По задаче
По технологии
По отрасли
Цифровое здоровье
Авиационное производство
Транспортная инфраструктура
Оптовая дистрибуция
Туризм и бронирование
Маркетинг и веб-сервисы
Аренда и продажа автомобилей
Городская инфраструктура
Частная медицина
Цифровое здоровье
Собственный продукт студии. Ореол — ассистент, помогающий пациенту разобраться в симптомах и принять решение, нужен ли визит к врачу.
Информация о симптомах в открытых источниках разрозненная: одни ресурсы пугают, другие недооценивают риск. Пациенту сложно понять, требует ли его состояние обращения к врачу.
Создать продукт, который оценивает симптомы и маршрутизирует пациента — строго на основе клинических протоколов.
Сервис не заменяет врача и не ставит диагноз. Финальное медицинское решение остаётся за специалистом.
Проект в активной разработке с 2025 года.
Авиационное производство
Крупный российский производитель авиационной техники.
Контроль состояния конструктивных элементов выполнялся на основе данных весовых измерений. По мере роста объёма производства ручной анализ осциллограмм перестал быть масштабируемым.
Разработать систему выявления аномальных паттернов во временных рядах, позволяющую обнаруживать потенциальные дефекты на ранней стадии.
Система встроена в производственный процесс и используется как инструмент регулярной диагностики.
Обработка велась на потоке данных объёмом тысячи измерений в сутки.
Транспортная инфраструктура
Крупный транспортный инфраструктурный объект с международной эксплуатацией.
Регулярные отчёты формировались вручную на основе внутренних данных. Подготовка занимала значительное время инженерной команды.
Автоматизировать генерацию отчётности и интегрировать её в существующее программное обеспечение.
Отчётность стала частью системной инфраструктуры, а не отдельной ручной задачей.
Оптовая дистрибуция
Оптовый дистрибьютор инженерных систем с сетью филиалов по стране.
Заявки приходят как угодно: списком в свободной форме, фотографией листа с объекта, пересылкой из чата или вопросом на подбор. Точного артикула в них обычно нет. Каждую позицию менеджер ищет руками в каталоге на сотни тысяч наименований, и так у трёхсот с лишним человек ежедневно.
Сделать так, чтобы позиции подбирались автоматически, а менеджеру оставалась проверка, а не поиск.
Единый каталог и единые правила подбора на все филиалы.
Туризм и бронирование
Международный туристический агрегатор, площадка бронирования услуг.
Пользователи тратят время на сложные фильтры вместо того, чтобы просто описать желаемую поездку. При этом предложения нужно собрать более чем от 100 поставщиков в одном месте.
Разработать ИИ-поиск, который разбирает запрос пользователя на естественном языке и формирует персональные рекомендации без сложных фильтров.
Владелец площадки видит бронирования, выручку и регистрации в одной сводке.
Срок выполнения 3 месяца.
Маркетинг и веб-сервисы
Веб-сервис для маркетинга с личным кабинетом.
Маркетинговая стратегия требует ручного разбора рынка, конкурентов и аудитории, а это занимает недели. При этом бизнесу нужен не просто документ, а рабочий инструмент с версиями, историей изменений и выгрузкой. И результат должен быть пригоден сразу к запуску, вместе с медиапланом, бюджетами и каналами продвижения.
Разработать платформу, которая помогает бизнесу автоматически собирать персональные маркетинговые стратегии на основе разбора рынка, конкурентов и целевой аудитории.
Проект в производстве с 2026 года.
Аренда и продажа автомобилей
Небольшая компания в сфере аренды и продажи автомобилей с распределённой структурой.
Продажи, аренда и сервис учитывались в трёх разных системах. Управленческие решения принимались на основе разрозненной отчётности, единой аналитической модели клиентской активности не было.
Построить системную аналитику и выявить точки оптимизации процессов.
Проект стал основой для регулярного управления на данных.
Городская инфраструктура
Команда, работающая с задачами городской и инфраструктурной аналитики.
Необходимость масштабно оценивать уровень освещённости территорий без выездных замеров.
Разработать воспроизводимый pipeline анализа спутниковых изображений с применением ML.
Частная медицина
Частнопрактикующий врач. Цифровой ассистент запущен, чтобы масштабировать личную экспертизу врача на больший поток пациентов.
