграции и требования к наблюдаемости. Конкретная оценка появляется после согласования объёма и зависимостей.
Какой результат передаётся?
Код inference, конфигурация запуска, процедуры проверки и обновления, документация передачи по согласованному объёму.
Можно ли работать с существующей системой?
Изучаем существующие модели, требования по задержке и нагрузке, способ развертывания и контроль изменений.
Что происходит после завершения этапа?
Согласуем материалы передачи, ответственность за дальнейшую эксплуатацию и, если это нужно, отдельный объём сопровождения. Условия поддержки не предполагаются автоматически.
Обсудим вашу задачу
Опишите, что требуется проверить, спроектировать или выполнить. Разберём вводные и обсудим следующий шаг к оценке.