Аутстаффинг для бигтеха

ML-инженеры в команду
на время проекта —
без открытия хедкаунта

Подбираем специалистов с релевантным опытом под нужное направление: мультимодальный контент ML, модерация и brand safety, рекомендации, антифрод трафика, MLOps и LLMOps, A/B-платформа. Работают под вашим управлением, в ваших процессах.

Хедкаунт закрыт, а продукт нужно запускать в этом квартале
Сеньоры заняты флагманом, а второй продукт ждёт очереди
Под пик нужны руки на квартал, а не человек в штат навсегда
>50ML-продуктов вывели в продакшен за 3 года
>100специалистов вывели на проекты клиентов
>2 млрд ₽выручки заработали для клиентов
Скорость найма

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.

Как мы отбираем людей

Отбор по практической задаче с закрытым лидербордом

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.

Кого мы выводим

Направления, по которым закрываем ёмкость

Под задачу показываем несколько профилей: что делали, в каких компаниях, какой результат.

Домены
Мультимодальный контент ML10
Модерация и brand safety8
Рекомендации и ранжирование14
Антифрод трафика7
Реклама и таргетинг9
MLOps и LLMOps11
A/B-платформа и эксперименты6
Data Engineering10
Грейды
Middle
Senior
Team Lead
ML-архитектор

Скажите, какой домен и грейд нужен — пришлём подходящие профили.

Подобрать специалиста →
Кейсы

Что наши специалисты делали в продуктовых командах

Каждый кейс — работа одного человека внутри действующей команды клиента, поверх работающего стека. Без его замены.

Бигтех · видеоплатформа

Мультимодальная разметка видео: VLM, ASR, OCR

Senior ML · multimodal / CV PyTorch, Whisper
Было: разметка держалась на ручной работе и текстовых сигналах, которых для видео не хватало.

Слой извлечения сцен, тем, речи и текста на экране: оценка brand safety, поддержка модерации и обогащение рекомендаций едиными семантическими тегами.

МетрикаДоПосле
ПодходвручнуюVLM+ASR+OCR
Стоимость разметкибазовый−30%
SLA модерациичасыминуты
Точность тематических тегов70%90%
Дешевле разметка, быстрее модерация и единая семантическая карта видео для рекомендаций.
Бигтех · ML и LLMOps

Observability-слой поверх работающего стека

Senior ML · MLOps / LLMOps Kubeflow, Langfuse
Было: Kubeflow, Triton, Airflow и LLM proxy в проде, но контроль качества жил по отдельным сервисам.

Единые eval-наборы, трассировка LLM-запросов, drift-мониторинг, автоотчёты по качеству, rollback gates и сравнение моделей перед выкладкой.

МетрикаДоПосле
Подходпо сервисамединый eval
Обнаружение регрессиидничасы
Инциденты после релизабазовый−25%
Выкладка моделейвручнуюauto gates
Меньше скрытых деградаций, быстрее безопасный rollout и прозрачная экономика инференса.
Бигтех · реклама

ML-антифрод и автопроверки экспериментов

Senior ML · adtech / causal Python, Spark
Было: антифрод, SRM, A/A и CUPED жили как отдельные разрозненные проверки.

ML-антифрод и аномалии по паблишерам, автоматические SRM и A/A-checks, рекомендации по MDE и CUPED, объяснение причин просадок revenue.

МетрикаДоПосле
Подходразрозненноодин контур
Invalid trafficбазовый−20%
Расследование просадкидничасы
Ложные выводы A/Bвручнуюавтопроверки
Защита рекламной выручки и меньше ложных продуктовых выводов из экспериментов.
Ещё закрывали
Рекомендации ленты и подборок
Ранжирование видео и коротких роликов
Поиск по контенту
Автотеги и тематизация
ASR, субтитры и распознавание речи
Распознавание сцен и объектов в видео
Детекция запрещённого контента
Brand safety для рекламодателей
Детекция ботов и накруток
Антифрод рекламного трафика
Прогноз оттока и вовлечённости
LLM-ассистенты в продукте
Оценка качества генеративного контента
Трассировка и eval LLM-пайплайнов
Инфраструктура A/B-экспериментов

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 →
Как мы работаем

Три шага от созвона до выхода в команду

01

Разбираем задачу и присылаем профили

30 минут с вашим лидом: задача, стек, что уже есть в команде, какой грейд нужен. Дальше присылаем кандидатов, которые делали похожее в продуктовых ML-командах, с описанием их проектов и результатов.
02

Вы проводите техинтервью

Финальное решение по уровню остаётся за вашей командой. Подбор, документы и налоги — на нас: вам один договор и один счёт.
03

Инженер работает в вашей команде

В ваших процессах и трекерах, под вашим управлением, как штатный. Масштабируем помесячно: добавить людей под пик или свернуть после релиза — без открытия ставок, затрат на найм и увольнение. Раз в спринт снимаем обратную связь у лида.
Нас зовут говорить об AI-найме

Публикация о нас на TAdviser · читать →

30 минут

Разберём задачу и покажем профили под неё

Обсуждаем задачу с вашим лидом и присылаем профили с проектами и метриками.

Ответим в течение рабочего дня