Услуги ML-инженеров на аутстаффинге и аутсорсинге: развитие компаний через машинное обучение

Компании используют услуги ML-инженеров для внедрения передовых технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы, чтобы оптимизировать ИТ-инфраструктуру, повысить доверие клиентов или создать новые продукты.

Опрос от компании Capgemini выявил, что среди 1000 организаций по всему миру:

В этой статье мы подробнее расскажем про подходы аутстаффинга и аутсорсинга при необходимости ML-услуг для проекта разработки, продемонстрируем преимущества каждого, а также объясним плюсы ML-решений для бизнеса, выделим спектр обязанностей грамотных ML-инженеров, с примерами компаний, уже внедривших ML-разработки в бизнес-процессы, и нашими кейсами.

Начнем с плюсов ML-решений для бизнеса :)

Для начала рассмотрим определение ML или по-другому, машинного обучения. По сути, это один из методов обучения искусственного интеллекта, отвечающий за передачу «знаний» AI-системе.

Алгоритмы машинного обучения активно анализируют поведение покупателей с целью предлагать им соответствующие товары и услуги в нужное время. Например, ML-алгоритмы предлагают владельцу кошки товары (корм и игрушки для кошек) за пару недель до того, как закончится запас корма.

Таким образом, благодаря ML-решениям для бизнеса, инженеры настраивают персонализированные предложения своевременно, основанные на индивидуальных предпочтениях и потребностях клиентов.

Машинное обучение позволяет обрабатывать большое количество данных и определять закономерности для улучшения точности прогнозирования и предсказания результатов.

Таким образом, применяя ML, компания может увеличивать внутренние ресурсы и снижать расходы.

ML-решения автоматизируют рутинные и трудоемкие задачи, что позволяет сотрудникам сосредоточиться на стратегически важных вещах или вовсе сократить штат. Оптимизация процессов также приводит к экономии времени и затрат на выполнение этих задач.

Таким образом, компании прибегают к экономии средств за счет автоматизации бизнес-процессов благодаря ML-решениям для бизнеса.

Машинное обучение также позволяет анализировать данные о клиентах и создавать персонализированные рекомендации и предложения для повышения удовлетворенности клиентов.

ML-модели могут анализировать данные и идентифицировать аномалии, сигнализирующие о возможном мошенничестве или потенциальных рисках.

Таким образом, компании могут предотвратить потери и защитить бизнес от негативных последствий.

Машинное обучение может помочь в разработке новых продуктов и услуг на основе анализа рынка, потребностей клиентов и тенденций. Таким образом, компании добиваются конкурентного преимущества и находят новые источники дохода.

Примеры мировых компаний, реализующих ML-решения для бизнеса, подтверждают потенциал использования машинного обучения в разных отраслях и контекстах. ML-услуги позволяют компаниям экономить средства, удовлетворять потребности клиентов и разрабатывать новые решения для рынка, повышая собственную конкурентоспособность.

Однако для внедрения ML-услуг в бизнес-процессы компаниям нужны высококлассные специалисты. Где их взять, расскажем далее :)

Аутстаффинг и аутсорсинг услуг ML-инженеров - это процесс найма сторонних специалистов для выполнения задач, связанных с разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих программе "учиться" и решать задачи бизнеса на основе имеющихся данных.

В целом и тот, и другой подход очень схожи между собой, имеют одни и те же преимущества.

Тем не менее стоит разграничить определение аутсорса, аутстаффинга и аутсорсинга.

Аутсорс предполагает полное делегирование разработки проекта на стороннюю компанию.

Аутсорсинг ML-инженеров, равно как и аутстаффинг - наем отдельных специалистов. По сути, передача компании-заказчику нужных работников на время. Внешняя компания при этом берет на себя юридическое сопровождение сотрудников.

ИТ-аутстаффинг позволяет компаниям осуществлять эффективное управление процессом разработки софта, одновременно сокращая расходы, связанные с содержанием внутренней команды разработчиков. В этом случае сохранение компанией контроля над проектами - основное отличие модели аутстаффинга и аутсорсинга специалистов от аутсорса проектов.

Вернемся к ML-услугам.

В ML-решения входит область Data Science - область науки о методах анализа данных и извлечения из них ценной информации, знаний. Данная область полезна для принятия стратегических решений в бизнесе.

Аутстаффинг и аутсорсинг ML-инженеров включает также услуги специалистов по Data Science. Подход, затрагивающий Data Science, предполагает подписание контрактов с внешними агентствами-аутсорсерами за предоставлением услуг по созданию рекомендательных систем и визуализации данных.

Что касается услуг ML-инженеров - они открывают возможности для создания различных сервисов и программ. Пожалуй, наиболее распространенным примером являются социальные сети и медиаплатформы.

Здесь услуги Data Science-специалистов совместно с услугами ML-инженеров предполагают создание систем для анализа просмотренного контента или запросов пользователей и предоставляют компании релевантные результаты для разработки дальнейшей стратегии продвижения и увеличения прибыли.

Помимо этого, ML применяется и в более сложных областях: медицинская диагностика, логистика, финансовый сектор.

Для медицины услуги ML-инженеров и в целом машинное обучение помогает поставить диагноз на основе симптомов заболевания, выявить маркеры, которые провоцируют болезнь, определить склонности пациента к заболеванию и составить рекомендации для лечения.

В логистике ML реализуется в качестве способа оптимизации маршрутов и сокращении количества транспорта. Машинное обучение предупреждает о возможных рисках для предотвращения сбоев в поставках, прогнозирует заполняемость складских помещений и рассчитывает стоимость перевозки.

Если кратко, то аутстаффинг и аутсорсинг ML-инженеров может быть полезен как бизнесу, так и другим ИТ-компаниям, которые хотят снизить затраты на содержание штата, получить доступ к опытным специалистам или просто расширить свою команду для успешной реализации проектов.

Далее предлагаем рассмотреть навыки ML-инженеров и специалистов по Data Science на аутстаффинге и аутсорсинге.

Услуги специалистов Data Science и ML-инженеров на аутсорсинге предполагают, что работнику придется взаимодействовать с данными, проводить их анализ и создавать на основе полученных знаний программу. В связи с этим, специалист:

Ключевыми технологиями в арсенале ML-программиста являются языки программирования: Python и SQL, а также фреймворки: NumPy, Matplotlib, Pandas, Sklearn, PyTorch и Tensorflow.

Среди ключевых софт-скилов, которыми обладает профессиональный ML-инженер, можно выделить:

Мы предлагаем аутстаффинг и аутсорсинг ML-инженеров, а также аутсорсинг Data Science-специалистов, которые могут помочь Вам в реализации ML-моделей для ИТ-инфраструктуры Вашей компании.

Аутсорсинг ML-инженеров позволяет компаниям воспользоваться опытом и экспертизой в области машинного обучения без необходимости создавать полноценную внутреннюю команду разработчиков, сократить расходы на содержание штата и повысить скорость разработки ИТ-продуктов. Особенно полезно для небольших компаний, у которых нет достаточного количества ресурсов или опыта в этой области.

В целом аутстаффинг и ML-аутсорсинг помогает реализовать проекты в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения с меньшими затратами и рисками.