I'm available for business trips to other cities for projects lasting a month or longer.
Нажимая «Отправить» , я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с условиями политики конфиденциальности.
Обсудим ваши задачи
Нажимая «Отправить» , я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с условиями политики конфиденциальности.
Заявка на подбор специалиста
Аутстаффинг AI-разработчиков на ваш проект
Подключим AI-разработчика, который быстро встроится в процессы вашей команды и поможет довести AI-инициативы до результата: от пилота и MVP до интеграции в продукт, внутренние сервисы и бизнес-процессы
Выход на проект за 3−7 дней, без найма в ваш штат.
Удаленная работа в ваших процессах: созвоны, рабочие чаты, трекер задач, отчетность.
Системная проработка AI-задач: от гипотезы и архитектуры до интеграции, тестирования и запуска.
Получите резюме AI-разработчиков
Первые резюме — уже сегодня, вывод AI-разработчика на ваш проект — 3−7 дней.
Что сделает AI-разработчик на проекте за 1−2 месяца
Запустит AI-MVP или пилот по одному приоритетному сценарию:
AI-ассистент, поиск по базе знаний, обработка документов, классификация обращений, генерация черновиков ответов или интеллектуальный поиск по внутренним данным.
Даст понятный план дальнейшего масштабирования:
какие сценарии переводить в промышленную эксплуатацию, как оценивать эффект и где нужен следующий этап усиления.
Снизит долю ручной обработки в выбранном процессе:
например, в поддержке, документообороте, работе с базой знаний или обработке однотипных запросов.
Подготовит рабочую архитектуру решения:
модель, интеграции, хранение знаний, базовое логирование, контроль качества ответов и ограничения по безопасности.
Сократит time-to-market AI-функции
за счет быстрого выхода на проект и готового практического опыта с типовыми сценариями внедрения.
Разгрузит внутреннюю команду:
вашим backend-разработчикам, тимлиду и РП не придется тратить месяцы на погружение в AI-стек с нуля.
Какие задачи решает AI-разработчик на проекте
- AI-ассистенты для сотрудников, клиентов и первой линии поддержки.
- Поиск по базе знаний, инструкциям, регламентам, Wiki и внутренней документации.
- Генерация черновиков ответов, писем, описаний, комментариев и отчетов.
- Классификация обращений, заявок, документов и текстовых запросов.
- Суммаризация переписок, документов, интервью и протоколов встреч.
- Интеграция LLM и GenAI-сервисов в действующие продукты и сервисы.
- Подключение к CRM, ERP, service desk, ECM, BI и внутренним базам знаний.
- Настройка RAG-архитектуры для ответов на основе корпоративных данных.
- Работа с embeddings и векторными базами данных для семантического поиска.
- Разработка API-слоя и сервисной логики для AI-функций.
- Подготовка загрузки, очистки и обновления контента для AI-сценариев.
- Проектирование ограничений доступа и работы AI в корпоративном контуре.
- Оценка качества ответов и настройка критериев приемки.
- Снижение галлюцинаций за счет архитектуры промптов, retrieval и ограничений.
- Настройка логирования, мониторинга и наблюдаемости AI-сервиса.
- Оптимизация стоимости сценариев: выбор модели, кэширование, маршрутизация запросов.
- Доработка AI-сценария по результатам тестирования и обратной связи бизнеса.
Компетенции, платформы и технологии AI-разработчиков
Предоставляем на аутстаффинг AI-разработчиков, LLM / GenAI-инженеров, NLP-инженеров, MLOps / LLMOps-инженеров, Data Engineers и AI Architects — в зависимости от задач вашего проекта.
GenAI / LLM
RAG и knowledge-based AI
Инструменты и фреймворки
Интеграции и backend
Data / pipelines
LLMOps / MLOps
Каких AI-специалистов можем подключить на проект
AI-разработчик / GenAI Engineer
Для запуска AI-ассистентов, генерации контента, AI-функций в продукте и интеграции LLM в бизнес-процессы.
