ИИ команда для разработки

Спроси — обсудим AI-подход к твоей задаче 📈
Команда обычно из 5 человек
Дизайнер, Фронтенд разработчик, Бэкенд (ML) разработчик, Тестировщик и Менеджер продукта, но под каждый проект подбирается конкретный состав специалистов под цели
Frontend Разработчики
Технологии: ReactJS, VueJS, TypeScript, NextJS, NuxtJS
Тариф: 3 000 ₽/час, 336000 ₽/месяц
Backend Разработчики
Технологии: Python, PHP, NodeJS, .NET, С++
Тариф: 3 200 ₽/час, 369600 ₽/месяц
Мобильные Специалисты
Технологии: Swift, Swfit UI, Java/Kotlin, Flutter, React Native
Тариф: 3 200 ₽/час, 369600 ₽/месяц
DevOPS Специалисты
Технологии: CI/CD, Docker, Kubernetes, Nginx, AWS
Тариф: 3 200 ₽/час, 369600 ₽/месяц
Тестировщики QA
Технологии: Manual testing, Automation testing, Selenium, Postman
Тариф: 2 800 ₽/час, 301500 ₽/месяц
Дизайнеры UX/UI
Технологии: Figma, Sketch, Adobe XD
Тариф: 2 800 ₽/час, 301500 ₽/месяц
Руководители Проектов
Специализация: Планирование, анализ и контроль задач
Тариф: 2 800 ₽/час, 301500 ₽/месяц
Бизнес Аналитики
Специализация: Продуктовые и маркетинговые метрики, CJM, HEART, AARRR
Тариф: 2 800 ₽/час, 301500 ₽/месяц
Скидка до 30%
-5%
Переиспользование кода
-10%
Вы делаете добро
-5%
Кобрендинг
-10%
Комплекс услуг
Разработка без правильной стратегии — просто очередная статья расходов





Поэтапный процесс работы
Бесплатная консультация
Обсуждение целей и задач, предварительный анализ
Аудит бизнес процессов
Анализ данных и зон автоматизации. Интервьюирование
AI-анализ процессов
Повышение рентабельности и прогноз окупаемости ROI
Разработка AI стратегии
Подбор решений и построение roadmap
Внедрение, обучение
Настройка AI-инструментов, обучение и контроль KPI поддержка
Бесплатные ИИ онлайн чат-боты для разработки
Почему выбирают нас
Работаем вместе

