Веб-разработка
Сайты, порталы, SaaS и внутренние системы. От лендинга до платформы под высокую нагрузку.
- Frontend на React и Next.js
- Backend на Node.js, Python, Go
- Интеграции с CRM, ERP, платёжными системами
Студия разработки
Разрабатываем цифровые продукты, которые выдерживают нагрузку
Веб, мобильные приложения, AI-системы и распределённые вычисления. Берём ответственность за архитектуру, безопасность и сроки.
- проектов запущено
- [N]+
- лет на рынке
- [N]
- инженеров в команде
- [N]
- клиентов работают с нами повторно
- [N]%
Услуги
Что мы делаем
Закрываем полный цикл: от исследования и архитектуры до запуска и поддержки. Шесть направлений, одна команда.
Мобильные приложения
iOS и Android: нативно или кроссплатформенно. Публикация, аналитика, поддержка после релиза.
- Нативная разработка на Swift и Kotlin
- Кроссплатформа на Flutter и React Native
- Публикация в App Store и Google Play
AI / автоматизация
Внедряем LLM в продукты и процессы: ассистенты, поиск по документам, агенты, обработка заявок.
- LLM-ассистенты и чат-боты
- RAG-системы на ваших данных
- Автоматизация рутинных процессов
Кибербезопасность в AI
Защищаем AI-системы от prompt injection, утечек данных и атак на модели. Аудит, red teaming, контроль доступа.
- Аудит безопасности LLM-приложений
- Защита от prompt injection и jailbreak
- Контроль доступа к данным и моделям
Распределённые вычисления
Проектируем системы, которые масштабируются горизонтально: очереди, кластеры, потоковая обработка.
- Микросервисы и event-driven архитектура
- Kubernetes, очереди сообщений, стриминг
- Высоконагруженные API и обработка данных
Дизайн / UX
Интерфейсы, которые понятны без инструкции. Исследование, прототип, дизайн-система, готовые макеты.
- UX-исследования и прототипы
- UI-дизайн и дизайн-системы
- Брендинг и айдентика
Кейсы
Что мы делали
Задача, что сделали и результат в цифрах. Подробные истории каждого кейса лежат в GitHub.
-
ServiceCraft: ИИ-оператор колл-центра ветклиники
Задача
Около 40% входящих звонков в клинику оставались без ответа: администраторы заняты на ресепшене, а единой базы знаний, по которой можно отвечать одинаково, не было. Нужно было закрыть пропущенные звонки без найма людей и без отправки записей разговоров в чужое облако.
Что сделали
Расшифровали 11 000 записей звонков (16 000 минут) на локальном GPU, вытащили из них 85 000 вопросов и семантически схлопнули до 798 уникальных. Самые частые 122 клиника заскриптовала сама в нашем интерфейсе, ИИ предлагал черновики. Поверх базы знаний собрали голосового оператора: подключение к АТС по SIP, распознавание речи в потоке, ответ быстрее 1,2 секунды, сложные случаи переводятся на человека. Интегрировали с YClients: ассистент сам находит свободное окно и записывает на приём.
Результат
Запись на приём, а это около 60% всех звонков, закрывается без участия администратора. 73% ответов ассистента клиника приняла без правок. Клиника стала первым платящим клиентом на подписке, код платформы открыт под лицензией MIT.
Go · React · PostgreSQL · Qdrant · Whisper Large v3 · локальная LLM · SIP-телефония · YClients API
Читать историю60% звонков закрывает без администратора -
Товарные рекомендации с нуля для Yango в Африке
Задача
Внутри суперприложения Yango рос маркетплейс, но лента товаров была статичной: одни и те же карточки, новые продавцы получали 0% показов, покупатели почти не доходили до карточек. Рекомендаций не было вообще.
Что сделали
Вместо своего рекомендательного движка подключили рекомендательную платформу Яндекса и построили на ней ленту 2.0. Переписали ранжирование с учётом цены и качества контента, чтобы новички получали трафик. Добавили видеосниппеты и товарные полки в ленту, товарный поиск на всех языках с пониманием картинки и ИИ-модерацию, которая убрала 18+ и мусорный контент из выдачи.
