Наука и R&D
Платформы данных и ML‑сервисы для исследований, экспериментов и промышленной аналитики.
Что делаем
- проектируем и строим платформы данных (витрины, пайплайны, качество данных);
- внедряем ML‑сервисы с MLOps‑контуром (обучение, деплой, мониторинг);
- автоматизируем эксперименты, измерения и расчёты;
- делаем интерфейсы для аналитиков и исследователей.
Ключевые компоненты
Сбор и обработка
ETL/ELT, потоковые данные, контроль качества и версионирование.
Хранение
Хранилища и витрины данных под задачи аналитики и отчётности.
ML‑контур
Обучение, деплой, мониторинг и переобучение моделей.
Интеграции
API, события, очереди, корпоративный контур и безопасность.
Артефакты и критерии приёмки
- Техническое описание: контур системы, интеграции, роли, требования к инфраструктуре.
- Критерии: SLA/SLO, производительность, устойчивость интеграций, требования безопасности и аудита.
- Испытания: тест‑план, интеграционные сценарии и отчёт по результатам (нагрузка — для критичных цепочек).
- Эксплуатация: мониторинг, алерты, runbook и регламенты изменений.
Подходы подробно описали на странице «Стандарты разработки».
Нужно превратить исследование в работающий сервис? Построим инженерный контур для промышленного применения.