Разработка алгоритмов машинного обучения для анализа больших данных

Когда объемы данных компании измеряются миллионами записей, стандартные методы анализа и статистики перестают работать. Ручной поиск закономерностей становится невозможным. При этом в больших данных скрываются ценнейшие инсайты: скрытые сегменты покупателей, закономерности мошеннических операций, уязвимости оборудования или формулы идеальных товарных рекомендаций.

RYDEX Solutions разрабатывает кастомные алгоритмы машинного обучения (Machine Learning) и глубокого обучения (Deep Learning) для решения сложных бизнес-задач.

Бизнес-задачи, которые мы решаем с помощью ML

• Рекомендательные системы для E-commerce. Алгоритмы анализируют поведение пользователя на сайте и подбирают наиболее подходящие товары, увеличивая средний чек на 15–25%.
• Скоринг клиентов и оценка рисков. Быстрая оценка надежности заемщика, вероятности возврата кредита или благонадежности контрагента перед заключением сделки.
• Выявление аномалий и борьба с фродом (Anti-fraud). Мгновенное обнаружение подозрительных транзакций, краж в интернет-магазинах или сбоев в работе датчиков оборудования.
• Кластеризация и сегментация аудитории. Группировка клиентов по скрытым признакам поведения для настройки точечных маркетинговых кампаний с высокой конверсией.

Наш подход к разработке ML моделей

Мы проходим весь цикл Data Science: от исследования сырых данных (EDA) и проектирования признаков (Feature Engineering) до обучения моделей (XGBoost, Random Forest, нейронные сети) и их деплоя в продакшн-окружение (Docker, Kubernetes). Мы гарантируем высокую скорость работы алгоритмов и их готовность к обработке терабайтных потоков данных.