Оставьте заявку и, наша команда в кратчайшие сроки подберёт необходимого специалиста за вас! Помните, что заключение договора и оплата услуг происходит после того, как вы выбрали специалиста

Сергей Л.

Беларусь, Минск

2 250 ₽/час без НДС

Fullstack разработчик

Middle+

Разработчик с 5+ годами опыта. Было реализовано более 5 успешных проектов. Soft skills: Коммуникабельный, аналитичный, системный, адаптивный, ориентированный на результат.

Россия, Нижний Новгород

2 500 ₽/час без НДС

Fullstack разработчик

Middle+

Разработчик с 8 годами опыта. Было реализовано более 6 успешных проектов. Soft skills: Коммуникабельный, аналитичный, системный, адаптивный, ориентированный на результат.

Senior

Создал и вывел в продакшн полнофункциональную RAG-систему для крупного заказчика в EPAM — от подготовки данных и индексации до интеграции поиска и генерации ответов в рабочие процессы компании. Оптимизировал inference LLM-моделей, снизив стоимость облачных вычислений и ускорив время отклика за счёт настройки vLLM, TensorRT и гибридной инфраструктуры (AWS + on-premise). Разработал мультимодальную модель на основе CLIP/BLIP-2 для извлечения фичей и анализа изображений. Построил ML-пайплайн прогнозирования спроса в промышленных масштабах: сбор данных, фичи, обучение моделей, развертывание. Автоматизировал MLOps-контур: настроил MLflow, CI/CD, контейнеризацию и воспроизводимость обучающих и инференсных пайплайнов. Создал несколько продакшн-ML-решений, включая модели классификации, детекции аномалий и регрессионного анализа. Реализовал инструменты обработки естественного языка (NLP), включая подготовку датасетов, обучение моделей и интеграцию их в сервисы компании.

Graph neural networks

sentence-transformers

Middle

Увеличил производительность CV-систем (FPS) до +50 % за счёт оптимизации inference (YOLOv8, TensorRT, ONNX). Повысил точность моделей компьютерного зрения до 92 % и отдельных CV-моделей на 15–20 %. Снизил latency инференса на 25 %, обеспечил обработку 5000+ запросов/мин при <100 мс. Запустил production-CV сервисы и AI-агентов (real-time, REST/gRPC, микросервисы). Реализовал мультимодальные решения CV + LLM + RAG (визуальный анализ + поиск по документам). Внедрил MLOps (MLflow, CI/CD, мониторинг, auto-rollback), ускорив релизы на 40 %. Снизил операционные издержки проектов до 50 % за счёт автоматизации и оптимизации ML-пайплайнов. Настроил мониторинг качества и дрейфа моделей в продакшене.

Middle

Реализовал production-пайплайн сегментации повреждений аграрной техники в 4K-разрешении с F1-score 93.3% (ансамбль PIDNet + OneFormer, тайловая инференс-схема). Повысил качество моделей CV за счёт генерации синтетических данных (FLUX + LoRA): прирост F1 с 88% до 93% без ручной разметки. Ускорил пайплайн детекции повреждений в 1.4 раза, внедрив предварительную ML-фильтрацию и оптимизировав архитектуру под бизнес-требования. Улучшил OCR-модель распознавания номеров, снизив CER на 3% за счёт претрейна на расширенном собственном датасете. Протестировал использование LLM (Qwen) для OCR и синтетической разметки данных без участия человека. Реализовал zero-shot псевдоразметку с BLIP и SigLIP, увеличив объём размеченных данных в 2 раза. Разработал и вывел в продакшен систему детекции и сегментации логотипов (MAP@50 = 94%), оформленную как FastAPI-сервис. Повысил производительность YOLOX-модели для детекции персонала на 32% за счёт оптимизации бэкбона. Стандартизировал ML-эксперименты и трекинг метрик, переведя процессы на MLflow.

Senior

Реализовал несколько production-систем на базе ML и Deep Learning (Computer Vision, LLM, ASR), включая рекомендательные системы, OCR и системы транскрибации. Разработал и внедрил LLM-решение для классификации и распознавания документов (Gemma-3-12B), ускорив обработку документов и автоматизировав заполнение пользовательских данных. Создал рекомендательные системы на базе ML для EdTech и промышленных сценариев, включая полный цикл: сбор данных, обучение моделей, API и деплой. Реализовал системы компьютерного зрения: детекция и трекинг объектов на видеопотоке (YOLO), подсчёт людей в ритейле, измерение геометрических параметров изделий на производстве, OCR для номеров автомобилей и документов. Разработал отказоустойчивые REST-API сервисы для ML-систем с использованием FastAPI, Docker и Linux. Выстроил ETL и data-pipeline инфраструктуру (Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB) для сбора и обработки маркетинговых и пользовательских данных. Имеет опыт оптимизации ML-пайплайнов и видеопроцессинга, включая ускорение inference и обработку видеопотоков. Работал с полным ML-циклом: сбор и разметка данных, обучение моделей, интеграция, деплой, поддержка и масштабирование.

