Команда DeepTech AI — инженеры, исследователи по машинному обучению (ML) и продуктовые лидеры

Мы строим решения на базе искусственного интеллекта (ИИ), которые помогают компаниям работать с данными быстрее, точнее и прозрачнее — без долгих интеграций и сложных моделей.

Мы выросли из крупных технологических компаний и академической среды — опыт в Яндексе, Сбере, VK, Ozon, Avito, Т-Банке и консалтинге.

Выпускники МГУ, ВШЭ и ИТМО. Объединяем академическую точность и продуктовую скорость.

15+ лет

опыта в крупных технологических компаниях и консалтинге

20+ проектов

в области обработки естественного языка (NLP) и RAG

10+

внедрений в финтехе, ритейле и промышленности

Команда

Макар Дармограй

Коммерческий директор

Отвечает за выручку и рост: выстраивает продажи и партнёрства, переводит потребности клиентов в понятные решения.

Тимyр Иcaнбирдин

Руководитель проектного офиса

Отвечает за то, чтобы каждый проект дошёл до результата — вовремя, в рамках задач и с измеримым эффектом.

Aртeм Caфин

Технический директор

Строит архитектуру RAG (retrieval-augmented generation — генерация с поиском по данным) и систем на базе крупных языковых моделей (LLM) под реальные бизнес-процессы, чтобы искусственный интеллект был не экспериментом, а инструментом.

Александр Осацкий

Ведущий инженер по крупным языковым моделям (LLM)

Разрабатывает и адаптирует языковые модели под задачи клиентов — от поиска до генерации контента.

Михаил Иосенкин

Инженер по данным (Data Engineer)

Настраивает конвейеры данных и интеграции, которые делают данные компании доступными для систем искусственного интеллекта без ручных шагов.

Максим Турьев

Разработчик полного стека (Full-Stack Developer)

Создаёт интерфейсы и сервисы, через которые пользователи взаимодействуют с решениями на базе искусственного интеллекта.

Александр Волков

Специалист по анализу данных (Data Scientist)

Обучает и оценивает модели, чтобы ответы системы были точными, объяснимыми и полезными бизнесу.

Как мы работаем

Мы соединяем исследовательскую точность и продуктовую скорость: проектируем решения на базе искусственного интеллекта под реальные бизнес-процессы, измеряем эффект и внедряем в инфраструктуру клиента.

В фокусе — архитектуры RAG (retrieval-augmented generation — генерация с доступом к поиску), интеграции крупных языковых моделей (LLM) и корпоративные процессы MLOps (операционная поддержка ML).

"Мы верим, что искусственный интеллект может принести бизнесу измеримую ценность при правильном применении.

— DeepTech AI

Хотите обсудить ваш сценарий?

Подключим Confluence, Jira или ваши документы и замерим качество на ваших данных. Результат — за 2 недели.

Запросить консультацию