Simplethora
СЛОЖНОЕ — ПРОСТО
Искусственный Интеллект и Big Data
для бизнеса


НАПРАВЛЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Консультируем
По технологиям анализа данных
Построим цифровую дорожную карту
Проведем аудит
Проектируем
Алгоритмы машинного обучения (ML)
Нейронные сети
Обучаем
Анализу данных (Data Science)
Online/Offline
Создаем
Прогнозные модели
Аналитические системы
Хранилища данных

КАК МЫ РАБОТАЕМ?
Анализируем
исходные данные
Составляем и согласовываем
план проекта.
Выделяем менеджера
под каждый проект
Выполняем короткие итерации
(2-3 недели)
с предоставлением
промежуточных результатов
Отслеживаем
выполненные работы
и взаимодействуем
с клиентом
на всех этапах проекта

НАШИ ПРОЕКТЫ
Чат-бот
Клиенты: Билайн/Альфа-банк/РЖД
Потребность: Повышение эффективности внутренних и внешних процессов коммуникаций посредством применения роботизированных ассистентов.
Цель проектов: Создать голосовых и текстовых ассистентов для использования во внутренних процессах и во внешних коммуникациях с клиентами
Результат: Увеличилась эффективность обработки типовых запросов по внутренним и внешним процессам компаний.
ПОДРОБНЕЕ О ПРОЕКТАХ
Погрузчик
Клиент: ООО Московский погрузчик
Потребность: Обеспечение безопасности на складе за счет автоматических
средств распознавания людей.
Цель проекта: Предложить систему видеонаблюдения, которая реагирует на человеческие фигуры, для использования ее на вилочных погрузчиках на складе.
Результат: Разработана и запущена в эксплуатацию система по
автоматическому распознаванию людей, сигнализации и
принудительной остановки погрузчиков.
ПОДРОБНЕЕ О ПРОЕКТЕ
Совершенствование HR рекрутинга
Клиент: Daxtra Technologies, программное обеспечение и услуги для HR рекрутинга
Потребность: Разработка новых высоко-конкурентных сервисов на базе существующих данных для совершенствования текущих и предложения новых продуктов компании.
Цель проекта: Реализовать модели, которые с заданной вероятностью и точностью помогут разработать сервисы предсказаний и представлений.
Результат: Модель разумно классифицирует и группирует должности в зависимости от описания. Точность предсказания по должностям составляет 97%. Точность предсказания времени работы на позиции составляет 80-85%.
ПОДРОБНЕЕ О ПРОЕКТЕ
Dashboards tableau для аналитики HR-данных
Клиент: СИБУР
Потребность: Разработка дашбордов в tableau на базе существующих данных для аналитики и совершенствования текущих HR-процессов в компании.
Цель проекта: На основе имеющихся данных построить интерактивные дашборды в tableau для анализа ФОТа, численности компании, возраста и стажа сотрудников компании.
Результат: Созданы дашборды в tableau с возможностью интерактивного управления. С их помощью сотрудники получили структурированную картину данных по запрашиваемым разделам.
ПОДРОБНЕЕ О ПРОЕКТЕ
Эмулятор БКИ
Клиент: Росгосстрах банк
Потребность: Повышение точности скоринга и ускорение решений по заявкам на кредитные продукты. Возможность вынесения решения на основе транзакционной истории клиента.
Цель проекта: Создание предсказательной модели, эмулирующей скоринг БКИ на основе внутренних данных банка о клиенте. Сравнение результатов и принятие решения о дальнейшем применении.
Результат: Разработана собственная модель предсказания скоринга БКИ на кредитную заявку для клиентов банка, построенная на открытых и закрытых данных банка. Значение метрики на испытаниях продемонстрировало значения от 0.7, что позволило использовать модель в дальнейшей эксплуатации.
ПОДРОБНЕЕ О ПРОЕКТЕ
Ашан IPON
Клиент: Ашан
Потребность: Сокращение времени и затрат на сбор качественной информации по поставщикам
Цель проекта: Создать единое приложение для ведения переговоров с закупщиками для всех стран ритейлера Ашан
Результат: Система бизнес-анализа для закупщиков позволила сократить затраты на сбор информации по поставщикам. Набор отчетности помог аналитикам оперативнее анализировать имеющиеся данные по компании.
ПОДРОБНЕЕ О ПРОЕКТЕ
Ценообразование РТК
Клиент: МТС
Потребность: Увеличение прибыли и рентабельности, оптимизация объема сбыта и доли рынка за счет автоматического анализа и оперативной реакции на товарные цены точек и конкурентов.
Цель проекта: Создать систему, позволяющую устанавливать, прогнозировать и рекомендовать цены при различных стратегиях на уровне точек продаж.
Результат: Разработанная система полностью заменила существующие системы, используемые для отчетности отдела ценообразования. На ОПЭ принесло 5 млн.р. за месяц.
ПОДРОБНЕЕ О ПРОЕКТЕ

КТО ТУТ У НАС?
Наша команда
Геннадий
Директор / Совладелец
Опыт работы:
Разработка заказных IT систем – 7 лет
Retail tech – 5 лет
Управление командой – 5 лет
Data Science – 2 года
Глеб
Партнер
Опыт работы:
Разработка заказных IT систем – 16 лет
Управление командой – 15 лет
Data Science – 4 года
Владимир
Архитектор ХД
Опыт работы:
Oracle технологии – 3 года
SQL, Java, Python – 3 года
Павел
Архитектор Big Data
Опыт работы:
Hadoop, Cloudera, Teradata, SAS – 3 года
Oracle технологии, Java – 9 лет
Анастасия
Разработчик / Аналитик
Опыт работы:
Разработка заказных IT систем – 2 года
Знание SQL, различных BI инструментов
Дмитрий
Эксперт Data Science
Опыт работы:
Top-100 Kaggle
Data Science – 5 лет
Артём
Data Scientist
Опыт работы:
Machine and Deep Learning — 2 года
Computer Vision — 2 года
DevOps — 3 года
Ильдар
FullStack developer
Опыт работы:
JS, React, Python — 3 года
Павел
Data Scientist / ML & DL Engineer
Опыт работы:
Machine и Deep Learning — 2 года
Data Engineer — 3 года
Python, Scala, C++, Java, MATLAB — 3 года
Павел
UX designer
Опыт работы:
Design — 5 лет
FrontEnd — 5 лет
Дмитрий
Арт-директор
Опыт работы:
Design — 5 лет
FrontEnd — 5 лет
BrandBook & Logo — 6 лет
ПОКАЗАТЬ ЕЩЕ

ПАРТНЁРСКИЕ ПРОГРАММЫ

КОНТАКТЫ
125047, Москва,
БЦ «Сады Пекина», Большая Садовая улица, 5к1
hello@simplethora.com
+7 (499) 390-28-56

Если вы еще не совсем понимаете, зачем и как Вам работать с большими данными, то свяжитесь с нами. На бесплатной консультации мы постараемся ответить на все интересующие Вас вопросы, поможем оценить текущее состояние проекта, а также сориентируем по возможным решениям.
ОСТАВЬТЕ СВОИ ДАННЫЕ И МЫ СВЯЖЕМСЯ С ВАМИ