Усилим вашу команду ML-инженерами за 1 неделю.
Подберем специалиста по машинному обучению под задачи проекта: разработку ML-моделей, внедрение AI/ML-решений, работу с данными, обучение моделей и интеграцию алгоритмов в продукт.
Поможем закрыть потребность в middle или senior ML-инженере без длительной адаптации.
Подберем специалиста по машинному обучению под задачи проекта: разработку ML-моделей, внедрение AI/ML-решений, работу с данными, обучение моделей и интеграцию алгоритмов в продукт.
Поможем закрыть потребность в middle или senior ML-инженере без длительной адаптации.
Аутстаффинг
ML-инженеров
/ Наши специалисты работают на проектах /
/ ML СТЕК /
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ СТЕК
ML-ИНЖЕНЕРА
Обработка языка
и компьютерное зрение
И другое
NLTK
YOLO
OpenCV
spaCy
Transformers
Интеграция ML-моделей
И другое
Docker
Kafka
REST API
FastAP
MLOps и инфраструктура
И другое
Kubernetes
Docker
Airflow
Kubeflow
MLflow
Глубокое обучение
И другое
JAX
Hugging Face
Keras
PyTorch
TensorFlow
Работа с данными
И другое
NumPy
SQL
Pandas
SciPy
Машинное обучение
И другое
LightGBM
XGBoost
CatBoost
Statsmodels
Scikit-learn
Стоимость аутстаффинга ML-инженеров
/ Аутстаффинг ML-инженеров под ключ /
- Быстрый старт от 3 дней
- Проверенные ML-инженеры уровня Middle, Senior и Lead
- Гибкое масштабирование: усилим команду под текущие задачи без долгого найма в штат
- Любой профиль: специалист по машинному обучению, AI/ML-инженер, инженер искусственного интеллекта или Senior ML-инженер
Найдем ML-инженеров
под ваш проект
Что такое
ML-разработка
ML-инженер готовит данные, обучает и тестирует модели, оценивает качество результата, дорабатывает алгоритмы и помогает интегрировать ML-решение в продуктовую или IT-инфраструктуру. В зависимости от задач проекта специалист по машинному обучению может работать с пайплайнами данных, MLOps, API-интеграциями, мониторингом моделей и поддержкой уже внедренных решений.
ML-разработка — это создание программных решений на основе машинного обучения: моделей прогнозирования, классификации, рекомендаций, обработки текста, изображений и других данных. Такие решения помогают автоматизировать анализ информации, находить закономерности в данных и встраивать алгоритмы в цифровые продукты, внутренние сервисы или бизнес-процессы.
Кому
подойдет
ML-специалист может работать вместе с вашей командой над моделями, пайплайнами данных, интеграцией решений и поддержкой уже внедренных алгоритмов. Такой формат подойдет, если нужны специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению под конкретный стек, уровень задач и этап проекта: от прототипа до развития готового продукта.
Аутстаффинг ML-инженеров подходит IT-компаниям, продуктовым командам и бизнесу, которым нужно усилить работу с машинным обучением без расширения штата. Формат помогает подключить специалиста по машинному обучению, когда требуется подготовить данные, обучить модель, проверить гипотезу, внедрить алгоритм в продукт или развить ML-функциональность в существующем сервисе.
/ ЗАДАЧИ ML-ИНЖЕНЕРОВ /
Какие задачи
решают
ML-инженеры
ПОДГОТОВКА ДАННЫХ И ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ
ML-инженер работает с данными, готовит датасеты, обучает модели и проверяет качество результатов. Такой специалист по машинному обучению нужен, когда проекту требуется прогнозирование, классификация, рекомендации, обработка текста, изображений или других типов данных.
РАЗРАБОТКА
ML-АЛГОРИТМОВ
ML-специалист подбирает подходящие алгоритмы, настраивает параметры моделей, сравнивает результаты и дорабатывает решение под бизнес-задачу. Работа может включать создание прототипа, проверку гипотезы, улучшение точности модели и подготовку решения к внедрению.
ИНТЕГРАЦИЯ
ML-РЕШЕНИЙ В ПРОДУКТ
AI/ML-инженер помогает встроить модель в цифровой продукт, внутренний сервис или корпоративную систему. Специалист настраивает взаимодействие с API, пайплайнами данных, backend-сервисами и инфраструктурой, чтобы алгоритм работал в реальном процессе.
УСИЛЕНИЕ AI/ML-КОМАНДЫ
Аутстаффинг помогает подключить специалистов по искусственному интеллекту и машинному обучению под текущие задачи проекта без долгого найма в штат. Инженер встраивается в команду, берет задачи по разработке, тестированию, внедрению и поддержке ML-решений.
Усилим вашу команду ML-инженерами
Нужен ML-инженер под проект? Напишите нам — подберем специалиста по машинному обучению для работы с данными, обучения моделей, внедрения алгоритмов и развития AI/ML-решений. Пришлем профили специалистов по искусственному интеллекту и машинному обучению уровня Middle и Senior в течение 24 часов.
