}

Инженерная польза

Человеческий смысл

Алгоритмическая ясность

( ) :

Когда цифры работают на вас

def

{

return

сообщество инженерных ремесленников и технологических энтузиастов

//

“

“

Наша цель — сделать цифры полезными. Превратить их в инструмент, который служит человеку, бизнесу, обществу. В инструмент, который делает работу — легче, решения — умнее, ресурсы — эффективнее, а жизнь — немного предсказуемее и справедливее.

Андрей Вишняков, CEO старейшина

наш материал =

данные

искусственный интеллект

наш инструмент =

>>

>>

>>

>>

>>

Находить смысл в цифровом шуме

Применять мастерство ИИ-инженерии

Сверстать надежное, этичное решение

Донести пользу понятно, без лишней сложности

>>

>>

Находить смысл в цифровом шуме

Применять мастерство ИИ-инженерии

Сверстать надежное, этичное решение

Донести пользу понятно, без лишней сложности

Наше ремесло

#

Мы верим, что ценность цифр — не в их объеме, а в их способности менять реальность к лучшему

//

#

}

‘Когда прогноз предотвращает потери, а не просто рисует график'

# [ 0 ]

‘Когда оптимизация экономит реальные ресурсы – время, деньги, энергию’

# [ 1 ]

‘Когда ИИ становится незаметным помощником, а не сложной игрушкой'

# [ 2 ]

‘Когда решение, рожденное из данных, понятно и применимо здесь и сейчас’

# [ 3 ]

digital_benefits = {

#

}

const services = {

‘AI-Консалтинг’

> Стратегия внедрения ИИ, оценка потенциала, ROI-анализ

‘Разработка & Внедрение’

> Создание и интеграция кастомных моделей, RAG-систем, агентов, промышленных ML-решений

‘Процессный Анализ’

> Диагностика бизнес-процессов для автоматизации с помощью CV/ML/агентов

‘Аудит & Оптимизация’

> Экспертиза данных, существующих ML-моделей и ИИ-инфраструктуры

‘Проектирование Решений’

> Стратегия внедрения ИИ, оценка потенциала, ROI-анализ

‘Поддержка & Обучение’

> Техническая эксплуатация, дообучение моделей, обучение ваших команд

#

Подробнее

#о преимуществах платформы

>>>

manuspect (

)

Мануспект RPA () #автоматизация повторяющихся задач

Анализ процессов() #выявление и оптимизация бизнеса

Платформа для анализа и оптимизации бизнес-процессов

//

>>

Manuspect AI

#о ключевых уровнях и модулях PROM AI

>>>

)

>>

Промышленный и инженерный искусственный интеллект

Предиктивная аналитика и обслуживание ()

Обработка естественного языка (NLP) и RPA ()

Компьютерное зрение ()

Интеграция с IoT,AIIoT ()

Генеративный ИИ ()

Интеллектуальное управление персоналом ()

Оптимизация логистики и складского учета ()

prom_AI ( #Process Optimization & Management AI

Проверенная методология внедрения ИИ за 4 ключевых шага

//

#

>>

Анализ ()

phase 1 {

}

> Выявление узких мест (логистика, поддержка, т.д.)

> Фиксация схемы «Как есть сейчас»

> Четкое определение целей улучшений

> Заполнение брифа-заявки

> Анализ бизнес-процессов

> Разработка ТЗ

> Подписание NDA

>>

Подготовка ()

phase 2 {

}

> Определение KPI и метрик успеха

> Утверждение графика реализации

> Составление бюджета и расчет ROI

> Подбор инструментов софинансирования

> Утверждение проекта договора

> Подписание договора

>>

Разработка ()

phase 3 {

}

> Подбор и запуск решений под задачу

> Пилотное тестирование

> Оценка эффективности решений

> Завершение ключевых этапов разработки

> Внедрение и пуско-наладка

> Обучение персонала

Запуск ()

phase 4 {

}

> Анализ внедрения

> Техническое сопровождение

Результат — это не просто внедрение технологии, а устойчивое цифровое развитие вашего бизнеса.

> Обновления и дообучение моделей

> Оптимизация на основе новых данных

Ваш RnD AI департамент для технологического партнерства

//

#

]

Технологии искусственного интеллекта в системах автоматизации и управления

Распределенный и гибридный групповой интеллект в робототехнике

Предиктивная аналитика и интеллектуальные системы поддержки принятия решений

Программно-аппаратные платформы систем промышленного ИИ

Промышленная кибербезопасность

research = [

#

Направления исследований

Исследование ()

Анализ трендов =

Мониторинг SOTA (CV, RL, Multi-agent systems)

Прикладные эксперименты =

Тестирование гипотез на реальных промышленных данных (прогнозы отказов, оптимизация роев роботов)

Proof-of-Concept (PoC) =

Создание минимальных рабочих прототипов (например, ИИ-детектор аномалий на Edge-устройстве)

>>

phase 1 {

}

Разработка ()

Индустриализация прототипа =

Создание AI-инфраструктуры =

>>

phase 2 {

}

Внедрение ()

Пилот на production-среде =

Кибербезопасность =

Системная оптимизация =

phase 3 {

}

Партнерство с нами — это: доступ к эксклюзивным R&D ресурсам, ускоренная разработка конкурентных решений и снижение ваших технологических рисков. Вместе создаем будущее промышленного ИИ.

