На чём мы строим работу
Честный подход к ML
Машинное обучение — это не волшебство. Мы объясняем, что можем сделать, а что пока не получится. Каждая модель проходит проверку на реальных данных наших клиентов.
Партнёрство, а не проект
Работаем долго. Внедряем решения постепенно, учимся вместе с вашей командой. За шесть лет поняли: быстрых побед в аналитике больших данных почти не бывает.
Безопасность данных
Финансовая информация требует особого внимания. Мы работаем по стандартам защиты данных ЕС и регулярно проходим аудит безопасности у независимых специалистов.
Кто работает над вашими задачами
Лидия Каржавина
Руководитель отдела аналитики
Пришла в компанию в 2020 году после работы в банковском секторе. Специализируется на прогнозных моделях для кредитных портфелей. Считает, что хорошая модель должна объяснять себя простыми словами.
Тарас Ожегов
Ведущий специалист по данным
Занимается архитектурой систем обработки данных. До нас работал в стартапе, где научился делать быстро и без лишних технологий. Любит сложные задачи оптимизации и ненавидит переусложнение.
Как мы работаем с клиентами
-
1
Изучаем ваши данные
Первые две недели тратим на то, чтобы понять структуру информации. Смотрим на качество, полноту, ищем странности. Это скучный этап, но без него дальше не идти.
-
2
Строим простую модель
Начинаем с базового решения, которое даёт первый результат. Это может быть не идеально, зато быстро показывает, работает ли вообще идея. Обычно уходит месяц-полтора.
-
3
Улучшаем и внедряем
Постепенно усложняем модель, тестируем на реальных задачах, обучаем вашу команду работать с системой. Этот этап может длиться полгода или больше — зависит от сложности задачи.
Наша цель — сделать аналитику доступной
Большие данные и машинное обучение не должны быть магией для избранных. Мы хотим, чтобы финансовые компании любого размера могли использовать современные инструменты анализа для принятия решений. И чтобы эти инструменты действительно работали.
Обсудить вашу задачу