Результат
Конверсия из просмотра в тап выросла на 50%, просмотров за сессию стало на 62% больше, открытий карточек вдвое больше. Заказов из ленты стало в 34 раза больше, доля заказов маркетплейса из ленты выросла с 8% до 26%. Заказы из поиска выросли в 4 раза.
Рекомендательная платформа Яндекса · ML-ранжирование · ИИ-модерация контента · A/B-эксперименты
Читать историю×34 заказов из ленты рекомендаций -
ГосУслуги для Намибии: стратегия и прототип электронного правительства
Задача
Правительству Намибии нужно было понять, как построить цифровые госуслуги, не повторяя дорогих ошибок других стран. Запрос пришёл через партнёрскую российскую некоммерческую организацию.
Что сделали
Перенесли двадцатилетний опыт ГосУслуг в план под местные условия: архитектура, этапы, оценка стоимости, где сэкономить за счёт современных технологий. Спроектировали два ядра системы: портал авторизации граждан, единый вход во все госуслуги, и систему межведомственного взаимодействия, через которую ведомства обмениваются данными без бумажных запросов. Собрали PoC платформы и показали сквозной сценарий от заявки до результата.
Результат
У комиссии есть дорожная карта с оценкой стоимости, архитектура двух ключевых систем и работающий прототип госплатформы (PoC), на котором видно сквозной сценарий.
Консалтинг · архитектура · единая авторизация граждан · межведомственный обмен данными · PoC госплатформы
Читать историю20 лет опыта ГосУслуг, перенесённых в план -
Кривая эластичности спроса по цене для Яндекс Маркета
Задача
Маркет не знал точно, как изменение цены на товар меняет спрос на него. Без этого скидки и промо настраивались на глаз, а ранжирование не учитывало чувствительность покупателей к цене.
Что сделали
Построили расчёт кривой эластичности спроса по цене для категорий Маркета. Спроектировали метрику качества поиска «User Happiness». Нашли узкие места в алгоритме ранжирования, которые превратились в конкретные правки.
Результат
Оборот Маркета (GMV) вырос на 1,5% за счёт более точного ценообразования и ранжирования. Для маркетплейса такого масштаба это ощутимые деньги.
Python · SQL · A/B-тесты · внутренняя аналитическая платформа Яндекса
Читать историю+1,5% к обороту (GMV) Маркета -
Очистка дублей в Поиске Яндекса с помощью ИИ
Задача
В выдаче и подсказках Поиска показывались дубли: один и тот же документ в разных обёртках. Ручной разбор успевал проверить 50 тысяч пар в неделю, этого не хватало.
Что сделали
Собрали дата-пайплайн, который готовит данные и обучает GPT-модель находить дубли. Подняли точность классификатора повторов с 95% до 98% ROC-AUC. Внедрили онлайн-дедупликацию в рекомендательную платформу AJAX.
Результат
Разбор дублей ускорился с 50 тысяч пар в неделю до 50 тысяч в день. Доля дублей среди показанных документов упала с 8% до 1%.
Python · C++ · Nirvana · GPT-3
Читать историю8% → 1% дублей в выдаче -
AI Mne Idet: ИИ определяет типаж внешности по фото
Задача
У системы типажей МНЕ ИДЁТ большая аудитория, но определить свой типаж можно было только на консультации или через длинный тест. Нужен был способ получить ответ за минуту по одному фото.
Что сделали
Обучили модель определять типаж по чертам лица в логике методики и собрали сервис: пользователь загружает фото, ИИ определяет типаж и выдаёт рекомендации по причёске, макияжу и стилю. Работает в вебе и как мобильное приложение.
Результат
[N] пользователей и [N] диагностик типажа. Конверсия в оплату [N]%. [Статус: запущен / в бете.]
Компьютерное зрение · LLM для рекомендаций · Python · веб и мобильное приложение
Читать историю[N] диагностик типажа -
Дипфейк-конвейер: персональные видео с заказчиком в главной роли
Задача
Люди хотят персональный ролик к празднику, где именинник или друг играет главную роль. Съёмка и монтаж стоят дорого, а ждать готовый ролик приходится днями.
