Обучение и обслуживание AI
Budget: $50 – $0 USD
Мне нужен специалист, который настроит и обучит кастомный AI-модуль, а затем возьмёт на себя его дальнейшее обслуживание. Главная цель — автоматизировать рутинные процессы.
Что именно нужно автоматизировать
• Обработку данных: быстрая сортировка, очистка, классификация и извлечение структурированной информации.
• Управление проектами: автоматическое составление отчётов, контроль сроков, распределение задач.
• Маркетинг: генерация контента, анализ кампаний, сегментация аудитории.
Типы данных для работы
Мы даём на вход три вида данных, поэтому модель должна уверенно справляться как с NLP, так и с компьютерным зрением и табличной аналитикой:
• Тексты и документы (NLP).
• Изображения и видео (CV).
• Числовые данные и таблицы (ETL, ML).
Желаемый workflow
1. Совместно уточняем бизнес-процессы, формируем архитектуру решения.
2. Подбираем и дообучаем модели (Python, PyTorch или TensorFlow — на ваше усмотрение).
3. Настраиваем пайплайны подготовки и инкрементального обучения данных.
4. Развёртываем сервис (Docker/Kubernetes) с API или UI-панелью.
5. Пишем документацию и гайд для внутренних пользователей.
6. Остаёмся на поддержке: мониторинг метрик, регулярные retrain-циклы, быстрый hotfix.
Ожидаемый результат
К моменту сдачи я хочу получить полностью рабочую систему, демонстрационную презентацию её возможностей и понятный регламент обслуживания. Если у вас есть опыт в multi-modal моделях и MLOps, расскажите о реализованных кейсах и сроках, в которые реально уложиться.
Что именно нужно автоматизировать
• Обработку данных: быстрая сортировка, очистка, классификация и извлечение структурированной информации.
• Управление проектами: автоматическое составление отчётов, контроль сроков, распределение задач.
• Маркетинг: генерация контента, анализ кампаний, сегментация аудитории.
Типы данных для работы
Мы даём на вход три вида данных, поэтому модель должна уверенно справляться как с NLP, так и с компьютерным зрением и табличной аналитикой:
• Тексты и документы (NLP).
• Изображения и видео (CV).
• Числовые данные и таблицы (ETL, ML).
Желаемый workflow
1. Совместно уточняем бизнес-процессы, формируем архитектуру решения.
2. Подбираем и дообучаем модели (Python, PyTorch или TensorFlow — на ваше усмотрение).
3. Настраиваем пайплайны подготовки и инкрементального обучения данных.
4. Развёртываем сервис (Docker/Kubernetes) с API или UI-панелью.
5. Пишем документацию и гайд для внутренних пользователей.
6. Остаёмся на поддержке: мониторинг метрик, регулярные retrain-циклы, быстрый hotfix.
Ожидаемый результат
К моменту сдачи я хочу получить полностью рабочую систему, демонстрационную презентацию её возможностей и понятный регламент обслуживания. Если у вас есть опыт в multi-modal моделях и MLOps, расскажите о реализованных кейсах и сроках, в которые реально уложиться.