ВайбДев 
Тендеры и лиды
Информация
Помимо разработки веб-сервисов, мы также разрабатываем продукты на базе нейросетей: от полностью кастомных (архитектура, сбор датасета, разработка, обучение, внедрение) и R&D-проектов до развертывания и настройки Open-Source моделей под конкретные задачи или подключения API LLM.
В этой статье мы расскажем о своем недавнем кейсе (за май 2026 года) о том, как разработанный, развернутый (MLOps) и администрируемый нами продукт помог холдингу из ТОП-5 компаний страны сократить время на конкурентный анализ в 6 раз, при этом, работающий на мощных GPU и оставаясь рентабельным.
Задача была не в том, чтобы "добавить ИИ ради ИИ", заказчику нужен был рабочий и прикладной инструмент для конкретной задачи - быстрее разбирать рекламные материалы без потери качества. Раньше такая работа требовала много ручного анализа. Специалистам приходилось:
собирать данные;
просматривать материалы;
сравнивать подходы;
фиксировать выводы вручную;
заносить данные в таблицы;
Понятно, что это занимало много времени.
Наша команда разработала и развернула пайплайн, который автоматизирует значительную часть задач. Продукт помогает обрабатывать массивы рекламных креативов "на лету", структурировать наблюдения и быстрее получать основу для конкурентного анализа.
Мы обеспечили полный цикл работы "под ключ":
выбор подходящей модели;
настройку поведения для конкретных задач;
мультимодальный анализ входных данных;
упаковку в Docker для качественной и надежной работы;
MLOps на продакшн-сервере с GPU;
настройку соединения;
мониторинг и администрирование;
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13519 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Главный результат - время на конкурентный анализ сократилось в 6 раз. Команда клиента стала быстрее получать картину по рынку и оперативнее использовать эти данные в работе.
Отдельная часть преимуществ проекта - MLOps и развертывание. Для таких задач часто требуются мощные GPU-серверы, и при неправильной архитектуре инфраструктурные расходы быстро становятся неоправданно высокими. Мы предложили схему развертывания и использования, которая позволила существенно снизить стоимость эксплуатации без потери работоспособности продукта.
И что особенно важно, проект уже получил внешнюю оценку профессионального рынка: с этим продуктом компания вошла в шорт-лист премии НПБК и в лонг-лист Silver Mercury. По обратной связи, жюри положительно оценило практическую пользу решения.
Для нас этот кейс важен именно как пример прикладного ИИ для реальных задач рынка. Не демонстрация технологии ради презентации, а инструмент, который встроен в реальный рабочий процесс, экономит время команды и помогает бизнесу принимать решения на основе более быстрой и структурированной аналитики.
