Empresas de desarrollo de machine learning
Los equipos de ML construyen sistemas predictivos —previsión, scoring, clasificación, recomendación— y los pipelines de datos que los mantienen en marcha. Compara proveedores verificados y pide presupuestos.
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Before you shortlist anyone
All calculatorsThe short answer
1,000 Machine learning companies are listed. 63% publish a minimum project budget; the median floor is $10k. Most work starts in the $3–10k range. Median published rate is $25/hr across 67 companies.
Best supplied: Rusia (420) · EE.UU. (130) · India (77)
Recalculated 2026-09-12 from live profiles.
What it costs, by country
Each cell counts companies whose published minimum project budget falls in that band. Only countries with at least 5 listed companies appear.
| Country | under $3k | $3–10k | $10–20k | $20–30k | $30k+ | Median rate |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Rusia420Widest choice | 3 | 82 | 72 | 54 | 48 | $30/hr |
| EE.UU.130 | 4 | 21 | 14 | 13 | 46 | $30/hr |
| India77 | 1 | 12 | 9 | 11 | 10 | $18/hr |
| Bielorrusia61 | 4 | 19 | 7 | 7 | 5 | $25/hr |
| Ucrania50 | — | 12 | 5 | 9 | 3 | — |
| Alemania30 | — | 2 | — | 5 | 1 | — |
| Países Bajos26 | — | 3 | 4 | 4 | 9 | — |
| Polonia23 | — | 4 | 4 | 5 | 5 | — |
| Reino Unido21 | — | 2 | 4 | 1 | 7 | — |
| Kazajstán13 | 3 | 4 | 1 | 1 | — | — |
| Uzbekistán11 | 1 | 4 | 3 | — | — | — |
| Armenia9 | — | 3 | 2 | — | — | — |
| Australia7 | 1 | 1 | — | 3 | — | — |
| Israel5 | — | 2 | — | — | — | — |
| Canadá5 | 1 | — | — | — | 2 | — |
How this table is built
- Figures are minimum project budgets companies publish on their own profiles — the floor below which they decline work, not the price of a finished project.
- USD only. Companies quote in six currencies and averaging across them produces a number nobody charges.
- Budgets outside $300–$2,000,000 and rates outside $5–$500/hr are dropped as data-entry errors.
- A country needs 5 listed companies for a row, and 5 published rates before a median rate is shown.
What will your budget reach?
Move the slider. Every figure below is a count of companies whose published minimum project budget sits at or under that amount.
208 of 626 companies (33%) take projects at this size.
Where the entry thresholds sit
- under $3k
- 21
- $3–10k
- 187
- $10–20k
- 144
- $20–30k
- 126
- $30k+
- 148
Goes furthest in Rusia — 85 companies
This says who will engage, not what your scope should cost. A budget that reaches most of the market still buys very different things depending on what you are building.
Who is focused, and who has proved it
Horizontal: how concentrated a company is on Machine learning. Vertical: how much checkable evidence stands behind it. 59 of 1000 companies are plotted — the rest have fewer than 2 evidence signals, so placing them would be guesswork.
- Big Drop IncLeaders
- FueledLeaders
- IntellectsoftLeaders
- moodleyLeaders
- The Digital EmbassyLeaders
- Vergani&GascoLeaders
How a company is placed
- Focus is the inverse of how many categories a company claims, blended with the share of its portfolio tagged with this one. A firm listing three technologies is concentrated; a firm listing forty also appears here.
- Proven delivery adds published reviews (to 20), portfolio projects (to 25), Ahrefs Domain Rating (to 60) and years listed (to 10). Each is capped so no single signal carries a company to the top.
- Positions are relative to the other companies on this page: the median company sits at the centre of each axis, so a quadrant boundary means "ahead of half the companies listed here". Raw scores are in each bubble's tooltip.
- Deliberately excluded: the star rating, which sits in too narrow a band to separate anyone; the editorial rank, which is a hand-assigned sort weight; and paid verification, which does not move anything on this chart.
- Leaders:
- Concentrated on this work and with the record to show for it.
- Specialists:
- This is most of what they do, but the public evidence is still thin.
- Established generalists:
- A substantial track record, spread across many categories.
- Emerging:
- Building both focus and evidence.
Opiniones de clientes sobre Machine learning
Clickmedia
Для меня Clickmedia — это пример компании, где внимание уделяется не только результату, но и качеству рабочей среды. Комфортный офис, продуманная организация пространства, необходимое оборудование и приятные бытовые условия делают ежедневную работу более удобной и продуктивной. Все это создает ощущение порядка и профессионального подхода. В такой среде легче концентрироваться на задачах и сохранять высокий уровень вовлеченности. Это важное преимущество компании как работодателя.
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Работали с командой по двум проектам: обновление сайта интернет-магазина и создание нового сайта-витрины. Внимание и проактивность, предложение актуальных идей и быстрое воплощение. Было опасение, что сроки затянутся, но в итоге все сделали даже быстрее, чем планировали. Ребята также оказали поддержку в наполнении сайта, подключении доменов и всех сопутствующих процессов. Рекомендую
Dónde sigue siendo más rentable el machine learning
La IA generativa se lleva la atención, pero el aprendizaje supervisado clásico sigue siendo la categoría más rentable en la mayoría de sectores: problemas acotados, métricas inequívocas y modelos baratos de operar. Si puedes describir la variable objetivo en una frase y tienes dos años de histórico etiquetado, el machine learning suele ser la herramienta correcta.
- Previsión. Demanda, inventario, tesorería y planificación de personal, hasta el nivel de SKU o punto de venta.
- Scoring y riesgo. Crédito, fraude, abandono y calidad de leads, con la explicabilidad que exigen reguladores y control interno.
- Recomendación y ranking. Feeds de producto, relevancia de búsqueda, emparejamiento y precios dinámicos.
- Mantenimiento predictivo. Modelos sobre sensores y telemetría que avisan de un fallo antes de que se pare una línea.
- MLOps. Feature stores, pipelines de entrenamiento, monitorización de deriva y reentrenamiento — lo que decide si un modelo sobrevive a su primer año.
Cómo evaluar a un socio de ML
- Pide la línea base. Un equipo incapaz de decir cuánto supera su modelo a una heurística simple no ha medido lo esencial.
- Pregunta por la brecha entre métricas offline y online: cómo se tradujo la precisión de validación en resultados de negocio en un proyecto anterior.
- Revisa la monitorización: detección de deriva, disparadores de reentrenamiento y qué ocurre cuando los datos de entrada cambian de forma en silencio.
- Evalúa pronto la disponibilidad de datos. Los plazos de ML se rompen en el acceso, el etiquetado y la calidad, no en el modelado.
- Incluye el despliegue desde el primer día —batch, tiempo real o edge—, porque condiciona toda la arquitectura.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos datos hacen falta?
¿Cuánto cuesta un proyecto de ML?
¿Cuánto se tarda en llegar a producción?
¿Machine learning o un LLM?
Por qué confiar en Wadline
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