LLM Engineer
Для RAG-систем, AI-поиска, knowledge assistants, управления контекстом и качества ответов моделей.
NLP Engineer
Для задач классификации текстов, извлечения сущностей, обработки обращений, маршрутизации и semantic search.
MLOps / LLMOps Engineer
Для вывода AI-сервиса в эксплуатацию, мониторинга, CI/CD, масштабирования и стабильной работы решения.
Data Engineer
Для подготовки данных, пайплайнов, загрузки и актуализации источников, от которых зависит качество AI-сценария.
Как выводим AI-разработчика на ваш проект
Короткий бриф по задаче
Уточняем цели проекта, формат участия, стек, контур безопасности, ожидаемый результат и роль специалиста в команде.
Подбор релевантных специалистов
Отбираем AI-разработчиков под ваш сценарий: GenAI, RAG, NLP, integration, LLMOps или смежные роли.
Интервью и оценка
Вы проводите интервью и выбираете специалиста, который подходит по опыту, стеку и формату взаимодействия.
Выход на проект
Специалист подключается к вашим процессам, инструментам и коммуникациям, работает под управлением вашего РП, техлида или product owner.
Работа и сопровождение
Мы закрываем кадровые и административные вопросы, а вы получаете управляемый ресурс в проекте и возможность масштабировать усиление по мере необходимости.
Частые вопросы об аутстаффинге AI-разработчиков
AI-разработчик в этой модели ближе к инженеру внедрения и продуктовой реализации: он собирает прикладной сценарий, делает интеграции, подключает модели, проектирует RAG-контур и доводит решение до рабочего использования. Data Scientist чаще фокусируется на исследованиях, моделях и аналитической части, а не на полном внедрении AI-функции в продукт или процесс.
Во многих проектах эти названия пересекаются, но LLM / GenAI-инженер чаще специализируется именно на сценариях вокруг больших языковых моделей, RAG, AI-ассистентов и агентных цепочек. AI-разработчик — более широкий термин, который может включать и интеграцию, и backend-часть, и прикладную разработку вокруг AI-функций.
Да, такая модель подходит не только для долгих проектов, но и для коротких этапов: запуск пилота, проверка гипотезы, проектирование архитектуры, вывод первого сценария в рабочее использование. Именно поэтому аутстаффинг особенно удобен, когда нужно быстро проверить бизнес-ценность AI-направления без расширения постоянного штата.
Специалист работает в ваших процессах и инструментах: участвует в созвонах, ведет задачи в вашем трекере, взаимодействует с вашим РП, техлидом и внутренней командой. Такой формат прямо используется в аутстафф-модели конкурентов и соответствует подходу DEVCOM на других сервисных страницах.
Для enterprise-аудитории это один из ключевых вопросов, поэтому на странице стоит явно зафиксировать работу по NDA, SLA, правилам доступа и, при необходимости, в контуре заказчика. Такой акцент уже используется на AI-страницах рынка и снимает одно из главных возражений при подключении внешнего AI-специалиста.
Обычно быстрее всего дают эффект AI-ассистенты, поиск по базе знаний, обработка документов, классификация обращений, генерация черновиков ответов и другие сценарии, где есть повторяемый процесс и понятный источник данных. Эти кейсы чаще всего упоминаются на отраслевых страницах по LLM / GenAI-аутстаффингу.
Экспертный центр аутстаффинга
IT-специалистов
DEVCOM — это экспертный центр аутстаффинга, который гарантирует подбор проверенных специалистов любого стека с особой глубиной в 1С-разработке, на российском и международном рынках, в отличие от общих площадок подбора и медленного корпоративного найма, благодаря уникальной концентрации экспертов, а также собственной системе технической сертификации специалистов 1С. Входит в группу компаний Programming Store
3000+
сертифицированных экспертов уровня middle+, senior и выше
5 лет
средний опыт специалистов в экосистеме 1С
80%
специалистов проходят техническое интервью у заказчика
95%
специалистов продлеваются на следующий месяц