Проверка сценариев, параметров и логики работы ИИ-агентов на основе текстовых инструкций. Анализ откликов, выявление ошибок, формулировка правок.
Машинное обучение (ML)
Работа в проектах на стыке разработки и прикладной аналитики: настройка пайплайнов, подготовка датасетов, выбор моделей, оценка качества.
Автоматизация и цифровые сценарии
Разработка шаблонов и автоматизация рутинных операций — генерация писем, отчётов, инструкций, проверок. Используем нейросети, no-code-платформы и собственные наработки.