3 года
Сайты

2 года
Мобильное приложение и сервисы

3 года
Мобильное приложение и сервисы

4 года
Сайт

4 года
Сайт мобильное приложение и сервисы
Часто Задаваемые Вопросы FAQ
Как быстро можно найти подходящего специалиста?
Мы предлагаем быстрый подбор специалистов, учитывая ваши требования и сроки. Обычно все согласование проходит в течении месяца.
Можем ли мы управлять аутсорс командой напрямую?
Да, клиенты могут напрямую управлять аутсорс командами, обеспечивая гибкость
и контроль.
Возможно ли масштабирование команды в процессе работы?
Да, команды можно масштабировать в соответствии с изменяющимися потребностями проекта
Каковы условия оплаты и тарифы?
У нас гибкие условия оплаты и конкурентные тарифы, адаптированные под разные проекты
Лучшие ИИ решения онлайн
-
Петри: Открытая платформа для автоматизированного аудита ИИ моделей
Введение в Petri: Новая эра автоматизированного аудита В мире, где искусственный интеллект становится неотъемлемой частью бизнес-процессов, необходимость в эффективных инструментах для его контроля и оценки становится все более…
-
Сравнение MCP, вызова функций и инструментов OpenAPI: когда использовать каждую стратегию интеграции?
Model Context Protocol (MCP) против Function Calling и OpenAPI Tools — Когда использовать каждую из технологий? В современном бизнесе, где искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью автоматизации процессов,…
-
Google AI представляет Gemini 2.5: новый инструмент для автоматизации UI и повышения продуктивности бизнеса
Введение в Google AI Gemini 2.5: Новые горизонты автоматизации В мире, где скорость и эффективность становятся решающими факторами успеха, Google AI представляет свою новейшую разработку — Gemini 2.5…
-
Meta AI открывает OpenZL: универсальный фреймворк сжатия данных для бизнеса
Введение в OpenZL: Революция в сжатии данных В мире, где объемы данных растут с каждым днем, эффективное сжатие информации становится критически важным. Meta AI представила OpenZL — фреймворк…
-
Интеллектуальный ML-пайплайн: интеграция LangChain и XGBoost для автоматизации работы с данными
Введение в автоматизацию бизнес-процессов с помощью ИИ В современном мире, где данные становятся основным активом, автоматизация процессов анализа и обработки данных становится неотъемлемой частью успешного бизнеса. An Intelligent…
-
CodeMender: Новый ИИ-агент для автоматического устранения уязвимостей в программном обеспечении
Google DeepMind представляет CodeMender: новый ИИ-агент для автоматического исправления критических уязвимостей программного обеспечения В современном мире, где количество программного обеспечения и его сложность растут с каждым днем, безопасность…
-
Создание интерфейса передачи общения для AI-агента страхования с использованием Parlant и Streamlit
Введение в интерфейс передачи управления для ИИ-агента страхования Современные технологии стремительно меняют подход к обслуживанию клиентов, и страховая отрасль не исключение. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации процессов…
-
Запуск OpenAI AgentKit: Упрощение создания и оптимизации AI-агентов для бизнеса
Введение в мир OpenAI Agent Builder и AgentKit С каждым днем автоматизация бизнес-процессов становится все более актуальной. В этом контексте OpenAI представила Agent Builder и AgentKit — визуальный…
-
Эффективное обучение ИИ: новый подход LIMI с использованием всего 78 примеров
Введение в новый подход к обучению ИИ-агентов В мире, где данные становятся основным активом, эффективное обучение ИИ-агентов с ограниченными ресурсами становится настоящим искусством. Как же можно достичь высоких…
-
Сервисный ИИ ServiceNow: Модель Apriel-1.5-15B-Thinker для эффективного многомодального анализа
Введение в ServiceNow AI Releases Apriel-1.5-15B-Thinker С каждым годом технологии искусственного интеллекта становятся всё более доступными и эффективными. Одним из последних достижений в этой области стал ServiceNow AI…
-
LFM2-Audio-1.5B: Новый аудиомодель с низкой задержкой для бизнеса и разработчиков AI
Введение в LFM2-Audio-1.5B В мире технологий, где скорость и эффективность определяют успех, Liquid AI представила революционную модель — LFM2-Audio-1.5B. Этот аудиофундаментальный модельный инструмент с задержкой ответа менее 100…
-
Результаты MLPerf Inference v5.1: Сравнение производительности для GPU, CPU и AI-ускорителей
Введение в MLPerf Inference v5.1 (2025) Век технологий стремительно движется вперёд, и с каждым годом мы наблюдаем всё более значимые прорывы в области искусственного интеллекта и машинного обучения.…
-
Роль протокола Model Context Protocol (MCP) в безопасности генеративного ИИ и тестировании на проникновение
Введение в Протокол Контекста Модели (MCP) В условиях стремительного развития искусственного интеллекта, безопасность становится приоритетом для организаций, стремящихся использовать генеративные модели. Протокол Контекста Модели (MCP) представляет собой открытый…
-
Разработка ReasoningBank: Как Google AI Улучшает Эффективность LLM Агентов через Инновационные Системы Памяти
Введение в ReasoningBank: Новая эра для LLM агентов В мире, где искусственный интеллект стремительно развивается, Google представил уникальную концепцию — ReasoningBank. Этот инновационный фреймворк памяти предназначен для того,…
-
Создание продвинутой системы RAG с динамической стратегией и умным извлечением информации
Введение В современном мире, где информация становится все более доступной, задача ее эффективного извлечения и анализа становится критически важной. Как же построить продвинутую систему, способную не только извлекать…
-
Zhipu AI представила GLM-4.6: улучшения в кодировании, обработке длинного контекста и агентном ИИ
Введение в GLM-4.6 от Zhipu AI В мире автоматизации и искусственного интеллекта постоянные обновления становятся залогом успешного развития. Zhipu AI представила GLM-4.6 — обновление, которое нацелено на улучшение…