Развиваем экспертизу на собственных IT-продуктах и проектах, где требуется работа с данными, машинным обучением, ML-моделями и интеграцией алгоритмов в продукт
Предоставляем ML-инженеров уровня Middle и выше. Специалист выводится на проект всего за 1-2 недели
/ Почему выбирают наших ML-ИНЖЕНЕРОВ /
Преимущества
Помогаем разбираться в существующих моделях, пайплайнах данных
и ML-инфраструктуре, дорабатывать алгоритмы и поддерживать внедренные решения без остановки текущих процессов
и ML-инфраструктуре, дорабатывать алгоритмы и поддерживать внедренные решения без остановки текущих процессов
Все кадровые вопросы и расчёты с персоналом берём на себя
Закрываем любые задачи: от подготовки данных и обучения моделей до внедрения AI/ML-решений, мониторинга качества и поддержки сложных систем
Аккредитованы в Минцифры
/ БЫСТРЫЙ И КОМФОРТНЫЙ СТАРТ /
Как работаем
/ + /
Выделим менеджера проекта. Сможете уточнять требования по ходу работы и конфигурировать команду согласно текущим задачам.
/ 04 /
Выстраиваем подконтрольные процессы на всех этапах производства. Сами нанимаем, обучаем и онбордим сотрудников на проекты.
/ 03 /
Определяем формат отчётности. Даём доступы к дизайн-макетам в Figma, в репозиторий, к окружениям и отчету по отработанным часам, чтобы вы понимали, за что платите и могли вовлекаться в работу, если это необходимо.
/ 02 /
Подбираем подходящих IT-специалистов из нашего штата или нанимаем себе под ваш запрос. Вы можете их прособеседовать и собрать команду в нужной конфигурации.
/ 01 /
Выясняем технические и бизнес-требования перед началом сотрудничества. Составляем план работ.
/ Платите за специалистов по часовой ставке /
Модель взаимодействия
Используем гибкую методологию разработки.
Можете развивать проект в зависимости от актуальных целей, уточнять требования в процессе работы и конфигурировать команду согласно текущим задачам.
/ QlikView
Кастомные дашборды и мешапы на QlikView для одного из крупнейших банков РФ
/ Highcharts
2 человека
1,5 года работы
/ ReactJS
Редизайн, фронтенд и поддержка порталов распределённой облачной платформы NGENIX
/ Redux
4–5 человек
4 года работы
/ Highcharts
/ React
Интерфейс системы автоматического исправления ошибок на серверах Shoreline
/ Highcharts
9-12 человек
3,5 года работы
/ Material UI
/ ReactJS
ERP и платформа для организации работы команд на проектах OdeCloud
/ Redux
4–5 человек
4 года работы
/ ReactJS
Визуализация данных для бизнеса
/ PowerBI
2-3 человека
2 года работы
/ NodeJS
/ Средний срок работы 2,5 года /
Кейсы
- Специалист свяжется с вами
2. При необходимости подписываем NDA
для обеспечения максимальной
конфиденциальности
Получите
бесплатную
консультацию
бесплатную
консультацию
Мы свяжемся с вами как можно скорее
/ ЧТО О НАС ГОВОРЯТ /
Отзывы
Отзывы
/ принцип /
«Аспирити — компания, в которой сотрудники быстро растут как профессионалы. Мы уверены в них, потому что много вкладываемся
в культуру и развитие. Поэтому аутстафф для нас — это построение долгосрочных взаимовыгодных отношений между нашими сотрудниками и клиентами.»
в культуру и развитие. Поэтому аутстафф для нас — это построение долгосрочных взаимовыгодных отношений между нашими сотрудниками и клиентами.»
FAQ: Частые вопросы об аутстаффинге ML-инженеров
Аутстаффинг ML-инженеров — это формат сотрудничества, при котором специалист подключается к вашему проекту и работает в составе команды, а кадровые и административные вопросы остаются на стороне подрядчика. Вы получаете ML-инженера под конкретные задачи: работу с данными, обучение моделей, внедрение алгоритмов, поддержку ML-инфраструктуры или развитие AI/ML-решений.
Компании не нужно самостоятельно искать специалиста по машинному обучению, проводить полный рекрутинг и оформлять сотрудника в штат. Такой формат помогает быстрее усилить команду, подключить нужную экспертизу под текущий объем работ и управлять задачами внутри проекта.
Компании не нужно самостоятельно искать специалиста по машинному обучению, проводить полный рекрутинг и оформлять сотрудника в штат. Такой формат помогает быстрее усилить команду, подключить нужную экспертизу под текущий объем работ и управлять задачами внутри проекта.
Первые профили подходящих ML-специалистов мы присылаем в течение 24–48 часов. Вы сможете оценить опыт, стек и уровень специалиста, провести интервью и выбрать кандидата под задачи проекта.
Мы подбираем ML-инженеров под задачи работы с данными, обучения моделей, разработки алгоритмов, проверки гипотез, внедрения ML-решений в продукт и поддержки уже работающей инфраструктуры. Специалист может подключиться к проектированию пайплайнов данных, оценке качества моделей, интеграции алгоритмов через API и доработке решений под бизнес-задачи.
Удаленный ML-инженер работает по графику вашей команды и участвует в рабочих процессах проекта: планировании задач, созвонах, спринтах, обсуждении архитектуры, ревью решений и согласовании этапов внедрения. Специалист использует ваши системы управления задачами, репозитории, корпоративные каналы связи и принятые правила разработки.
Да, мы подбираем ML-инженеров под уровень задач и требования проекта: от Middle до Senior и Lead. При подборе учитываем стек, опыт работы с данными, обучение моделей, внедрение алгоритмов, MLOps-процессы и роль специалиста в команде.
Цена формируется исходя из часовой ставки специалиста, которая зависит от его грейда и сложности используемого стека нейросетей. Мы работаем по модели Time & Materials: вы платите только за реальное время, затраченное на ваши задачи.