2019 — рождение
Первый пайплайн калибровки изоляции и дефолтных рисков для кредитного бюро «Кредит-Мониторинг». Скоринг-модель стала на 3,4 п.п. точнее по AUC.
Об АймФордж
История, ценности и команда, которая куёт точность
За каждой стабильной моделью стоят годы исследований и принцип: «если мы не можем это измерить — мы не можем на это опираться». Ниже — как мы пришли от лаборатории МГУ до платформы, на которой работают 500+ команд.
История основания
В 2019 году лаборатория прикладной статистики МГУ им. М. В. Ломоносова столкнулась с простой, но болезненной проблемой: модели, идеально работающие в учебном задании, «плыли» в потоке реальных данных. Так родилась первая версия АймФордж — внутренний инструмент для калибровки вероятностных прогнозов.
2021 — коммерческий запуск
Первая публичная версия SDK и облачный кластер в Москве. К концу года к платформе подключились 12 финтех-компаний, включая «ФинТех Банк» и «ЛогистикПро».
2024 — глобальное присутствие
Открыли офисы в Берлине и Сиднее. Поддержка 500+ команд, 12 000+ активных моделей и 4,2 млрд предсказаний в сутки.
Наши ценности
Три принципа, которые мы проверяем в каждом релизе, найме и клиентском кейсе.
Точность
Мы измеряем каждую метрику: AUC, Brier, ECE, F1. Если модель не проходит порог, она не уходит в продакшен. У нас нет «примерно работает».
Скорость
Медианная задержка обработки — 10 мс. Мы строим пайплайны так, чтобы оптимизация не тормозила ваш основной сервис, а ускоряла его.
Прозрачность
Полный аудит-лог, объяснимость предсказаний (SHAP, LIME) и открытые API. Вы всегда знаете, почему модель приняла именно такое решение.
Команда
Ядро АймФордж — 48 инженеров, исследователей и данных-сайентистов. Вот три человека, которые принимают ключевые решения.
Артём Соколов
CEO и сооснователь
Бывший CTO в «Яндекс.Денежных переводах», 12 лет в платёжных системах. Окончил МГУ (прикладная математика). Верит, что точность — это не фича, а базовое право клиента.
Мария Коваленко
CTO и сооснователь
До АймФордж — инженер в Google Cloud, работала над Vertex AI. Автор 6 статей по стриминговой калибровке. Отвечает за архитектуру и 10-мс задержку.
Денис Ярцев
Head of Research
Кандидат физико-математических наук (СПбГУ), 9 лет в области байесовской калибровки и неопределённости. Автор открытого пакета «forge-calibration» на GitHub (4 200 звёзд).
Отвечает за исследовательскую лабораторию и публикации на NeurIPS, ICML.
Офисы и глобальное присутствие
Мы работаем в часовых поясах, где ваши модели не спят. Три офиса, единый код-бейс и 24/7 мониторинг.
Москва (HQ)
Ленинградский пр-т, 39А, башня «Око». 32 сотрудника, R&D и продакшн-кластер.
Берлин
Torstraße 101. 11 человек, европейские клиенты и compliance.
Сидней
200 George St. 7 человек, APAC-поддержка и локальные регуляторные требования.
Сертификаты и признание
Мы проходим независимые аудиты и участвуем в отраслевых рейтингах — чтобы вы могли доверять нашей платформе так же, как своим основным процессам.
ISO 27001:2022
Сертификат системы менеджмента информационной безопасности, подтверждён Bureau Veritas в марте 2023 года. Действует до марта 2026.
SOC 2 Type II
Аудит безопасности, доступности и обработки данных пройден в 2024 году. Отчёт доступен по запросу для корпоративных клиентов.
Лучшая MLOps-платформа 2024
Награда «DataWeek Awards» в категории «Инструменты мониторинга и оптимизации ML». В шорт-листе — 28 вендоров из 14 стран.
Партнёр AWS
Официальный партнёр в категории «AI/ML» с 2022 года. Интеграция с SageMaker, EKS и CloudWatch из коробки.
Google Cloud Partner
Решение сертифицировано для Vertex AI и BigQuery. Совместный кейс с «ФинТех Банком» опубликован в каталоге GCP Marketplace.
Открытый стандарт ForgeCal
Наш протокол обмена метриками калибровки принят рабочей группой MLPerf как рекомендация для бенчмаркинга вероятностных моделей.
Куем точность. Ускоряем успех.
Познакомьтесь с командой, задайте вопросы и получите демо на ваших данных. Первый аудит модели — бесплатно.
Связаться с командой