Специалист по данным чаще фокусируется на анализе и построении моделей, а инженер по машинному обучению — на внедрении, масштабировании и стабильности решений в промышленной среде.

Сотрудник подключается к вашим процессам, репозиториям и коммуникациям, работая как часть внутренней команды. Все организационные вопросы — включая контроль и своевременность выплат специалисту — полностью берём на себя.

Опыт от 3 лет, участие в реальных проектах машинного обучения для бизнеса: прогнозирование, аналитика, обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV) и автоматизация решений.

Замена специалиста в случае несоответствия ожиданиям и постоянное сопровождение проекта. Например, у нас был кейс: мы подобрали кандидата, но после недели работы заказчик понял, что ему нужен специалист с более высокой скоростью выполнения задач. Мы оперативно нашли замену за три рабочих дня, согласовали ее с заказчиком, провели собеседование, и уже на четвертый день новый специалист подключился к проекту — и успешно работает в команде до сих пор.

Да, мы предлагаем гибкий формат: полная занятость (full‑time) или частичная занятость (part‑time) под конкретные бизнес‑задачи. Это удобно, если вам нужен аутстаффинг аналитиков или точечный аутсорсинг для отдельного этапа цифровизации, пилотного IT‑проекта или оптимизации процессов. Специалист может подключиться на время сбора требований, построения моделей, анализа данных или проверки гипотез — без необходимости брать его в штат.