Инженеры, которые доводят до продакшна, — и ИИ-практика, которая идёт с ними

Разрабатываем заказное ПО под ключ: клиентские порталы, SaaS-платформы, маркетплейсы и e-commerce, мобильные приложения для iOS и Android, интеграции с CRM/ERP/платёжными системами и высоконагруженные бэкенды, которые держат пиковые нагрузки. Наша ИИ-команда работает в том же процессе поставки: модели прогнозирования и скоринга, компьютерное зрение, распознавание документов, LLM-пайплайны с поиском и ИИ-агенты, действующие внутри реальных рабочих процессов. Мы также создаём собственные ИИ-продукты — полигон, где каждая идея проверяется на живых пользователях, прежде чем предложить её клиенту.

Инженерная команда только из сеньоров. Каждый инженер Glanit до прихода к нам годами выводил системы в продакшн, общается с клиентом напрямую и отвечает за свою часть продукта — от архитектуры до поддержки. Без прослоек аккаунт-менеджеров, без джунов, которых продают как сеньоров. Поэтому небольшая команда сдаёт 500+ проектов: меньше людей, больше ответственности, меньше переделок.

Сначала discovery: описываем процесс, его цифры и риски до первой строчки кода. Потом пилот или MVP на узком участке, чтобы решение об инвестиции принималось на фактах. Поставка короткими инкрементами, которыми можно пользоваться, с тестами, CI/CD и мониторингом с первого дня. После запуска остаёмся — поддержка, развитие и обновление моделей по SLA, подходящему продукту.

Цифры вместо прилагательных: кейс — это контекст, проблема, что построили и разница «до/после». Проверка человеком вместо автопилота: сгенерированный результат уходит в работу только после подписи человека. Скучная надёжность вместо демо: продакшн-системам нужны мониторинг, запасные варианты и понятный владелец. И правильный инструмент вместо модного — ИИ там, где он двигает цифры, обычный код там, где его достаточно.