Подбираем специалистов с релевантным опытом под нужное направление: прогноз спроса, промо и ценообразование, планирование смен, CV в торговом зале, запасы и автозаказ, логистика. Работают под вашим управлением, мы отвечаем за уровень.
Своя вакансия на ML-сеньора висит месяцами, а уровень кандидата всё равно неизвестен до испытательного срока. Мы выводим специалиста в команду за две недели, а если не подошёл — меняем за одну.
Кандидат получает незнакомый датасет и ограниченное время — мы смотрим, какую метрику он выбивает и как рассуждает при разборе решения. Берём людей из соревновательного ML: призёров Kaggle и олимпиад по программированию. В команде выходцы из Яндекса, Meta и Google, выпускники Физтеха, МГУ и ВШЭ.
Под задачу показываем несколько профилей: что делали, в каких компаниях, какой результат.
Скажите, какой домен и грейд нужен — пришлём подходящие профили.
Подобрать специалиста →Каждый кейс — работа одного человека внутри действующей команды клиента, поверх работающих систем: WFM, ERP, платформы прогноза. Без их замены.
Модель почасового прогноза трафика и нагрузки: погода, локальные события, промо, сезонность. Улучшенная кривая спроса подаётся в существующий оптимизатор смен.
| Метрика | До | После |
|---|---|---|
| Подход | средние | по часам |
| Ошибка прогноза (MAPE) | 22% | 9% |
| Ожидание на кассах в пик | базовый | −35% |
| Доля ФОТ в обороте | базовый | −1.8 п.п. |
CV-слой поверх уже установленных камер и ERP: распознаёт конкретные SKU и планограммное соответствие по всему залу, ставит авто-задачи мерчендайзеру, сверяет учёт с фактом на полке.
| Метрика | До | После |
|---|---|---|
| Подход | обходы | CV 24/7 |
| Доступность товара (OSA) | 91% | 98.5% |
| Реакция на пустую полку | часы | 15 минут |
| Фантомный сток | базовый | −45% |
Контур прогноза промо с учётом каннибализации и гало-эффекта, cold-start-модель для новинок на эмбеддингах похожих товаров, гиперлокальный прогноз на уровне SKU × магазин.
| Метрика | До | После |
|---|---|---|
| Ошибка по промо-SKU (MAPE) | 24% | 11% |
| Cold-start новинок | недели | дни |
| Out-of-stock во фреше | 7.2% | 3.1% |
| Списания скоропорта | базовый | −18% |
По любому направлению покажем профили тех, кто его вёл.
Похожая задача в вашем бэклоге? Разберём её на созвоне и покажем, кто может её закрыть.
Обсудить свою задачу →Публикация о нас на TAdviser · читать →
Обсуждаем задачу с вашим лидом и присылаем профили с проектами и метриками.