Что сделали
Построили конвейер: заказчик присылает несколько фото и пожелания, ИИ пишет сценарий, переносит лицо в сцены, синтезирует голос и музыку, на выходе готовый ролик. Весь пайплайн собран на ComfyUI, поверх него своя автоматизация, чтобы каждый заказ не собирать руками.
Результат
150 роликов и 50 минут готового материала. Средний чек 12 000 ₽ за минуту, то есть на порядок дешевле съёмки с актёрами и монтажом.
ComfyUI · face swap и генерация видео · синтез речи · LLM для сценария · собственная автоматизация
Читать историю150 роликов, 50 минут материала
Процесс
Как мы работаем
Пять этапов, на каждом — понятный результат и точка контроля.
-
01
Бриф и оценка
Разбираем задачу, фиксируем цели, ограничения и критерии успеха. Даём оценку по срокам и бюджету с вилкой, а не одной цифрой.
-
02
Архитектура и дизайн
Проектируем структуру данных, интеграции и интерфейсы. Согласовываем прототип до того, как написана первая строка кода.
-
03
Разработка спринтами
Двухнедельные спринты с демо в конце каждого. Вы видите рабочий продукт, а не отчёт о проделанной работе.
-
04
Тестирование и запуск
Нагрузочное и регрессионное тестирование, проверка безопасности, развёртывание в вашу инфраструктуру или нашу.
-
05
Поддержка и развитие
Мониторинг, SLA, доработки по приоритетам. Команда, которая строила продукт, остаётся с ним.
Команда
Кто отвечает за результат
Проектом руководят люди, которые сами пишут код и принимают архитектурные решения.
[Имя Фамилия]
[Роль, например: Технический директор]
[Одна строка об опыте: годы, ключевые проекты, экспертиза]
[Имя Фамилия]
[Роль, например: Руководитель продукта]
[Одна строка об опыте: годы, ключевые проекты, экспертиза]
Технологии
На чём строим
Выбираем стек под задачу, а не под моду. Ниже — то, с чем работаем ежедневно.
Frontend
- React
- Next.js
- TypeScript
- Vue
- Tailwind
Backend
- Node.js
- Python
- Go
- PostgreSQL
- Redis
- GraphQL
Mobile
- Swift
- Kotlin
- Flutter
- React Native
AI
- LLM API
- LangGraph
- RAG
- PyTorch
- Vector DB
- Guardrails
Infra
- Kubernetes
- Docker
- Kafka
- Terraform
- GitLab CI
- Grafana
Отзывы
Что говорят клиенты
[Текст отзыва 1: что было до, что стало после, конкретный результат]
[Текст отзыва 2: что было до, что стало после, конкретный результат]
[Текст отзыва 3: что было до, что стало после, конкретный результат]
FAQ
Частые вопросы
Сколько стоит разработка?
Зависит от объёма. После брифа даём оценку с вилкой по срокам и бюджету. Работаем по фиксированной цене для чётко описанных задач и по Time & Materials для продуктов, которые развиваются итеративно.
Как быстро стартуете?
Бриф и оценка занимают [1–2 недели]. Команда выходит на проект в течение [N] дней после подписания договора.
Кому принадлежит код?
Вам. Исходники, репозиторий, документация и права на результат передаются по договору. Никаких привязок к нашей инфраструктуре.
Работаете с существующим кодом?
Да. Начинаем с технического аудита: оцениваем состояние, риски и объём доработок, после чего предлагаем план — рефакторинг, миграцию или переписывание отдельных модулей.
Как защищаете данные в AI-проектах?
Разворачиваем модели в вашем контуре, когда это требуется. Фильтруем входы и выходы, разграничиваем доступ к данным, логируем запросы и проводим тестирование на prompt injection до запуска.
Что после запуска?
Поддержка по SLA: мониторинг, реакция на инциденты, обновления. Доработки планируем спринтами по вашим приоритетам. Команда проекта не меняется.
Контакты
Обсудим задачу
Опишите задачу в двух словах. Ответим в течение рабочего дня, зададим вопросы и предложим формат работы.
- Email[hello@mediaburo.ru]
- Телефон[+7 000 000-00-00]
- Telegram[@mediaburo]
- Адрес[Город, улица, офис]