18 лет в IT · каждый день строю AI-продукты в проде

Консультации по машинному обучению и внедрению ИИ
— под вашу задачу, без хайпа

Я — Ренат Алимбеков, ML-консультант и инженер с 18-летним опытом. Каждый день проектирую и запускаю в проде системы машинного обучения и искусственного интеллекта: ML-модели, LLM-пайплайны, RAG-ассистенты. На консультации разбираю вашу задачу и даю решение, которое работает, а не слайды.

Автор курса «Управление AI и ML продуктами» · Кейсы: FindMyKids, SCAANZ, Unimatch.ai, Conformal Group, Bank Kompanion, Spiry · Пишу в блоге alimbekov.com и @renat_alimbekov

0.96
F1 · Conformal
13+
AI-агентов · Spiry
18 лет
в IT и ML

Почему со мной, а не с курсом

В выдаче по «AI» и «data science» — десятки курсов. Разница простая: они учат теории — я строю продукт.

Прямо сейчас я проектирую production-платформу Spiry: асинхронная оркестрация LLM-джобов, фолбэки между провайдерами, базы знаний, генерация текста и изображений, продуктовая аналитика и эвалы качества. Те же грабли, через которые проходит ваша команда, я прохожу каждый день — и знаю, где они лежат.

Поэтому консультация по машинному обучению — это не «давайте расскажу, что такое RAG». Это: вот ваша задача → вот архитектура → вот какие модели брать → вот где вы потеряете деньги и время. Конкретно и под ваш случай.

Кейсы и проекты

Не теория, а системы в продакшене — от собственной AI-платформы до моделей для клиентов.

Флагман
Spiry
Production AI Content Platform

AI Research Engineer

AI-платформа генерации контента. Мультиагентная архитектура: асинхронная оркестрация LLM-джобов, фолбэки между провайдерами, базы знаний, генерация текста и изображений (Gemini / Recraft), продуктовая аналитика и эвалы качества.

13+ AI-агентов4 модальности100K reels в пайплайне ниш
Перейти на платформу

Conformal Group

AI Researcher · Contract · Seattle, US · 2024

AI-модерация контента для защиты онлайн-сообществ от травли. Файнтюнинг BERT / BERTopic, работа с SOTA-LLM, оценка качества моделей. Результаты — командные; цифры публичны.

F1 ≈ 0.96AUPRC > 0.98<40 мс латентность−90% нагрузки на модераторов
Featured on Yahoo Finance

Bank Kompanion (Кыргызстан)

MLOps & Fraud Scoring · Консалтинг

Построение инфраструктуры фрод-скоринга: архитектура MLOps-пайплайна, развёртывание и мониторинг моделей в проде, процессы от обучения до деплоя.

Антифрод-скорингMLOps в продеФинсектор

FindMyKids

ML · Anomaly Detection

Модель обнаружения геоаномалий (geo outliers detection) для семейного трекинг-приложения.

F1 ≈ 0.95Family Safety
Перейти на сайт

SCAANZ

Healthcare AI

Модель детекции заболеваний глаз (eye diseases detection) для healthcare-AI.

+5% accuracyHealthcare AI
Перейти на сайт

Unimatch.ai

AI Strategy

Дизайн стратегии внедрения AI (AI adoption strategy) для продукта.

AI-стратегия
Перейти на сайт

Решите любую задачу с данными

Консультация по машинному обучению под вашу задачу: неважно, запускаете ли вы первую ML-модель или масштабируете существующую — получите работающее решение, а не общие советы

Запустите ML-модель

Получите готовую архитектуру модели под вашу задачу: прогнозирование продаж, оттока клиентов или рекомендации товаров

Постройте data-пайплайн

Узнайте, как обрабатывать терабайты данных без боли: от выбора стека до архитектуры хранилища

Вырастите в карьере

Составим персональный план развития: какие навыки качать, какие проекты брать, как пройти собеседование в топ-компанию

Что мы решим

Не абстрактные консультации, а конкретные задачи. Выбирайте по тому, что болит.

Бизнесу и фаундерам

Рекомендуется

Внедрение LLM и GenAI в продукт

Ассистенты, RAG, генеративные контент-системы: архитектура, провайдеры, фолбэки, стоимость — от идеи до работающего пайплайна.

Рекомендуется

AI/ML продуктовая стратегия

Для фаундеров и продактов: какие AI-фичи дадут результат, как не сжечь бюджет на хайп, дорожная карта и эвалы.

MLOps и инфраструктура ML в проде

Развёртывание, мониторинг и надёжность скоринговых и предиктивных моделей. Для банков и финтеха, где модель уже есть, но не доезжает до прода.

Аудит AI/ML-проекта

Модель не идёт в прод, качество плавает, расходы растут? Разберём выбор моделей, эвалы, узкие места и план починки.

Специалистам

Менторинг и карьера в Data Science / AI

Персональный план на 3–6 месяцев, ревью кода и проектов, подготовка к собеседованиям.

Подробнее о менторинге

Как работаем · форматы

Выберите формат работы

Любую из задач выше берём в одном из трёх форматов — цена зависит от формата, а не от темы.

