ML-розробка під ключ
Машинне навчання, що працює на ваш бізнес.
Розробляємо та впроваджуємо ML-системи під ключ — від безкоштовної консультації та PoC до production-рішення з підтримкою.
50+ проєктів · від PoC до Production · NDA завжди
- Rozetka
- Monobank
- Nova Poshta
- Uklon
- Glovo
- Ajax Systems
Послуги
Що ми будуємо
Комп'ютерний зір
Зниження браку до 0,3% та економія 40+ годин ручної перевірки щотижня
NLP / Обробка мови
Автоматична обробка 80% вхідних документів без участі людини
Рекомендаційні системи
+35–50% CTR на блоках рекомендацій і зростання AOV на 20–30%
Прогнозування попиту
Точність прогнозу MAPE < 8% і скорочення запасів на 20–35%
Чат-боти та AI
60–80% дефлекція тікетів і цілодобова підтримка без збільшення штату
Виявлення аномалій
Виявлення 95%+ аномалій і скорочення хибних тривог на 70%
Аналіз даних та BI
Єдине джерело правди та рішення в реальному часі замість тижнів аналізу
Цифри
Результат у вимірних показниках
Ми відповідаємо за метрики, а не за слайди. Ось що приносить наша робота.
Процес
Як ми працюємо
Від першої розмови до живого рішення у продакшені — перевірений процес без сюрпризів.
Консультація
1 деньБезкоштовна зустріч з ML-архітектором. Розбираємо вашу задачу, перевіряємо гіпотезу та визначаємо потенціал ML для вашого бізнесу.
Discovery
1–2 тижніАудит даних, оцінка feasibility, технічне ТЗ та план проєкту з фіксованими KPI. Ви отримуєте чіткий roadmap зі строками та бюджетом.
PoC
4–8 тижнівПерший прототип, що доводить: ML-рішення справді вирішує вашу задачу. Конкретні метрики якості — до того як інвестувати у повну розробку.
MVP
2–4 місяціПовноцінне рішення: навчання, тестування, інтеграція у ваші системи та моніторинг. Ітеративні цикли дозволяють адаптуватись до реальних даних.
Production
OngoingSLA-підтримка, перенавчання моделей, моніторинг дрейфу та безперервний розвиток рішення. Ваш ML-продукт залишається актуальним і точним.
Кейси
Конкретні результати клієнтів
Реальні цифри ML-рішень у різних галузях — без маркетингового шуму.
Гібридний рушій рекомендацій для fashion e-commerce: +47% до середнього чека
За 8 тижнів A/B-тесту на 50% трафіку рушій показав статистично значуще зростання всіх цільових метрик. Середній чек покупців, що взаємодіяли з рекомендаціями, зріс на 47%. Команда категорійних менеджерів звільнила 35 годин на тиждень для стратегічних задач.
Детальніше →FinTech / Платіжні послугиML-система виявлення фроду для платіжного сервісу: -89% втрат від шахрайства
Через 6 тижнів після впровадження втрати від фроду скоротились на 89%. Час виявлення інциденту — з 4,5 годин до 12 секунд. Кількість хибних тривог зменшилась на 74%, що дозволило аналітичному відділу зосередитись на складних кейсах замість рутинної верифікації.
Детальніше →SaaS / B2B SoftwareAI-асистент підтримки для SaaS-платформи: 73% дефлекція тікетів
За перші 8 тижнів бот обробив 73% всіх вхідних тікетів без участі оператора. Середній час першої відповіді скоротився з 5,3 години до 12 секунд. Задоволеність клієнтів (CSAT) при взаємодії з ботом — 4,1/5, що вище, ніж у операторів (3,9/5) завдяки миттєвим відповідям вночі та у вихідні.
Детальніше →Наші переваги
Чому CodeNest?
Ми будуємо довгострокові партнерства, тому кожен аспект співпраці повинен бути зрозумілим і справедливим.
Відгуки
Що кажуть клієнти
Рекомендаційна система підняла середній чек на 47% вже за перший квартал після запуску. Команда не просто написала код — вони занурились у нашу бізнес-логіку і запропонували архітектуру, яку ми використовуємо досі.
Дмитро Захаренко
Head of Data, e-commerce платформа (500K+ замовлень/міс.)
Модель виявлення шахрайства скоротила втрати на $60K на місяць у перші 90 днів. Вони глибоко розібрались у специфіці нашого ринку і жодного разу не намагались продати нам готове «коробкове» рішення.
Катерина Білоус
Chief Risk Officer, FinTech стартап (серія A)
Чат-бот автоматизував 73% звернень до служби підтримки — ми розраховували на 40–50%. Команда залишається на звʼязку навіть після релізу, відслідковує метрики і самостійно ініціює покращення.
Андрій Савченко
VP Customer Experience, ритейл-мережа (200+ магазинів)
Блог
З блогу
Data Pipeline для ML: як побудувати надійний конвеєр даних
Надійний data pipeline — фундамент будь-якого ML-проєкту. Розбираємо архітектуру від збору сирих даних до feature store: ETL, валідація якості, оркестрація Airflow, моніторинг дрейфу даних у production.
Data Lake vs Data Warehouse: що вибрати для ML-проєкту
Різниця між data lake та data warehouse, коли використовувати кожен підхід, гібридна lakehouse-архітектура та реальне порівняння витрат на BigQuery, Snowflake і S3.
Як обрати ML-платформу: AWS SageMaker vs GCP Vertex AI vs Azure ML
Детальне порівняння трьох хмарних ML-платформ для українського бізнесу: ціни, можливості, доступність та практичні рекомендації.
Часті запитання
Є питання? Маємо відповіді
Скільки коштує розробка ML-рішення?
Скільки часу займає розробка?
Які дані потрібні для старту?
Які технології ви використовуєте?
Чи інтегруєтесь з нашими системами?
Чи є пілотний PoC перед повним проєктом?
Чи підписуєте NDA?
Яка підтримка після здачі проєкту?
Чи є знижки для стартапів?
Як розпочати співпрацю?
Готові почати AI-трансформацію?
Безкоштовна 45-хвилинна консультація з нашим ML-архітектором. Розберемо вашу задачу та запропонуємо оптимальний підхід.