услуги · build · ship · keep · end-to-end engineering

Берём целиком.
Сдаём в проде.

Не код по ТЗ, не «дайте задачу — мы сделаем». Берём задачу как ваш CTO бы взял: с архитектурой, инфраструктурой, дежурствами, метриками и здравой стоимостью.

Запросить проект → Курс по AI-инженерии
§ 01 high-load backend

Нагрузочный бэкенд

Сервисы, рассчитанные на боевую нагрузку, а не на демку. Очереди, шардирование, event sourcing там, где оно правда нужно. Без энтерпрайз-овер-инжиниринга.

[SLO: 99.95%]
Новые сервисы
Архитектура от первого коммита: бюджет латенси, бюджет ошибок, бюджет денег. Go / Python / TS / Rust под профиль задачи.
[PERF: +400%]
Перепроектирование
Сервис «вырос из штанов» — пересобираем под текущие нагрузки. Шардирование, кеш-стратегии, асинхронность, разрезание монолита.
[AUDIT: MAP]
Аудит и план
Двухнедельный аудит существующей системы — карта рисков, список побыстрее-наиболее-выгодных правок, план миграции.
§ 02 devops & infra

DevOps и серверы

От физического сервера до multi-region кластера. Скучный, но обязательный фундамент: IaC, наблюдаемость, дежурства, восстановление за минуты.

[IaC: TF/PL]
Платформа с нуля
Docker Swarm / K8s / Nomad — выбираем по реальному размеру команды. Terraform / Pulumi, секреты, CI/CD, наблюдаемость.
[RTO: <15m]
Хардненинг существующей
SLO, error budgets, runbook'и, dashboards, реальный rollback за минуты. Превращаем «у нас сломалось» в «у нас сработало».
[SLA: 15m]
Дежурство как сервис
Берём дежурство на наш ротей. Алёрт-инжиниринг (меньше алёртов, больше пользы), post-mortem'ы без виноватых.
§ 03 ai in production

AI-агенты в проде

LLM-системы, которые держат пользователей и не выжигают бюджет за выходные. Делаем как нормальный сервис — с evals, guardrails, observability и кост-контролем.

[MoE / RAG]
Агентные системы
От single-agent с tool-use до multi-agent оркестрации. Claude / GPT / Llama, MCP, LangGraph, Pydantic AI. Без zoo of frameworks.
[EVALS: ON]
RAG, который работает
Гибридный поиск, реранкинг, eval-сеты, observability запросов. Не «положим в pgvector и поедет», а измеримое качество.
[COST: LOCK]
LLMOps
Evals как тесты, guardrails как контракты, бюджет токенов как SLO, prompt-версионирование, canary-релизы моделей.
★ открытый курс
AI Engineering Roadmap
Если хотите разобраться сами — мы упаковали методичку в открытый курс. Двенадцать недель пути от Python-разработчика до билдера agentic-систем: workflow vs agent, vibe coding, production agents, фреймворки, деплой.
§ 04 media & video

Видео и стриминг

Доставка видео миллионам зрителей: транскодинг, упаковка, CDN, плееры, DRM, аналитика просмотров. Интеграции с JW Player, Shaka, hls.js — под ваш контент-портал или приложение.

[ABR / CMAF]
Транскодинг-пайплайн
FFmpeg / MediaConvert, ABR-лестницы под устройства, упаковка в HLS/DASH с CMAF, чтобы кэш не разрывался между плеерами.
[JW: DEMO]
JW Player интеграция
JW в кастомных оболочках, аналитика просмотров, рекламные точки, A/B по UI, плейлисты, DVR-окна для лайв-трансляций. Посмотреть демо →
[MULTI-CDN]
CDN и доставка
Multi-CDN с failover'ом, token-auth для приватного контента, edge-функции для геофильтров, антипиратство (watermarking, segment auth).
§ 05 форматы работы

Как сотрудничаем

[PHASE_01 · 2 WEEKS]
Дискавери & аудит
Фиксированный спринт. На выходе — план, оценки, диаграмма рисков. Дальше — решаете, идём ли в большую работу.
[PHASE_02 · 3-12 MOS]
Партнёрский проект
Берём задачу под ключ. Архитектура, реализация, прод, дежурства. Месячный биллинг по реальной загрузке команды.
[PHASE_03 · ONGOING]
Fractional CTO / SRE
Часть нашей команды живёт внутри вашей — техлидит, поддерживает прод, тренирует ваших разработчиков. Без найма штатных.
Связаться по проекту →