Гарантия возврата: полный возврат при отмене за 48+ часов — условия возврата средств

Рекомендуется
Быстрый старт

Онлайн-консультация · 60 минут

50,000

≈ 9 500 ₽ / $95 · курс ориентировочный

Решите конкретную задачу за один созвон
  • 60 минут — разберём вашу задачу до деталей
  • Запись сессии — пересматривайте сколько нужно
  • Готовый план действий с конкретными шагами
  • 3 дня поддержки — задавайте вопросы в чате
Глубокое погружение

Очная консультация в Алматы · 90 минут

80,000

≈ 15 000 ₽ / $150 · курс ориентировочный

Разберём сложный проект вживую в Алматы
  • 90 минут — больше времени на сложные вопросы
  • Работа с вашими данными прямо на встрече
  • Детальная дорожная карта проекта
  • 5 дней поддержки для внедрения решений
Карьерный рост

Менторинг · почасовой

40,000₸/час

≈ 7 500 ₽ / $75 · курс ориентировочный

Персональный наставник на пути в Data Science. Подробнее о менторинге
  • Ваш личный план развития на 3-6 месяцев
  • Ревью кода — учитесь на реальных ошибках
  • Подготовка к собеседованиям в топ-компании
  • 10 дней поддержки между сессиями
Сравнение форматов консультаций по машинному обучению
ФорматДлительностьПоддержкаЦена
Онлайн-консультация60 минут3 дня в чате50 000 ₸
Очная в Алматы90 минут5 дней в чате80 000 ₸
Менторингпочасовой10 дней в чате40 000 ₸/час

Часто задаваемые вопросы

Ответы на популярные вопросы о консультациях

Какие задачи можно решить на консультации?
Консультации покрывают широкий спектр задач: от разработки ML-моделей и анализа данных до построения аналитических пайплайнов и внедрения AI-решений в бизнес-процессы. Также помогаю с выбором технологий, архитектурными решениями и стратегией развития data-команды.
Нужно ли готовиться к консультации заранее?
Желательно подготовить описание вашей задачи, имеющиеся данные (если есть) и конкретные вопросы. Для очных консультаций можно принести ноутбук с данными для совместной работы. Чем детальнее вы опишете задачу, тем более конкретные рекомендации получите.
Какие материалы я получу после консультации?
После консультации вы получите: запись сессии (для онлайн), структурированный план действий, рекомендации по технологиям и подходам, полезные ссылки и материалы. Также предоставляю поддержку в чате для уточняющих вопросов.
Можно ли перенести или отменить консультацию?
Да, консультацию можно перенести бесплатно один раз при уведомлении за 24+ часов. Отмена возможна с полным возвратом при уведомлении за 48+ часов, с возвратом 50% при уведомлении за 24-48 часов. Возврат инициируем в течение 3 рабочих дней после одобрения заявки; зачисление на карту банком-эмитентом занимает от 5 до 14 рабочих дней.
Подходят ли консультации для начинающих?
Абсолютно! Адаптирую объяснения под ваш уровень знаний. Могу помочь с выбором направления в Data Science, составлением плана обучения, разбором базовых концепций и первых проектов. Опыт преподавания в Yandex Practicum и менторства помогает доступно объяснять сложные темы.
Что включает в себя менторство?
Менторство включает: составление индивидуального плана развития, ревью кода и проектов, помощь с карьерными вопросами, подготовку к собеседованиям и рекомендации по изучению новых технологий. Формат и интенсивность обсуждаются индивидуально.
Я не из Алматы — можно онлайн?
Да. Онлайн-консультации доступны из любой точки мира — встречаемся по видеосвязи, разницу часовых поясов согласуем заранее. Очный формат — для тех, кому удобно встретиться в Алматы; всё остальное полноценно работает онлайн, с записью сессии и материалами.
С чем приходить, если нет данных и команды?
Достаточно задачи или идеи — готовые данные и команда не обязательны. На консультации разберём, какие данные действительно нужны, где их взять, с чего начать без большой команды и каким должен быть первый реалистичный шаг. Часто самый ценный результат — понять, что НЕ нужно делать сейчас.
Чем это отличается от курса?
Курс учит теории в общем виде, консультация решает вашу конкретную задачу. Это не лекция «что такое RAG», а разбор именно вашего случая: какая архитектура подойдёт, какие модели брать, где вы потеряете деньги и время и как этого избежать. На выходе — применимый план под ваш продукт, а не конспект.
Бесплатно

Data Product Canvas: спланируй AI-продукт на одном листе

Шаблон из 10 блоков, который помогает задать правильные вопросы — от проблемы и данных до метрик, рисков и ROI — до того, как команда начнёт писать код. Оставьте email — и скачивание PDF откроется сразу.

  • 10 блоков и правильные вопросы к каждому
  • Пустой шаблон для печати + заполненный пример (кейс SMART NPS)
  • Почему классические канвы не работают для AI

Контакты

Свяжитесь со мной для обсуждения вашего проекта

Ренат Алимбеков — консультант по машинному обучению и Data Science

Ренат Алимбеков

ML-консультант · Data Science Consultant & Mentor

ML-инженер и консультант из Алматы с 18-летним опытом в машинном обучении и анализе данных, преподаватель Yandex Practicum. Помогаю бизнесу и специалистам доводить ML- и AI-задачи до работающего результата.

г. Алматы, мкр. Самал-1, д. 19, 050000 | Пн-Пт 9:00-18:00 (GMT+5)