Аутстаффинг IT-специалистов
от 250 000₽
от 250 000₽
Усиливаем вашу команду проверенными разработчиками уровня middle и senior. Подключаем специалиста к проекту за 5–10 рабочих дней: подбираем по стеку, формату работы (офис/удалёнка) и культуре команды. Работаем по договору с прозрачным rate-card, оформление по ТК РФ или ГПХ. Среди клиентов - X5, T1, Газпромнефть, Мосбиржа.
В команде 250+ специалистов: Backend (Java, Python, Go, C#, PHP), Frontend (React, Vue, Angular), Mobile (iOS, Android, Flutter), DevOps, QA, Analyst, UX/UI. Берём на себя HR-сопровождение, замену специалиста по запросу и контроль качества.
Берём проект целиком: от аналитики и проектирования до релиза и сопровождения. Веб-сервисы, мобильные приложения, корпоративные системы, личные кабинеты, маркетплейсы, интеграции с 1С и внешними API. Работаем по T&M или Fixed Price - выбираем модель под зрелость требований.
10 лет на рынке, опыт в финтехе, ритейле, телекоме и госсекторе. Подписываем NDA, оформляем передачу исключительных прав, помогаем с интеграцией в инфраструктуру заказчика.
Помогаем спроектировать архитектуру нового продукта или провести аудит существующего: код-ревью, проверка инфраструктуры, оценка технологического долга, рекомендации по импортозамещению и миграции на российский стек. Подбираем технологии под бизнес-задачу, а не наоборот.
По итогам - отчёт с метриками, roadmap изменений и оценкой ресурсов. Если нужно - подхватываем реализацию своими командами.
Проектируем и выводим в продакшн LLM-системы корпоративного уровня с предсказуемым качеством, контролируемой стоимостью инференса и измеримыми SLA. Реализуем multi-agent архитектуры и оркестрацию на LangGraph, CrewAI и собственных фреймворках: tool-calling, function-calling, agentic workflows с управляемым состоянием и долгоживущей памятью. Разрабатываем RAG-пайплайны на векторных хранилищах Qdrant, Weaviate, pgvector, Milvus с гибридным поиском, реранкингом и контекстной компрессией — production-grade retrieval с измеримыми метриками relevance и recall. Выполняем fine-tuning open-source моделей (LoRA, QLoRA, full fine-tune) на инфраструктуре A100/H100, дистилляцию и квантизацию под целевой профиль инференса. Разворачиваем Llama, Qwen, DeepSeek, GigaChat в on-premise контуре через vLLM, TGI, Ollama с горизонтальным масштабированием и автоскейлингом. Закрываем полный MLOps-цикл под LLM: версионирование промптов и эвалюаций через Langfuse и LangSmith, CI/CD для промптов, регрессионное тестирование на golden datasets, мониторинг hallucination rate, latency, потребления токенов и unit-экономики в разрезе фич. Обеспечиваем безопасность контура: guardrails, защита от prompt injection и jailbreak, маскирование PII, аудит-логирование в соответствии с требованиями 152-ФЗ. Оптимизируем стоимость и производительность через semantic caching, батчинг запросов и спекулятивный декодинг — там, где это даёт измеримый выигрыш по latency и cost-per-request. Стек: Python, PyTorch, Transformers, LangChain, LlamaIndex, vLLM, Ray, Kubernetes, Triton Inference Server. Поддерживаемые модели: Claude, GPT-4/5, Gemini, Llama 3/4, Qwen 2.5/3, DeepSeek V3/R1, YandexGPT, GigaChat. Типовые проекты: AI-агенты для автоматизации back-office процессов, RAG-системы поверх корпоративных баз знаний объёмом 100k+ документов, голосовые ассистенты с интеграцией STT/TTS в телефонию, пайплайны классификации и извлечения данных для документооборота, AI-копилоты для внутренних инструментов.