Мы – ремесленники цифровой эпохи. Наша артель объединяет инженеров, data scientists и специалистов по внедрению, которые умеют слушать бизнес, понимать его процессы и находить точки, где применение ИИ даст максимальный эффект

#

#

#

//

14 лет

12 лет

7 лет

5 лет

15 лет

3 года

5 лет

4 года

1 год

2 года

1 год

Senior

Senior

Middle

Senior

Middle

Junior

Middle

Junior

figma

web 2, Go/js

rust/flutter

GO

js

rust/js

Python

Python

HR

GR

Аналитик

UX/UI

CTO

Full stack

Backend

Frontend

Full stack

NLP

NLP

Кира Жуйкова

Роман Морозов

Мариус

Никита

Антон

Алексей

Михаил

Андрей

Евгений

Максим

Даниил

}

telegram =

email =

CEO, cofounder

role =

{

Андрей Вишняков

}

telegram =

email =

CPO, cofounder

role =

{

Никита Зайганов

}

telegram =

email =

CTO, cofounder

role =

{

Кирилл Сахневич

Промышленный ИИ, CV, ML, RAG, агенты — наш профиль. Надежные, масштабируемые решения на базе лучших open-source и облачных технологий

//

#

Категории

Python: обучение моделей;
Java: enterprise-бэкенд;
JS: вебинтерфейсы RAG.

Примеры использования

Python — лидер для ML/CV (библиотеки: TensorFlow,OpenCV);
Java/C++ — для high-performance задач;
JS/TS — веб-интерфейсы и агенты

Обоснование выбора

Python, Java, JavaScript/TypeScript, C++

Технологии/Инструменты

Категории

PyTorch: кастомные нейросети;
OpenCV: анализ видео в реальном времени

Примеры использования

TensorFlow/PyTorch — стандарт для DL; OpenCV — обработка изображений; Hugging Face — SOTA для NLP/RAG

Обоснование выбора

TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Scikit-learn, Hugging Face

Технологии/Инструменты

Категории

Node.js: API для агентов;
Django: сервисы прогнозирования

Примеры использования

Node.js — асинхронная обработка для агентов; Django — интеграция с Python-моделями; Spring — Boot — надежность для промышленных систем

Обоснование выбора

Node.js (Express), Django
(Python), Spring Boot (Java)

Технологии/Инструменты

Категории

Redis: кэш инференса моделей; Neo4j: связи в knowledge graph.

Примеры использования

PostgreSQL — транзакционные данные; MongoDB — документы для логов ML; Redis — кэширование;
Neo4j — графовые запросы для RAG

Обоснование выбора

PostgreSQL, MongoDB, Redis,

Технологии/Инструменты

Категории

Kafka: потоковая аналитика;
AWS SageMaker: развертывание моделей

Примеры использования

Kubernetes + Docker — оркестрация контейнеров; облака — масштабируемость GPU/TPU;
Kafka — потоковая обработка данных

Обоснование выбора

Kubernetes, Docker,
AWS/GCP/Azure, Apache Kafka

Технологии/Инструменты

Категории

Grafana: дашборды нагрузки GPU; Elasticsearch: поиск аномалий

Примеры использования

Мониторинг производительности моделей и инфраструктуры; ELK — анализ логов и ошибок в реальном времени

Обоснование выбора

Prometheus/Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Технологии/Инструменты

Категории

LangChain: чат-боты с RAG;
MLflow: трекинг экспериментов

Примеры использования

LangChain — построение RAG-цепей; Ray — распределенные вычисления; MLflow — управление lifecycle моделей; RabbitMQ — асинхронные задачи

Обоснование выбора

LangChain, Ray, MLflow, RabbitMQ

Технологии/Инструменты

#

> Рекомендуем Вишнякова Андрея Владимировича в качестве эксперта по созданию и выводу на рынки промышленных продуктов, консультанта по цифровой трансформации и стратегическому маркетингу

> Подтверждаем, что компания ООО ПОЛЕЗНЫЕ ЦИФРЫ, при активном участии руководителя Вишнякова Андрея Владимировича, продемонстрировала профессионализм и компетенции при взаимодействии с…

> Рекомендуем Вишнякова Андрея Владимировича в качестве лидера проектных команд, команды изменения и цифровой трансформации, эксперта в области продуктовой разработки

Поможем оформить инвестиционное финансирование ФРП в рамках программы ‘Цифровизация Промышленности’

//

#

‘Процентная ставка - 1%’

}

‘Бюджет проекта от 6.25 млн’

‘Сумма займа от 5 до 50 млн’

‘Срок займа до 5 лет’

‘Софинансирование не менее 20% бюджета проекта’

conditions = {

#

#

#

©️2023-2025 ООО «ПОЛЕЗНЫЕ ЦИФРЫ»
Все права защищены.

ИНН 5118006623

ОГРН 1235100006646

193 013 г. Санкт-Петербург, ул. Можайская д 2 лит А, пом. 5Н

telegram =

email =

github =

tg bot =

ПОЛЕЗНЫЕ ЦИФРЫ

Сделано в