HR-Space: маркетплейс для подбора персонала
Три сценария заказов, рейтинг исполнителей по факту закрытий, чат с документами, оферты и биллинг по этапам сделки

Разрабатываем на Python под ключ: системы расчетов и аналитики, обработку больших массивов данных, интеграции, парсеры, скрипты автоматизации и веб-сервисы.

Python подходит для задач, где важны расчеты, аналитика и регулярная обработка данных: прогнозирование спроса, ETL из нескольких систем, пакетная обработка документов, скоринг, статистика экспериментов, парсинг и автоматизация.
Если пользователям нужен интерфейс, создаем веб-приложение или API как удобную оболочку над расчетным ядром — либо встраиваем его в действующий проект. Правила бизнеса и расчетную логику разделяем, чтобы проект было проще развивать.
Три сценария заказов, рейтинг исполнителей по факту закрытий, чат с документами, оферты и биллинг по этапам сделки

Краулер с JavaScript-рендерингом, ежедневное сканирование сайтов по расписанию и уведомления о критичных изменениях метрик

Каталог с фильтрацией по карте, синхронизация с CRM агентства и автогенерация PDF-презентаций по объектам

Расчеты и данные. NumPy, pandas и SciPy ускоряют создание аналитики, статистики и отчетности.
ML, AI и компьютерное зрение. Есть зрелые инструменты для моделей, NLP и CV; результат проверяют на данных и в работе.
Наукоемкие задачи. Подходит для прогнозов, оптимизации, моделирования и обработки документов.
Автоматизация и интеграции. Используется для ETL, парсеров, обмена данными и задач по расписанию.
Веб-оболочка для расчетов. Фреймворки позволяют взаимодействовать с системой через API или интерфейс.
Комплементарность. Python-сервис подключается к основному продукту без переписывания ядра.
ИИ-дружелюбность. Экосистема упрощает применение ИИ-агентов, но их код требует ревью и тестов.
Не для минимальной задержки. В высоконагруженных сценариях реального времени часто выгоднее компилируемые языки.
Ограничен в процессорном параллелизме. Тяжелые расчеты требуют отдельных процессов, очередей или другого инструмента.
Не оптимален для типового веба. Для личных кабинетов и контентных сайтов может быть рациональнее другой стек.
Нагрузка усложняет эксплуатацию. Кэширование, процессы и очереди повышают требования к инфраструктуре.
Требует дисциплины. Динамическая типизация требует тестов, проверки типов и ревью.
Скрипт не равен продукту. Для запуска нужны обработка ошибок, логирование, зависимости и документация.
Принципы, по которым мы ведем проекты
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».
Проектируем Python-часть как сервис с четким API: очередь задач, REST, gRPC — как договоримся. Основное приложение может жить на другом языке.
Расчеты упаковываем в тестируемые пакеты с CI/CD. Jupyter — для исследования, не финальный артефакт, который уходит заказчику.
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.
Фиксируем зависимости, типы, линтеры, документацию API — не «pip install и в прод».
Исходники, права, окружения — ваши. Модуль можно передать штатной команде или другому подрядчику без переписывания с нуля.


Мы не обещаем, что модель предскажет рынок, но готовы отвечать за то, чтобы Python-часть не стала дырой в бюджете и архитектуре
Эффект дает бизнес-гипотеза, затраты — мы. Не навязываем Python, если задачу закрывает SQL-отчет или существующий сервис.
Готовые библиотеки для аналитики сокращают путь от сырых данных до работающего модуля. Параллельно ведем основной продукт и вычислительный сервис — по согласованному контракту.
Зафиксированные зависимости и воспроизводимые сборки дешевле, чем чинить «у меня локально работает» через полгода.
Статистика и финансовые формулы проверяем тестами на эталонных выборках — не только «график красивый».
Ноутбуки без тестов и копирование готовых фрагментов с Stack Overflow копятся незаметно. Ревью и стандарты структуры не дают долгу расти под видом «data science».
Все, что не приближает релиз модуля, — потери. Переобученная модель без метрик, ETL без мониторинга, API без документации — убираем из процесса.
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.
Из-за простоты синтаксиса Python считается самым простым языком программирования для начинающих. Именно поэтому он так популярен на онлайн-курсах.
Берем разработчиков с боевым опытом разработки
Код проходит ревью внутри команды до того, как попадет к вам
Мы не берем Python для контентных сайтов или простых личных кабинетов, для этого лучше подойдет Headless 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
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
Закладываем мониторинг времени и потребления ресурсов на каждый этап пайплайна
Data-стек обрастает десятками пакетов с конфликтующими версиями — сборка ломается при первом же обновлении.
Фиксируем зависимости и проверяем воспроизводимость сборки в CI
Добавляем библиотеку осознанно: поддерживаемая, с понятной лицензией, без дублей функционала
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
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: весь исходный код — ваш
Какую проблему решает технология
Кто отвечает за ее развитие
Для каких проектов подходит
Современный ландшафт
Преимущества и недостатки

Как оптимизация PostgreSQL и партиционирование спасли SEO‑краулер, который обрабатывает миллионы страниц в сутки, и уско...

Как мы нашли 4 узких места в работе Django с S3. Почему загрузка изображений замедлилась после добавления watermark и ка...

Django vs FastAPI: какой Python-фреймворк лучше подходит для Вашего веб-проекта? Разбор ключевых особенностей и востребо...
Разбираемся, что и зачем строим. Задаем вопросы, собираем требования, готовим документацию.
Создаем интерфейсы для удобства пользователей, планируем архитектуру под нагрузку и бюджет.
Пишем код и тесты вместе. Каждый коммит проходит ревью. Прогресс видно в работающих демо.
Весь заявленный функционал реализован. Фич-лист закрыт. Дальше — доводка до боевой готовности.
Проверяем, выдержит ли система реальную нагрузку. Безопасность, отказоустойчивость, мониторинг.
Развертываем в продуктивной среде. Релиз — первый день нормальной жизни продукта.
Продукт живет и меняется. Чиним, обновляем, наращиваем. Берем ту часть, которую держать в штате вам невыгодно.
Переносим данные, гасим зависимости, ничего не теряем. Финал — тоже инженерная задача.
Разные задачи — разные договоренности. Не подгоняем вас под один контракт. Выбираем формат под зрелость продукта и ваш аппетит к риску.
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
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
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
Бюджеты, с которыми мы можем работать
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