Чем мы занимаемся — подробно.
Пять направлений: для каждого — задачи, которые оно решает, нужные компетенции и то, что вы получаете в итоге. Мы не публикуем кейсы, потому что не называем клиентов, — поэтому объём работ описан прямо.
Платформенная инженерия и DevOps
Проторённый путь от коммита до продакшена: пайплайны, окружения и Kubernetes, которыми продуктовые команды пользуются без заявок.
Какие проблемы решаем
- Деплой ручной, медленный или держится на одном человеке.
- Каждая команда строит свой пайплайн, и все они разные.
- Кластеры Kubernetes разрослись без стандартов по ресурсам, безопасности и обновлениям.
- Откаты импровизируют под давлением.
Компетенции
- Проектирование CI/CD: сборка, тесты, сканирование, продвижение
- Эксплуатация и обновление Kubernetes
- Контейнеры и цепочка поставки образов
- Управление окружениями и секретами
- Шаблоны самообслуживания для разработчиков
Что остаётся у вас
- Версионируемые шаблоны пайплайнов
- Базовая конфигурация кластера: политики, квоты, значения по умолчанию
- Задокументированный и проверенный путь отката
- Ранбуки для рутинных операций
Облачная инфраструктура и архитектура
Окружения в AWS, Azure или Google Cloud — воспроизводимые, безопасные по умолчанию и рассчитанные на реальную нагрузку.
Какие проблемы решаем
- Счёт за облако растёт, и никто не может объяснить почему.
- Продакшен собран вручную в консоли, и его нельзя воссоздать.
- Права доступа и сетевые правила накопились без ревизии.
- Бэкапы есть, но восстановление никто не проверял.
Компетенции
- Структура аккаунтов и landing zones
- Infrastructure as Code на Terraform
- Проектирование доступов, сетей и шифрования
- Анализ затрат и подбор размеров ресурсов
- Бэкапы, восстановление и мультизонная архитектура
Что остаётся у вас
- Архитектурный документ с журналом решений
- Код инфраструктуры в ваших репозиториях
- Отчёт по затратам с приоритизированными действиями
- Проверенная процедура восстановления
Разработка ПО
Бэкенд-сервисы, API и веб-платформы, написанные так, чтобы команда-наследник могла их читать, тестировать и сопровождать.
Какие проблемы решаем
- Ключевой сервис нельзя изменить, не сломав что-то ещё.
- API разрослись без контрактов, версионирования и документации.
- Запросы к базе тормозят продукт по мере роста данных.
- Новому продукту нужна первая версия, сделанная надолго.
Компетенции
- Проектирование API и предметной области
- Бэкенд-сервисы на Rust, Python и TypeScript
- Реляционное моделирование данных и оптимизация запросов
- Стратегия автоматизированного тестирования
- Код-ревью и пошаговый рефакторинг
Что остаётся у вас
- Работающее ПО в вашем репозитории
- Контракты API и документация
- Наборы тестов, которые запускаются в CI
- Архитектурные заметки для сопровождающих
Надёжность и наблюдаемость
Измерять то, что видят пользователи, оповещать о том, что этому угрожает, и отрабатывать восстановление до того, как инцидент заставит.
Какие проблемы решаем
- Пользователи замечают сбои раньше команды.
- Алерты срабатывают постоянно, и им никто не верит.
- Инциденты разбирают по памяти — и они повторяются.
- Никто не может сказать, насколько надёжным должен быть сервис.
Компетенции
- SLI, SLO и бюджеты ошибок
- Метрики, логи и распределённая трассировка
- Алертинг по burn rate и организация дежурств
- Реагирование на инциденты и разборы без поиска виноватых
- Нагрузочные тесты, тесты отказов и восстановления
Что остаётся у вас
- SLO, согласованные с бизнесом
- Дашборды и правила алертов в виде кода
- Ранбуки по инцидентам и эскалации
- Шаблон разбора инцидентов
AI-инженерия
Функции на LLM и машинном обучении, которые работают в продакшене с оценкой качества, лимитами затрат и мониторингом, — а не только в демо.
Какие проблемы решаем
- Прототип ИИ работает в демо, но не на реальных данных.
- Никто не может сказать, стали ответы лучше или хуже после смены промпта или модели.
- Стоимость и задержка инференса непредсказуемы.
- Чувствительные данные могут уходить во внешнюю модель.
Компетенции
- Интеграция LLM и поиск с извлечением (RAG)
- Наборы для оценки и регрессионные тесты
- Пайплайны данных для обучения и поиска
- Развёртывание моделей, кэширование и контроль затрат
- Ограничители и правила работы с данными
Что остаётся у вас
- Интеграция в продакшене за вашим API
- Набор оценочных тестов с базовой линией
- Дашборды затрат и задержек
- Документация потоков данных