Dataholic
обсудить архитектуру
платформа + экспертиза + агентный процесс

Ускоряем путь от гипотезы до онлайн

Dataholic — AI/ML-платформа для рекомендательных и decisioning-систем с агентным слоем поверх признаков, обучения, инференса и экспериментов. Мы предлагаем полное сопровождение в запуске, настройке платформы, обучении внутренней команды, обеспечении контроля качества и production-цикла под ваш стек.

запросить демопосмотреть стек
metrics first
непрерывный цикл гипотез, проверки и роста бизнес-метрик
custom agent roles
researcher · DS · ML-инженер · Дата-инженер · MLOps · _ваш_агент_
10х faster
ускоряем рост модели по сравнению с ручной итерацией
LIVE PROMPT / ORCHESTRATION SESSION
researcher>сформируй 5 гипотез ранжирования для повторных покупателей с ctr, gmv, latency budget
context://features=214 · catalogs=3 · retraining_window=6h · constraints=True
ds-agent>офлайн-проверка завершена · ожидаемый прирост=+2.8% · риск=низкий
ml-eng>запусти теневой инференс · experiment_id=exp_1027 · трафик=5%
gatekeeper>требуется согласование для расширения запуска выше 20%
status>отслеживаем онлайн-сигналы: conversion, gmv, latency, drift, готовность к откату
сравнение / передача артефактов
контрольная сумма контекста 92.14
- доручная настройка эксперимента · разрозненные артефакты · задержки согласований
+ послеобщие артефакты · явные правила передачи · быстрая онлайн-проверка
+ сейчасконтроль качества, план отката, непрерывный контекст между агентными ролями
01 / стек платформы

Базовая архитектура для рекомендательных и decisioning-платформ

Feature store, обучение, инференс, трекинг экспериментов, A/B и bandits собраны в единый production-контур с понятными подсказками ( latency, context, orchestration).
FEATURE LAYER
ctx tokens 0184

Общие артефакты данных

Единый слой фичей и датасетов для исследования, офлайн-проверки и serving без потери контекста между этапами.

  • feature store и lineage
  • проверки качества и согласованности данных
  • согласованность артефактов между ролями
training / inference
p95 latency 042ms

Lifecycle моделей

Обучение, сравнение с baseline, инференс и rollout-практики работают как один управляемый контур, а не как набор разрозненных задач.

  • baseline и challenger models
  • batch и online serving
  • drift, observability, rollback
EXPERIMENTATION
bandit policy 0.84

Experimentation engine

Гипотезы выходят в онлайн через трекинг экспериментов, A/B и bandits, а не теряются между исследованием и продом.

  • реестр экспериментов
  • A/B tests
  • multi-armed bandits
02 / агентный слой
правила передачи активны

Специализированные роли поверх платформы

R-01
Researcher
Генерирует гипотезы, формирует постановку и выбирает сигналы для онлайн-проверки.
DS-02
Data Scientist
Проверяет гипотезы офлайн, готовит признаки, сравнивает модели и оформляет артефакты для следующей передачи.
ML-03
ML Engineer
Управляет инференсом, ограничениями, rollout, правилами экспериментов и production-эксплуатацией.
DS-03
Data Engineer
Готовит витрины данных, контролирует data quality, оркестрирует ETL-процессы и обеспечивает feature store актуальными признаками.
MO-05
MLOps Engineer
Настраивает CI/CD, контролирует model drift, управляет версионированием и автоматизирует пайплайны переобучения.
03 / контур управления
точки согласования 04

Безопасная автоматизация вместо AI-магии

Мы автоматизируем исследование данных, генерацию гипотез, baseline-проверки и подготовку артефактов, но rollout, критичные изменения и решения по качеству не проходят без ограничений. Для них есть согласования, ручная проверка и готовность к откату.

  • контроль качества перед онлайн-запуском
  • ручные согласования рискованных изменений
  • ограничения от потери контекста и нарушений правил
  • человек в контуре критичных решений
04 / жизненный цикл гипотезы

Как гипотеза доходит до production-решения

Сигналы решения: uplift, conversion, latency, стабильность, drift, готовность к откату.
FLOW TRACE
trace id hxp_2201
  • генерация и приоритизация гипотез
  • офлайн-проверка и сравнение с baseline
  • контролируемый онлайн-запуск через A/B или bandit policy
  • rollout или откат по сигналам решения
подсказки
context integrity 99.2
сигналconversion uplift выше порога при стабильной latency
сигналнет критичного drift, правила не нарушены, rollout открыт
рискпотеря контекста между агентами или несовпадение артефактов блокирует продвижение
05 / внедрение

Платформа и инженерная команда, отвечающая за конечный бизнес-результат

Мы интегрируем платформу в ваш стек, настраиваем оркестрацию и качество данных, запускаем production-сценарии и передаём управление вашей команде с полной документацией и support.

объём внедрения
режим: с сопровождением
  • аудит данных, стека и сценариев
  • интеграция с текущей инфраструктурой и serving-контуром
  • агентный процесс, согласования и настройка правил
  • передача внутренней команде и готовность к production
hello@dataholic.ru