Аутстаффинг ИТ-специалистов
Группа компаний СиДиСи предоставляет компаниям-разработчикам систем искусственного интеллекта высококвалифицированный персонал для проектирования архитектуры и разработки серверных и мобильных систем машинного обучения.
Команда
Отдельная компания в структуре ГК СиДиСи: 10+ ведущих специалистов в области машинного обучения и C++ с опытом работы от 3 до 14 лет, авторы научных статей, преподаватели, опытные аннотаторы.
Опыт
ML проекты:
- Распознавание товаров и ценников в реальном времени в секторе Retail/FMCG.
- Прогнозирование вероятности наличия COVID-19 по основным симптомам.
- Прогнозирование рейтинга будущего кинофильма.
- Увеличение резкости фото.
- Диагностирование рентгеновских маммологических снимков.
- Мониторинг деятельности на строительной площадке: техника, машины, люди, древесина, местонахождение объектов, длина, ширина.
- Генерация изображений лица с новыми атрибутами и новыми позами с сохранением индивидуальности.
- Синтез эмоциональной речи на основе генеративно-состязательной сети (GAN).
- Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) для распознавания российских дорожных знаков и светофоров.
- Анализ временных рядов для предсказания нагрузки на колл-центр
- Распознавание на маленьком устройстве машин, ПДД, объектов у дороги.
- Генерация синтетических данных и обучение на них (Unreal Engine C++), тюнинг моделей, оптимизация моделей для работы в реалтайме.
- Анализ данных для гуманитарных научных работ, социологические статистические модели, сентимент-анализ.
- Выявление дефектов пайки.
Сопутствующие задачи/проекты:
- Разработка B2B/B2C мобильных приложений на платформах iOS, Android, Windows (UWP) в сферах торговли, логистики, ТОиР, мониторинга, документооборота и др.
- Разработка ПО для автоматизированных комплексов хранения, промышленных комплексов: упаковочные машины, дозирующие устройства, конвейеры и др.
- Разработка ПО для микроконтроллеров серии STM32 и ПК Raspberry PI 3B+.
- Разработка программного комплекса обработки полетной информации.
- Разработка СБИС.
Эффективность
КML/DL Computer Vision: детектирование и сегментирование объектов, классификация изображений, анализ временных рядов.
Natural Language Processing: анализ текста, генерация текста, Speech to Text, Text to Speech.
Plain Data Analysis: решение задач классификации, регрессии подходами ML/DL, статистики на плоских, табличных данных.