HR-Space: маркетплейс для подбора персонала
Три сценария заказов, рейтинг исполнителей по факту закрытий, чат с документами, оферты и биллинг по этапам сделки
Аутсорсинг разработки на Python
Берем Python-модули под ключ: расчеты, аналитика, обработка больших массивов данных. Django и FastAPI умеем, но для типичного веб-приложения чаще выбираем Node.js. Python отдаем на аутсорс там, где он сильнее остальных стеков.
Кому подойдет
В Python мы проводим границу между фреймворком и чистым языком. Фреймворк берет на себя решенные задачи — то, что незачем делать руками: маршрутизация, ORM, авторизация из коробки. Бизнес-логику, на которой держится продукт, держим отдельно: правила предметной области не зависят от Django, Flask или FastAPI. Код не заперт внутри одного фреймворка и переживает его обновления.
Python заказывают, когда в продукте есть вычисления и аналитика: прогноз спроса, пакетная обработка документов, ETL из нескольких систем, скоринг, статистика экспериментов. Или когда нужна доработка существующего Django-кода без переписывания. Для типичного CRUD-сайта с личным кабинетом мы чаще берем Node.js — Python подключаем отдельным модулем, когда нужны расчеты, а не «сайт на Python».
Наши проекты на Python
ToScan: сервис технического SEO-аудита сайтов
Краулер с JavaScript-рендерингом, ежедневное сканирование сайтов по расписанию и уведомления о критичных изменениях метрик
NMH: цифровая платформа и личный кабинет агентства элитной недвижимости
Каталог с фильтрацией по карте, синхронизация с CRM агентства и автогенерация PDF-презентаций по объектам
Преимущества работы с нами
Вычисления и статистика — pandas, NumPy, SciPy без обходных путей на другом языке
ETL и пакетная обработка — миллионы строк, несколько источников, расписание и контроль качества
Узкие микросервисы — scoring, тарификация, OCR-постобработка рядом с основным бэкендом
Честный выбор стека — скажем, если задачу проще закрыть на Node.js, и объясним почему
Интеграция со стеком — отдаем контракт API, документацию и Docker-образ, не черный ящик
Django, Flask, FastAPI — когда нужен API-обертка вокруг расчетного ядра, а не «сайт на Python»
Наш подход к разработке на Python
Принципы, по которым мы ведем проекты
Прямая коммуникация
С вами говорят разработчики, а не менеджеры без технического бэкграунда. Спросите про выбор между pandas и Spark, границу модуля или формат выгрузки — объясним плюсы и минусы каждого варианта на цифрах, а не «так принято в Python».
Модуль, а не монолит
Проектируем Python-часть как сервис с четким API: очередь задач, REST, gRPC — как договоримся. Основное приложение может жить на Node.js или PHP.
Код для прода, не для ноутбука
Расчеты упаковываем в тестируемые пакеты с CI/CD. Jupyter — для исследования, не финальный артефакт, который уходит заказчику.
Данные с первого дня
Считаем объемы до старта: что влезает в память, что уйдет в батчи, где нужен кэш. Скрипт на 10 тысячах строк и на десяти миллионах — разные задачи.
Делаем как для себя
Фиксируем зависимости, типы, линтеры, документацию API — не «pip install и в прод».
Свобода уйти
Исходники, права, окружения — ваши. Модуль можно передать штатной команде или другому подрядчику без переписывания с нуля.
Нам доверяют
За что отвечаем
Мы не обещаем, что модель предскажет рынок, но готовы отвечать за то, чтобы Python-часть не стала дырой в бюджете и архитектуре
Окупаемость инвестиций (ROI)
Эффект дает бизнес-гипотеза, затраты — мы. Не навязываем Python, если задачу закрывает SQL-отчет или существующий сервис.
Скорость выхода на рынок (TTM)
Готовые библиотеки для аналитики сокращают путь от сырых данных до работающего модуля. Параллельно ведем основной продукт и вычислительный сервис — по согласованному контракту.
Стоимость владения (TCO)
Зафиксированные зависимости и воспроизводимые сборки дешевле, чем чинить «у меня локально работает» через полгода.
