Что мы делаем — детально
Два направления: AI-интеграция и инженерия highload-систем. На большинстве проектов они идут в связке — потому что AI-фичу всё равно нужно держать в проде под нагрузкой, а highload-систему сегодня всё чаще нужно дополнить умным ассистентом или поиском.
AI-интеграция и LLM-системы
Помогаем встроить LLM в продукт так, чтобы это работало в проде, не врало и не съедало бюджет на токенах.
AI-интеграция в продукт
Встраиваем LLM-функции туда, где они дают реальный business outcome. Стартуем с самого «дешёвого» решения: prompt + базовая модель. Усложняем только тогда, когда eval показывает, что без RAG / агентов / fine-tuning не обойтись.
- ✓Чат-ассистенты и копилотыВ продукте, в админке, в IDE-расширении. С контекстом из вашей системы и tool-use.
- ✓Генерация и саммаризацияОписания товаров, отчёты, тезисы созвонов, шаблоны писем — с контролем качества и брендового тона.
- ✓Smart-search и автозаполнениеСемантический поиск, переформулировка запросов, intent-классификация.
- ✓Классификация и извлечениеТематика тикетов, извлечение сущностей, разбор почты и счетов.
RAG и корпоративный поиск
Превращаем ваши документы, тикеты и базу знаний в систему «вопрос-ответ» с цитированием и контролем галлюцинаций. Чанкование, hybrid search, re-ranking, fact-checking, eval — каждый этап измеряем.
- ✓Vector-инфраструктураpgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone — выбираем под нагрузку и операционные ограничения.
- ✓Hybrid searchКомбинация BM25 и embeddings с фьюжен-стратегией под ваш домен.
- ✓Re-ranking и query rewritingCross-encoder ре-ранжирование, HyDE, мульти-запросы — то, что реально двигает recall.
- ✓Eval и контроль качестваRagas, golden datasets, faithfulness и context precision как KPI релизов.
AI-агенты и автоматизация процессов
Многошаговые AI-агенты, которые реально выполняют действия в вашей системе через tool-use и MCP. Главное правило — human-in-the-loop там, где цена ошибки велика.
- ✓Оркестрация и graph-агентыLangGraph, custom orchestration, машины состояний — управляем сложностью без «магии».
- ✓Tool-use и MCPFunction calling, Model Context Protocol, безопасные интеграции с вашим API.
- ✓Saga и компенсацииЕсли шаг агента зафейлился — есть откат, ретрай и понятный аудит-trail.
- ✓Human-in-the-loopApproval-этапы, escalation в саппорт, прозрачные UI для оператора.
LLMOps и AI-инфраструктура
Production-инфраструктура вокруг моделей: gateway, кеш, observability, ratelimit, eval, A/B-тесты, fine-tuning. Слой, который обычно «забывают», пока не приходит первый счёт от провайдера.
- ✓Model gatewayМаршрутизация Claude / GPT / open-source, fallback, A/B-тесты, единый API.
- ✓Кеширование и батчингСемантический кеш, prompt cache, request batching — типичная экономия 40–70%.
- ✓Observability и evalLangfuse, OpenTelemetry, traces, golden datasets, регрессионные тесты.
- ✓Fine-tuning и self-hostedLoRA, SFT, DPO. vLLM / TGI / Ollama on-prem там, где данные нельзя отдавать наружу.
Low-code автоматизация и интеграции
Когда нужно быстро соединить несколько систем — CRM, мессенджеры, базы документов, формы — и пустить через них AI-логику, low-code платформы делают за дни то, что в коде заняло бы недели.
Не претендуем, что low-code заменяет инженерию. Но в правильном месте это самая быстрая дорога от идеи до работающего процесса — и часто первая итерация, прежде чем переписывать на код.
- ✓Выбор платформыZapier, Make, n8n. Подбираем под ограничения по compliance, on-prem, объёму операций и бюджету.
- ✓AI-флоуLLM-узлы, RAG-вызовы, классификация и саммаризация прямо в потоке Zapier / Make / n8n.
- ✓Self-hosted n8nКогда данные нельзя отдавать наружу: разворачиваем n8n on-prem, с auth, аудитом и бэкапами.
- ✓Миграция low-code → кодКогда флоу перерос платформу — переносим в обычный сервис без потери истории и логики.
Архитектура и highload-инженерия
Параллельно делаем то, чем команда занимается с 2013 года: архитектуру, performance, миграции, инфраструктуру и SRE. И для AI-сервисов, и для классических продуктов.
Highload-архитектура
Проектируем системы, которые держат пики и предсказуемо растут под нагрузкой. С нуля или поверх существующего кода — без «переписать всё». Не идеализируем микросервисы и не молимся на монолит — решение зависит от команды и домена.
- ✓Проектирование с нуляSystem design, выбор стека, дорожная карта от MVP до production-ready.
- ✓Event-driven и CQRSOutbox-паттерн, сага-оркестрация, exactly-once семантика на Kafka / NATS.
- ✓Multi-region и failoverActive-active и active-passive схемы, отработка disaster recovery в проде.
- ✓API designКонтракты gRPC / REST, версионирование, BFF-слои, public API под публикацию.
Performance-аудит и нагрузочное тестирование
Берём ваш сервис, метрики и трейсы — и за 2–4 недели приносим отчёт, в котором видно: где, на каком RPS и почему «всё ляжет». Считаем не «вообще медленно», а конкретные узкие места.
- ✓Профилирование сервисовpprof, async-profiler, eBPF-инструменты, флеймграфы по горячим путям.
- ✓Анализ БДEXPLAIN ANALYZE, pg_stat_statements, индексные стратегии, лок-контеншн.
- ✓Нагрузочные сценарииk6, Gatling, JMeter — реалистичные профили, не «нагрузим всё подряд».
- ✓Capacity planningЧто вы получите за свои $X в облаке, и где деньги уходят без пользы.
Миграции и рефакторинг
Знаем, как безопасно резать монолит, выделять сервисы и менять хранилища без даунтайма и без «переписать всё с нуля». Подход — strangler-fig: каждый шаг измерим и откатываем.
- ✓Декомпозиция монолитаРазбиение по доменам, выделение bounded contexts, плавное вынесение сервисов.
- ✓Online-миграции БДЗамена движка, шардирование, изменение схем под нагрузкой и без даунтайма.
- ✓On-prem ↔ cloudПеренос в AWS/GCP, lift-and-shift с последующей оптимизацией под облако.
- ✓Снижение cloud-costRight-sizing, Spot/preemptible, FinOps-подход — обычно −30…−50%.
Инфраструктура, платформа и SRE
Поднимаем Kubernetes-платформы, налаживаем GitOps, observability и on-call процессы. Так, чтобы это работало не на бумаге, а в 3 часа ночи. Хорошая платформа — это та, в которую новая команда выкатывается за день.
- ✓Kubernetes-платформаMulti-tenant кластеры, namespace-as-a-product, sane defaults для команд.
- ✓GitOps и IaCTerraform, Argo CD, Flux. Инфраструктура — это код, который ревьюится.
- ✓ObservabilityPrometheus, Grafana, OpenTelemetry, Loki/Tempo. Метрики, логи и трейсы.
- ✓On-call и постмортемыSLO, error budget, ротации, blameless postmortems, культура надёжности.