Ускоряем путь от гипотезы до online validation
Dataholic — AI/ML платформа для recommendation и decisioning-систем с агентным слоем поверх feature, training, inference и experimentation stack. Команда внедрения настраивает orchestration, context handoff, quality gates и production-цикл под стек клиента.
Базовая архитектура для recsys и decisioning-платформ
Shared data artifacts
Единый слой признаков и датасетов для research, offline validation и serving без потери контекста между этапами.
- feature store and lineage
- data quality and consistency checks
- artifact continuity between roles
Model execution contour
Обучение, baseline comparison, inference и rollout-практики работают как один управляемый контур, а не как набор разрозненных джобов.
- baseline and challenger models
- online inference and serving
- drift, rollback, observability
Experimentation engine
Гипотезы проходят в online через experiment tracking, A/B и bandits, а не теряются между исследованием и продом.
- experiment registry
- a/b validation
- adaptive optimization via bandits
Специализированные роли поверх платформы
Безопасная автоматизация вместо AI-магии
Мы автоматизируем исследование данных, генерацию гипотез, baseline checks и подготовку артефактов, но rollout, критичные изменения и решения по качеству не проходят без ограничений. Для них есть approvals, manual review и rollback-ready режим.
- quality gates before online rollout
- manual approvals for risky changes
- guardrails for context drift and policy violations
- human-in-the-loop at critical decision points
Как гипотеза проходит путь до production decision
- hypothesis generation and prioritization
- offline validation and baseline comparison
- controlled online launch via A/B or bandit policy
- rollout or rollback based on decision signals
Платформа плюс команда, которая дотягивает внедрение до результата
Dataholic не продаёт инфраструктуру отдельно от внедрения. Мы встраиваем платформу в ваш стек, настраиваем orchestration и quality constraints, запускаем production-сценарии и передаём контур внутренней команде.
- audit of data, stack and use cases
- integration with current infra and serving contour
- agent workflow, approvals and policy setup
- team handoff and production readiness