Корректность расчетов
Статистика и финансовые формулы проверяем тестами на эталонных выборках — не только «график красивый».
Технический долг
Ноутбуки без тестов и копирование готовых фрагментов с Stack Overflow копятся незаметно. Ревью и стандарты структуры не дают долгу расти под видом «data science».
Бережливая разработка (Lean)
Все, что не приближает релиз модуля, — потери. Переобученная модель без метрик, ETL без мониторинга, API без документации — убираем из процесса.
Как управляем рисками
Типовую задачу решает типовой продукт. К нам приходят с нетиповой — там, где коробочные решения не справились. Мы привыкли к неопределенности, поэтому думаем о рисках заранее.
Слабые исполнители
Низкий порог входа в Python притягивает тех, кто умеет строить графики в ноутбуке, но не выкатывать код в прод с тестами и мониторингом.
Берем разработчиков с боевым опытом выкладки Python-сервисов, а не только курсов по pandas
Код проходит ревью внутри команды до того, как попадет к вам
Неприменимость
Python тянут в типичный веб-бэкенд с CRUD и личным кабинетом — хотя для этого у вас уже есть Node.js, PHP или готовая CMS.
Подбираем стек под задачу: Python — для вычислений и аналитики, веб-оболочку проектируем отдельно
Честно скажем, если модуль проще закрыть на основном стеке без второго языка
Масштаб данных
Скрипт, который считает выборку за секунду, на полном датасете падает по памяти или тянет расчет сутками.
Оцениваем объемы и профилируем до продакшена — батчи, стриминг, кэш, а не «запустим и посмотрим»
Закладываем мониторинг времени и потребления ресурсов на каждый этап пайплайна
Зоопарк зависимостей
Data-стек обрастает десятками пакетов с конфликтующими версиями — сборка ломается при первом же обновлении.
Фиксируем зависимости в lock-файле и проверяем воспроизводимость сборки в CI
Добавляем библиотеку осознанно: поддерживаемая, с понятной лицензией, без дублей функционала
Запутанный код
Свобода синтаксиса и динамическая типизация превращают расчетный модуль в набор скриптов, которые понимает только автор.
Единый стандарт структуры проекта, типы там, где они окупаются, линтеры в CI
Документируем входы, выходы и допущения модели — не только docstring к функции
Передаваемость
Два подрядчика на Python дадут два несовместимых «исследовательских» репозитория — сменить команду станет дороже, чем писать заново.
Передаем код с тестами, README по развертыванию и описанием архитектуры модуля
Не привязываем вас к себе: никакой привязки к подрядчику, образы и исходники — ваши
Отзывы клиентов
Петр Клименко
CTO, YAYA
Полтора года проработали вместе, и команда WS Dev деливерила в разы лучше внутренней команды разработки! Я всегда скептически относился к аутсорсу, считал, что для стартапов лучше инхаус. Но компания доказала, что я сильно ошибался. Быстро решались даже задачи, которые, казалось, решить нельзя, либо придется потратить много времени. Спасибо за сотрудничество!
Наталья Порошина
Head of Digital Projects, Випсервис
Взаимодействие с Work Solutions доказало, что аутсорс может принести ощутимо лучшие результаты, чем инхаус. Начав с масштабного аудита кода и инфраструктуры, команда до мелочей погрузилась в специфику отрасли и уже год успешно поддерживает продукт, ежемесячно наращивая обороты. Благодарю каждого разработчика за ответственное и внимательное отношение к делу и качественную работу!
Алевтина Петрикова
Product Manager, RU-Center
Хочу от всей души поблагодарить команду WS Dev за сотрудничество! Мне было очень приятно с вами работать: вы крутые инженеры, меня восхищает ваша проактивная позиция, благодаря которой всегда получалось договориться, найти решение и разрулить кросс-командные кейсы.
Ахмед Малороев
Руководитель продукта Q:OS , Manutaqtury
Ощутили с WS Dev (ранее «Рабочие решения»/Work Solutions) все преимущества аутстаффинга - за неделю сформировали команду, которая подхватила работу с унаследованным кодом, состав команды менялся в зависимости от загрузки. Разработчики присылали подробную отчетность каждый день, приходили с предложениями по решению проблем. Убедившись в качестве поставляемого кода, наш СТО доверил права, чтобы принимать запросы на слияние веток.
