ЯБХ-ТЕХ Обсудить задачу

Алгоритмы · ПО · исследования

Много параметров — один результат, который можно объяснить

Разрабатываем ПО на основе полипараметрических алгоритмов: модель учитывает десятки характеристик объекта одновременно и сводит их в воспроизводимую численную величину.

Параметрическая модельN → 1
ПАРАМЕТР 01 ПАРАМЕТР 02 ПАРАМЕТР 03 ПАРАМЕТР 04 ПАРАМЕТР 05 РЕЗУЛЬТАТ
Технология

Полипараметрический подход

Привычные методы расчёта опираются на несколько ключевых характеристик и на ближайшие аналоги. Полипараметрический алгоритм работает иначе: он рассматривает объект как точку в пространстве большого числа признаков и учитывает связи между ними, а не только отдельный вклад каждого.

За счёт этого модель остаётся устойчивой там, где прямых аналогов мало: на нетиповых объектах, на неполных данных, при резких изменениях условий. Сам подход не привязан к одной предметной области — набор параметров определяется задачей.

Разработка ведётся вместе с научной проработкой: гипотезы проверяются на данных, результаты документируются, алгоритм воспроизводим и объясним.

01Сбор и нормализация разнородных исходных данных
02Отбор значимых признаков и оценка их взаимного влияния
03Построение параметрической модели и её калибровка
04Проверка на исторических данных, оценка ошибки
05Выдача результата через API с объяснением вклада параметров
Направления

Что мы делаем

Берём задачу целиком — от постановки и работы с данными до сервиса, развёрнутого на сервере заказчика.

Разработка ПО

Backend-сервисы и веб-приложения: проектирование API и схемы базы данных, чистая архитектура, тесты, контейнеризация, развёртывание и CI/CD.

Алгоритмы и модели

Прикладное машинное обучение и параметрическое моделирование: сбор и очистка данных, обучение, оценка качества, вывод модели в продакшен как сервиса.

Научные исследования

Проработка алгоритмов под конкретную предметную область, проверка гипотез на реальных данных, оформление методики и результатов.

Команда

Полный цикл разработки ПО

Разработчики закрывают инженерную и алгоритмическую часть, юрист — договоры, документы и работу с грантовыми программами.

Backend · инфраструктура

Холодаев Родион

Проектирует и разворачивает сервисы целиком: REST API, схема БД, чистая архитектура, юнит-тесты, Docker, Nginx, CI/CD. Отдельно занимается прикладным ML.

PythonFastAPIPostgreSQL DockerNginxscikit-learn

Backend · ML

Янгиров Анвар

Работает на стыке backend и машинного обучения: серверная логика и API, подготовка данных, обучение и тестирование моделей, интеграция ML-компонентов в продукт.

PythonC++PostgreSQL НейросетиLLM

Право · гранты

Бобров Иван

Отвечает за юридическую сторону работы и взаимодействие с грантовыми программами: договоры, документы, отчётность. Бывший менеджер в департаменте цифровых технологий АНО «Евразия».

ДоговорыГрантыОтчётность
Проекты

Что мы уже собрали

Собственные разработки команды — на них видно, какие задачи мы доводим до работающего сервиса.

Платформа торговых ботов

В продакшене

Веб-сервис для запуска и управления торговыми ботами: покрытая тестами чистая архитектура, приём платежей, развёрнут вместе с системой мониторинга и сборкой бизнес метрик. Работает по адресу simpletrade.tech.

Python · FastAPI · Docker · Next.js · Nginx · ЮKassa

Дашборд мониторинга дронов

Real-time

Система мониторинга нескольких аппаратов с телеметрией в реальном времени, управлением состоянием и авторизацией.

Next.js · FastAPI · JWT · Linux

HandTalk

ML-продукт

Платформа перевода речи и текста на жестовый язык с 3D-аватаром и обратным переводом жестов в текст. Backend, API и обучение модели распознавания.

Python · ML · API · 3D-визуализация

Прогноз диапазона цены по OHLCV

Модель

Модель прогнозирования диапазона движения цены по историческим данным — работа с многомерными временными рядами, отбор признаков и оценка качества.

Python · scikit-learn · pandas · TensorFlow

Генератор презентаций на LLM

Командная работа

Backend сервиса генерации презентаций на базе языковой модели. Разработан для создания уникальных, не шаблонных презентаций.

Python · FastAPI · LLM · CI/CD

Оптимизация маршрута генетическим алгоритмом

Исследование

Веб-решение задачи коммивояжёра: реализация отбора, скрещивания и мутаций, воспроизводимость результатов, наглядная демонстрация работы алгоритма.

Python · генетические алгоритмы · веб-интерфейс

Контакты

Расскажите о задаче

Опишите, что нужно сделать, — ответим в течение рабочего дня и предложим, как к задаче подступиться. Готовы обсуждать как разработку под ключ, так и отдельный алгоритмический блок.

Телефон+7 950 940-60-06
Telegram@Rodion137
ГородМосква

Отправляя заявку, вы соглашаетесь на обработку указанных данных для ответа на обращение.