Инфраструктура искусственного интеллекта

Датасайентисты, бэкендеры C# и Python, фронтендеры, тестировщики, аналитики, DevOps, менеджеры разработки, менеджеры продуктов.

Мы создаем среду для легкого внедрения технологий искусственного интеллекта в продукты и процессы Контура.

Разрабатываем инфраструктурные решения в Центре Искусственного интеллекта: Self service ML, общие технологии (ASR, LLM, NER...), инфраструктура речевой аналитики.

Поддерживаем собственную MLOps-инфраструктуру для обучения и хостинга моделей, для управления вычислительными ресурсами, для разметки данных и другие сервисы для полноценной работы с ИИ.

Мы создаем переиспользуемые решения, доступные из коробки, с моделями под капотом. Использование таких решений не требует от пользователей специальных знаний в ML-разработке, сотрудники могут пользоваться ими самостоятельно.

Разрабатываем и поддерживаем на внутренней Витрине

чаты с ассистентами на базе LLM;
сервисы для генерации изображений;
инструменты, с помощью которых другие разработчики внедряют ML в свои процессы и продукты: API и SDK (подробнее про Переиспользуемые технологии↓), средства для обучения и оценки моделей, гайды и рецепты по решению типовых ML-задач.

Наши лаборатории специализируются на адаптации открытых технологий для бизнес-потребностей компании. Наши решения легко интегрируются в различные продукты Контура, масштабируя возможности, без необходимости создавать сервисы с нуля.

Ключевые направления экспертизы

ASR: транскрибация речи (используется в речевой аналитике и Толке)
Детекция автоответчиков: оптимизация работы голосовых роботов
NER: идентификация компаний, имен и должностей в текстах
CV: генерация изображений
LLM: предоставление базовых моделей для чат-ботов, анализа и суммаризации текста

Речевая аналитика позволяет нам сократить время на анализ переговоров, эффективно контролировать выполнение задач в продажах, улучшать качество обслуживания клиентов, анализировать их потребности, развивать и улучшать продукты.

Мы разрабатываем собственные инструменты анализа разговоров.

Инструмент проверки гипотез в звонках
Специалисты контроля качества в продажах и техподдержке, менеджеры продуктов и маркетологи делают более полный анализ благодаря возможности проверить больший объем звонков, при этом не тратят время на прослушку всего множества звонков, собранных для анализа. За счет упрощения процесса выполняют задачи контроля качества и анализа регулярно и своевременно.
Инструмент автоматической разметки звонков по правилам
Руководители задают правила разметки и могут отслеживать показатели без дополнительного поиска подходящих звонков.

Мы создаем универсальные технологии обработки видео, которые используем для улучшения качества видеоконференций и обучающего контента, анализа записей для улучшения клиентского опыта. Такая гибкость позволяет интегрировать технологии в разные процессы — от внутренней аналитики до разработки коммерческих решений.

Определение дипфейков в конференциях
Умеем определять подмену участника во время созвона один на один. Модель обеспечивает защиту от злоумышленников в реальном времени.
Выравнивание освещения на видео
Выравниваем освещение в видеопотоке пользователя во время видеоконференции. Это помогает участникам лучше видеть друг друга. Алгоритм работает в реальном времени на устройстве пользователя.

Мы создали сервис с веб-интерфейсом для конфигурирования чат-ботов и голосовых роботов. Менеджеры продуктов, аналитики, эксперты поддержки создают сценарии диалога бота с пользователем из готовых блоков.

Мы создаем универсальные решения, которые автоматизируют рутинные задачи разработчиков и специалистов информационной безопасности. Наши решения подходят для работы с большими объемами данных, используются для оптимизации процессов разработки и создания более безопасных и устойчивых продуктов. Они уже активно применяются в компании — от обеспечения безопасности кода до анализа пользовательского поведения — и могут быть адаптированы для внешнего рынка.

Поиск уязвимостей в коде
Модель ищет чувствительную информацию, которую разработчики оставляют в коде. В результате специалисты информационной безопасности тратят меньше времени на ручные проверки кода во всех проектах разработки в компании.
Определение аномалий в логах
Модель определяет аномальное поведение пользователей, например, в случае кражи учетных данных. Позволяет быстрее реагировать на инциденты и защищать пользователей.

Мы разработали систему для определения подлинности паспортов по их изображениям.
Если не уверена, система передает документ оператору на ручную проверку, что происходит в 5% случаев. Наш Удостоверяющий центр использует эту систему при выдаче электронной подписи и экономит до 1 млн рублей ежемесячно.

Решение универсально и применяется внутри компании, автоматизирует процесс проверки, снижая вероятность ошибки и ускоряя обработку заявок. Такие системы подходят для разных направлений: при оформлении кредитов, для регистрации пользователей в онлайн-сервисах или для государственных услуг. Благодаря своей гибкости и надежности решения могут быть адаптированы как для внутренних потребностей, так и для внешних рынков.

Мы разработали рекомендательную систему, которая объединяет эвристики, алгоритмы и модели. Ее задача — определить наиболее подходящие продукты для клиента, порекомендовать такие тарифы и стоимость, чтобы клиент с высокой вероятностью нашел нужное решение и совершил покупку. Умеем выбирать лучший канал коммуникации, чтобы донести предложение.

Наша технология легко интегрируется в продукты для управления рекламными кампаниями, маркетплейсы и платформы, связывающие поставщиков и покупателей. Она помогает подбирать предложения, персонализировать рекламу и повышать конверсию.

Мы создаем и поддерживаем сервисы, которые обеспечивают создание и развитие систем с применением искусственного интеллекта: серверы с видеокартами для обучения и хостинга моделей, сервисы для распределения вычислительных ресурсов, трекинга экспериментов, разметки данных и многое другое для полноценной удобной работы с ИИ.