Проектируем и внедряем системы на базе LLM и ML-моделей в ИТ-контур предприятий. Мы не просто «пишем промпты» — мы строим отказоустойчивую архитектуру, разворачиваем локальные модели (onpremise) и отвечаем за качество кода, который пишут наши ИИ-копилоты.
Мы знаем, что вы об этом думаете. Сейчас каждый второй называет себя AI-экспертом, просто научившись пользоваться ChatGPT или сделав бота в Cursor. Мы в SVK.Digital работаем в ИТ с 1999 года и видели много хайпа.
Наш подход к ИИ — это не «вайбкодинг», а кропотливая работа с весами моделей, векторными индексами и оптимизацией стоимости токенов. Мы используем ИИ, чтобы ускорить разработку, но доверяем результат только своим инженерам с 10-летним опытом
Ответим на технические вопросы за 15 минут.
Мы не верим в «ИИ ради ИИ». Мы помогаем найти узкие места в ваших бизнес-процессах, где автоматизация даст измеримый профит.
Что делаем: Анализируем человекоемкие рутинные задачи, оцениваем потенциальный ROI и выбираем оптимальный техстек (API vs Local LLM).
Техническое обоснование и архитектурный план внедрения без лишних затрат.
Разработка быстрых прототипов и микросервисов для решения конкретных задач «здесь и сейчас».
Используем Claude Code и Codex для ускорения написания кода, но каждая строчка проходит через ревью кода наших ветеранов (10+ лет опыта).
Работающий и безопасный инструмент за несколько недель, а не «черный ящик» от начинающих энтузиастов.
Создаем сложные системы промышленного уровня, работающие с вашими данными, сохраняя контроль над инфраструктурой.
Построение RAG-архитектур (Retrieval-Augmented Generation), внедрение векторного поиска по базам данных (PostgreSQL + pgvector, Milvus).
Мы работаем как с облачными LLM через API (когда нужна максимальная мощность «верхних» моделей), так и разворачиваем opensource-модели (Llama 3, Qwen) в вашем закрытом контуре, если того требуют контур безопасности и суверенитет данных.
Используем генеративные и дискриминативные модели для автоматизации работы с изображениями и визуальным контентом.
Сокращение затрат на продакшн в десятки раз и автоматизация процессов, которые раньше требовали ручной работы дизайнеров или корректоров.
У производителя сотни SKU. При разработке новой модели, они выгружали одно фото из 3dMax и отдавали дизайнеру вместе с техническим заданием - перечнем дополнительных ракурсов, которые нужны (например, фото в интерьере днем, фото в интерьере вечером, крупно - потолочное крепление, крупно - линза светильника, и т.д.) Дальше дизайнер работал несколько дней, и затем возвращал результат, которые подгружался в PIM-систему для дальнейшей дистрибуции контента.
Мы полностью автоматизировали процесс. Мы разработали кастомный сервис на базе диффузионных моделей Stable Diffusion + ControlNet, интегрированный в производственный цикл клиента.
Полная обработка изделия с разных ракурсов вместо нескольких дней ручной работы.
HR-департамент компании (B2B-сегмент) обрабатывал тысячи резюме ежемесячно. Стандартный поиск по ключевым словам не давал нужной точности, и эксперты тратили до 60% времени на первичный отбор, отсеивая нерелевантных кандидатов вручную.
Построение системы семантического анализа на базе локальной LLM.
сократилось время на первичный скрининг
Качество первичной выборки
Обсудим техническую реализацию и сроки.
Начинаем с проблемного интервью, чтобы понять бизнес-задачу.
Сперва план, потом код.
Формируем группу из наших инженеров и ваших экспертов.
Объединяем суперсилы.
Высокое покрытие тестами и документация Swagger.
Контроль качества.
Мы не ограничены одним языком или фреймворком. Наш подход — правильный инструмент для лучшего решения задачи. Мы выбираем архитектуру и стек, исходя из требований к нагрузке, безопасности и скорости масштабирования.
GPT-5, Claude 3.5, Qwen, Mistral (On-premise)
pgvector, Pinecone, Milvus, LangChain
vLLM, Ollama, TGI