Юрий Кундин
Техлид, Divan.ru
Команда WS внимательно выслушала наши требования и предложила несколько вариантов решения. Было заметно, что они стремятся предоставить нам идеальное решение. Кроме того, они предоставляли нам регулярные обновления о ходе работы и были готовы предоставить дополнительную помощь при необходимости. Следует отметить, что проект был выполнен в срок. Готовы рекомендовать сотрудничество и приглашать к новым проектам!
Python для бизнеса
Какую проблему решает технология
Кто отвечает за ее развитие
Для каких проектов подходит
Современный ландшафт
Преимущества и недостатки
Совместимые технологии
Python и связанные инструменты, с которыми работаем
Последние публикации
Кейс: партиционирование PostgreSQL для высоконагруженного SEO‑краулера
MVP для одного банка быстро превратился в высоконагруженный сервис с миллиардом строк в БД. Показываем, какие технически...
Как мы ускорили загрузку изображений в десятки раз: 4 узких места в работе с S3
Кейс о том, как лишние запросы к S3 замедлили загрузку изображений в два раза. Рассказываем, как мы нашли причины тормоз...
FastAPI vs Django: какой Python фреймворк выбрать для веб-приложения?
Сравниваем Django и FastAPI по производительности, гибкости, безопасности, работе с базами данных и созданию REST API. Р...
Закрываем полный жизненный цикл проекта
1
Инициализация
Разбираемся, что и зачем строим. Задаем вопросы, собираем требования, готовим документацию.
Проектирование
Создаем интерфейсы для удобства пользователей, планируем архитектуру под нагрузку и бюджет.
2
3
Разработка
Пишем код и тесты вместе. Каждый коммит проходит ревью. Прогресс видно в работающих демо.
Функциональная готовность
Весь заявленный функционал реализован. Фич-лист закрыт. Дальше — доводка до боевой готовности.
4
5
Готовность к эксплуатации
Проверяем, выдержит ли система реальную нагрузку. Безопасность, отказоустойчивость, мониторинг.
Запуск
Развертываем в продуктивной среде. Релиз — первый день нормальной жизни продукта.
6
7
Поддержка и развитие
Продукт живет и меняется. Чиним, обновляем, наращиваем. Берем ту часть, которую держать в штате вам невыгодно.
Вывод из эксплуатации
Переносим данные, гасим зависимости, ничего не теряем. Финал — тоже инженерная задача.
8
Форматы вознаграждения
Разные задачи — разные договоренности. Не подгоняем вас под один контракт. Выбираем формат под зрелость продукта и ваш аппетит к риску.
Гибкий
Рынок меняется быстрее планов. Вы проверяете гипотезы, мы пишем код под них — без жестких оценок и сроков. Платите за реальные часы по итогам периода. Сыро? Доделаем. Главное — выйти раньше, чем рынок передумает.
Оплата: фактические часы (Time & Materials)
Кому: стартапам в поиске product-market-fit
Фиксированный
Вы знаете задачу и считаете ROI. Мы составляем ТЗ, фиксируем бюджет и сроки — и держим слово. Никаких сюрпризов в счете: цена согласована до старта. Подходит, когда бизнес отлажен и нужен предсказуемый результат.
Оплата: фиксированная по оценке (Fixed Price)
Кому: устоявшемуся бизнесу с понятным экономическим эффектом
Гибридный
Есть дорожная карта, но жизнь вносит правки. Рамочный договор: фикс на оцененные релизы + часы на все, что вышло за скоуп. Предсказуемость там, где можно, гибкость там, где нужно.
Оплата: фикс на релизы + часы сверх скоупа
Кому: проектам с планом, но без иллюзий о его неизменности
Цены
Бюджеты, с которыми мы можем работать
Оставьте заявку на аутсорсинг разработки на Python
Ответим в течение 1 рабочего дня
Уточним задачу и предложим формат сотрудничества
Подготовим оценку сроков и бюджета
Согласуем состав команды под ваш стек
Запустим разработку после согласования условий