но они в ML ни в зуб ногой

Если с мтс работать то они никуда не ногой

Типа система быстрого определения ПРОБЛЕМ

да, и вот проблемы и методы их решения все само собой только на естественном языке и сформулированы, причем так что формалировать их какими-то обычными методами слабореально

Мтс хотели это ещё к бизнес процессам привязать

ага ну ладно у меня таких задач нет но вот я слышал что в мегафоне есть. короче, там есть логи оборудования, очень детальные, и принципы/правила взаимодействия оборудования и внешних факторов, слабо формализованные. при этом вся сеть была когда-то давно спроектирована, и сильно выросла. в реальности в ней часто возникают узкие места которые чинят в режиме "ну вот сломалось теперь чиним". и короче они думают как по логам и всем этим слабоформализованным правилам и сборнику подземных стуков (опыту эксплуатации) предсказывать где и что  сломается.

и при этом иметь еще возможность накопленный опыт неполадок и их причин как-то быстро формализовывать обратно в модель.

ну то есть это в принципе везде где predictive maintenance в том или ином виде существует как проблема.

ну мой чувак он не в мегафоне, он в компании которая продает решения в мегафон. то есть они будут заинтересованы только если нанять или однократно сделать что-то и передать им

но я интро могу сделать не вопрос, вдруг договоритесь