Подробная консультация для каждого нового пациента — десятки минут: сбор анамнеза, объяснение причин состояния, подбор анализов и рекомендаций. На входящем потоке экспертиза врача упирается в физический предел времени.
Создать цифровую версию врача — Telegram-ассистента, который автономно ведёт диалог с пациентом, собирает симптоматику и формирует персональный разбор ситуации в стиле и логике конкретного специалиста.
Сервис не заменяет врача и не ставит диагноз. Финальное медицинское решение остаётся за специалистом.
Стиль и подход воспроизводят логику конкретного специалиста, а не усреднённую модель.
¹ Результаты отдельных проектов. Эффект зависит от процесса и данных.
Подбираем метод под задачу, опираемся на данные и измеряем результат работы системы.
Аудит и план
01Разбираем задачу: что должна делать система, на каких данных, как измерить результат. Метрика успеха устанавливается до написания кода.
Пилот
02Подключаемся к вашим источникам, чистим и размечаем данные. Без этого шага решение не будет работать точно: мы не пропускаем его ради скорости.
Разрабатываем и тестируем 1–2 сценария на ваших данных. Вы видите живую систему с реальными метриками до полноценного внедрения.
Внедрение в прод
04Встраиваем систему в ваш стек: CRM, 1С, телефония, мессенджеры. Данные остаются в вашей инфраструктуре.
После запуска — мониторинг качества модели. При снижении точности или изменении данных — переобучаем модель и выпускаем новую версию.
Собираем систему из понятных частей: поиск, классификация, маршрутизация, шаблоны ответов. Языковую модель подключаем только там, где без неё не обойтись, — так система работает предсказуемо и её легко проверить.
Ответ опирается на ваши документы, а не на то, что модель «придумает». Каждый ответ можно проверить по источнику.
До запуска — тест-набор из ваших реальных примеров. При изменениях — проверка регресса. Вы видите цифры, а не обещания.
Разграничение доступа по ролям. Логирование для аудита. Размещение в вашей инфраструктуре или в облаке — по вашим требованиям.
До Dzeta наши инженеры работали в крупнейших технологических компаниях России. Мы знаем, как устроены промышленные системы изнутри, и разрабатываем по тем же стандартам. Пишем код и строим системы сами. Между вами и инженерами нет подрядчиков.
ML-инженеры, рекомендательные системы, обработка текста
Промышленное машинное обучение, аналитика датчиков, поиск отклонений
Компьютерное зрение, обработка текста, продуктовая разработка на ИИ
МГУ
МФТИ
ВШЭ
МГТУ им. Баумана
МАРХИ
УрГАХУИспользуем проверенные модели, системы данных и инструменты разработки. Архитектуру определяют ваши требования.
Полный порядок расчёта стоимости: сведения о компании
3–5 рабочих дней
Разберём задачу и подготовим конкретный план под ваш процесс.
2–6 недель
1–2 сценария на ваших данных. Результат до решения о масштабировании.
4–12 недель
Все сценарии, интеграции, мониторинг и сопровождение.
Нет, если вы этого не хотите. Данные остаются в вашей инфраструктуре или в частном облаке, без передачи третьим сторонам. Архитектуру размещения обсуждаем на диагностике и фиксируем в договоре.
Нет. Мы берём на себя всё — от проектирования до запуска. С вашей стороны нужен человек, который разбирается в процессе: что отвечать клиентам, какие документы важны, как устроена работа.
Для этого пилот и нужен. До старта вместе фиксируем критерии успеха и метрики. Если результат не достигнут — говорим об этом прямо и предлагаем корректировки. Мы не масштабируем то, что не работает.
Зависит от сложности сценариев, числа интеграций и объёма данных. Стоимость аудита зависит от числа процессов, называем её после короткого созвона. Пилот — от 290 000 ₽. Продуктив — индивидуально, после результатов пилота.
Диагностика — 3–5 рабочих дней. Пилот — 2–6 недель. Полное внедрение — 4–12 недель. Первый измеримый результат вы получаете на пилоте, до масштабирования.
Нет, основная аудитория — средний бизнес. Применяем инженерные стандарты, но проектируем под реальные бюджеты. Если есть повторяемый процесс и понятный результат — мы сможем вам помочь.
Для начала хватит короткого описания. Вместе уточним данные, процесс и критерии результата.
Заявка попадёт напрямую нашей команде.