MLOps для Ситилинк: модели в прод без ручной рутины

Крупный e-commerce электроники: рекомендации, прогноз спроса и антифрод работают на потоке данных. Переход в онлайн усиливает роль ML. Зрелый MLOps повысит конверсию и снизит стоимость инференса.

e-com электроника и техника/онлайн фокус после реорганизации/ML рекомендации, спрос, антифрод/MLOps контур под прод/e-com электроника и техника/онлайн фокус после реорганизации/ML рекомендации, спрос, антифрод/MLOps контур под прод/e-com электроника и техника/онлайн фокус после реорганизации/ML рекомендации, спрос, антифрод/MLOps контур под прод/e-com электроника и техника/онлайн фокус после реорганизации/ML рекомендации, спрос, антифрод/MLOps контур под прод/

Где модели теряют время и деньги

01 · задача
01

Тихая деградация моделей

Качество модели падает в проде незаметно, без мониторинга дрейфа и алертов.

02

Дорогой inference

Затраты на GPU и инференс растут вместе с трафиком и простаивающими мощностями.

03

Медленная и рискованная выкатка

Путь модели от готовности до прода долгий и ручной, откат болезненный.

04

Нет мониторинга

Не видно, как модель ведёт себя в проде, пока не просядет метрика.

MLOps-контур, который выводит ML-модели в надёжный прод

02 · решение

Hilbert Team, провайдер IT-решений и амбассадор Yandex Cloud: 35+ DevOps, SRE, Data и ML-инженеров, 100+ проектов. Строим MLOps-контур под вашу инфраструктуру: CI/CD для моделей, реестр и контроль версий данных и моделей, мониторинг в реальном времени, предсказуемая стоимость облака и инференса.

CI/CD для моделей

Воспроизводимый конвейер обучения, тестирования и деплоя моделей с быстрым откатом.

Мониторинг и алерты

Контроль качества и дрейфа моделей в реальном времени.

FinOps инференса

Оптимизация загрузки GPU и стоимости инференса под нагрузку каталога.

Где ML работает в продукте

сценарии

Рекомендации

Ранжирование каталога и персональные подборки на поведении пользователей.

Семантический поиск

Поиск и автодополнение по запросам, клики и конверсия.

Антифрод

Скоринг заказов и платежей, выявление мошеннических паттернов.

Динамическое ценообразование

Цены под спрос, конкурентов и маржу.

Команда, кейсы и партнёрство Yandex Cloud: чем подкреплено качество

референсы
референс

Амбассадор Yandex Cloud

Партнёр Yandex Cloud, специализации по DevOps и Data Platform, 35+ инженеров.

референс

100+ проектов

Опыт в финтехе, банках, e-commerce, travel-tech, страховании: вывод моделей и инфраструктуры в прод.

референс

Инженерный подход

Не замыкаем процессы на себе: инструменты остаются у вашей команды, контур передаётся в эксплуатацию.

04 · следующий шаг

Аудит зрелости MLOps под ваш контур

20 минут разговора и короткий чек-лист: где модели теряют время и деньги на пути в прод. Дальше по результату.

ru.hilbertteam.com/mlops → Открыть калькулятор →