Прикладной AI / ML

Сначала полезная задача. Затем модель.

Извлечь реквизиты из текста, найти ответ в документации, заметить аномальную операцию или предсказать отток — это разные задачи. Для каждой нужны свои данные, критерии качества и способ встраивания в работу людей.

В моей личной инженерной практике есть серия реализаций по десяти направлениям. Я работаю со всем циклом: подготовкой данных, моделью, оценкой качества, API, проверками и эксплуатационными инструментами. Эти реализации помогают быстрее проверять архитектурные идеи и обсуждать с заказчиком конкретный сценарий.

Карта задач и решений

Задача	Что реализовано	Что проверяем при переносе в бизнес
Найти клиентов с риском ухода	Модель оттока, обучение и трекинг экспериментов	Полезность прогноза, утечку целевой переменной, стоимость действия
Отвечать по внутренним документам	RAG: поиск фрагментов и подготовка ответа	Качество поиска, источники, права доступа и отказы
Извлекать сведения из текста	NER-сервис: сущности и позиции в тексте	Разметку, классы сущностей и ошибки на реальных документах
Искать подозрительные связи	Графовый анализ и модели для антифрода	Объяснимость сигнала и цену ложного срабатывания
Замечать аномалии в потоке	Потоковая обработка и детекция аномалий	Задержку, качество сигнала и реакции на него
Классифицировать документы по фото	Computer Vision, подготовку модели к инференсу	Качество фото, редкие классы и границы применимости
Оценивать стоимость недвижимости	Регрессионные модели и объяснение факторов	Репрезентативность данных и устойчивость оценки
Помогать с ревью кода	LLM-сценарии и эксперименты с адаптацией моделей	Ложные замечания, безопасность и качество проверок
Подбирать рекомендации	Поиск похожего и работу с признаками	Качество рекомендаций, свежесть и обратную связь
Контролировать качество данных	Проверки и обнаружение изменения распределений	Существенность отклонений и порядок разбора инцидента

От модели до системы

Модель становится частью продукта, когда определены входные данные, контракт ответа, ограничения по времени, обработка ошибок и способ контролировать качество после запуска. Именно этот переход интересует меня как руководителя и архитектора.

Например, NER должен не только выделить название организации, но и передать результат дальше с координатами в исходном документе. Человек должен иметь возможность исправить ошибку, а система — сохранить исправление для анализа качества. В RAG важно не только сформулировать ответ, но и показать, на каком материале он основан.

Как этот опыт связан с моей карьерой

В 2020 году я прошёл практику Data Science с учебными проектами: от подготовки данных до компьютерного зрения. В банковских и корпоративных задачах работал с требованиями к ML/AI, данными и прототипированием. В Mirion исследовал графовые алгоритмы и ML/AI-подходы; позже руководил направлением, включавшим NER-сервисы и платформу разметки данных для ML.

Корпоративные результаты и личные реализации — разные части опыта. В кейсах раскрыта моя управленческая роль. Здесь показана собственная техническая практика; её наличие не означает, что все десять решений внедрены у внешних заказчиков.

Что можем сделать вместе

Выбрать сценарий, проверить доступность данных, договориться о метриках, собрать прототип и оценить смысл дальнейшего внедрения. Если полезный результат подтверждается, можно переходить к интеграциям, эксплуатации и развитию решения.

Демонстрация вокруг одного рабочего решения

Для документа — покажу путь от текста до выделенных сущностей и проверяемого ответа API. Для прогноза — от входных признаков до оценки качества и решения, что делать с прогнозом. Для потока — от события до сигнала, который должен разобрать человек или сервис.

На пилоте договоримся о контрольной выборке и цене ошибок. Затем можно предметно решить, что внедрять, что дообучать, а где обычное правило окажется полезнее модели. Перенос на реальные данные требует отдельной проверки: качество личного прототипа не является гарантией качества в вашей предметной области.

Обсудить вашу AI/ML-задачу →