Математическая статистика

Pandas

Математический анализ

Россия, Санкт-Петербург

3 220 ₽/час без НДС

Computer Vision

Middle

Senior

Разработал и внедрил чат-ассистента для врачей на базе RAG с векторным поиском, суммаризацией выписок и удобным markdown-форматированием ответов. Настроил автоматическое обновление эмбеддингов и оптимизировал скорость и качество ответов модели. Собрал прототип видео-аватара-ассистента на Unity с использованием Яндекс GPT (TTS/STT). Внедрил систему аналитики и отчётности на Django REST Framework, интеграции с внешними сервисами (REST/SOAP), автоматизированные уведомления, панель мониторинга и участвовал в CI/CD и оптимизации БД/SQL-запросов.

Django Rest Framework

Middle

Разработал и внедрил модели для диагностики возрастной макулярной дегенерации (OCT-изображения) с использованием SOTA-архитектур на PyTorch, адаптированных под задачу. Создал end-to-end CV-решения для промышленности и медицины (YOLOv8, ResNet, Autoencoder), включая деплой и оптимизацию через ONNX Runtime. Построил OCR-пайплайн (OpenCV + Tesseract → BERT) для автоматизированной обработки медицинских карт. Реализовал CV-систему анализа сварочных швов в реальном времени, сократив время контроля на 70% и снизив процент брака. Разработал пайплайн распознавания транспортных средств при въезде на объект, достигнув точности 94%. Построил RAG-систему с использованием LLM (LLaMA) и реализовал векторный поиск на FAISS. Участвовал в оптимизации тяжёлых вычислений на суперкомпьютерах. Является соавтором 2 научных статей в Q1-журналах (Applied Sciences).

Middle

Разработал фреймворк для создания AI-агентов на базе LangGraph, обеспечив стабильное выполнение цепочек и удобную интеграцию с сервисами компании. Построил RAG-систему, повысив качество извлечения и точность ответов моделей на 35%. Реализовал и внедрил несколько AI-агентов в продакшен для автоматизации поддержки и внутренних процессов. Создал голосового ассистента на основе LLM с использованием ASR и TTS, улучшив качество обработки пользовательских запросов. Настроил мониторинг качества моделей через MLflow, обеспечив контроль метрик и отслеживание деградации. Участвовал в проектировании и развитии ETL-процессов на базе Airflow, PostgreSQL и ClickHouse. Разработал backend-сервисы на FastAPI для интеграции LLM-функциональности и агентных сценариев. Подготовил и выпустил MVP с использованием LLM-агентов в сжатые сроки, обеспечив соответствие требованиям бизнеса.

Middle

Middle

Проектировал и выводил в продакшен модели кредитного скоринга и прогнозирования дефолта, обеспечивая стабильность и соответствие требованиям риск-процессов. Формировал и поддерживал пайплайны подготовки данных, feature engineering и валидации моделей для стабильных метрик и предсказуемой работы в продакшене. Встраивал модели в процессы андеррайтинга и collection, настраивал корректную логику принятия решений и взаимодействие со стейкхолдерами. Вёл R&D по улучшению эффективности моделей и использованию альтернативных источников данных. Развивал инфраструктуру деплоя, мониторинга и сопровождения ML-решений, включая CI/CD, Docker, MLflow и связанные инструменты.

HuggingFace Transformers

1 2 3 4 5

Приветствуем вас на странице каталога IT Staff. Возможно, вы еще не знаете, полное значение слова “аутстаффинг”, но вы здесь, потому что вам нужны услуги веб разработчика. Так или иначе, вы в правильном месте. Аутстаффинг — способ привлечения специалиста из другой компании в свою команду без оформления его в штат. Таким образом, другая компания делится с вами своим специалистом, и он работает в вашей команде под вашим управлением, пока сам оформлен в другой фирме.

Прежде чем разбирать особенности аутстаффинга веб-разработчиков, стоит понять, что такое аутстаффинг и как он работает.

Да, это не классический найм в штат. И у него есть свои плюсы. Многие компании выбирают именно эту модель сотрудничества, потому что она помогает быстро справиться с недостатком компетенций в команде или всплеском ИТ-задач. Web-разработчик — это как раз тот специалист, которого часто берут на аутстафф из-за недостатка “рабочих рук” на проекте. Путь намечен, план построен, а вот с нагрузкой команда не справляется.

Аутстаффинг помогает сделать расширение команды максимально быстро. IT Staff поможет вывести специалиста на проект в течение 48 часов. Мы действуем как платформа, где одни компании делятся своим ресурсом с другими. Вы можете найти специалиста в каталоге сами, а можете обратиться к менеджеру платформы. Он подберет специалиста под ваши критерии и организует интервью.

Услуги аутстаффинга популярны во всем мире: как в малом, так и в крупном бизнесе. Это актуально для всех сфер. Неважно вы стартап, e-commerce бизнес, крупная или средняя компания. Если вам нужен middle веб разработчик или специалист уровнем выше, то аутстаффинг поможет закрыть вопросы по нагрузке команды и справиться с временным дефицитом компетенций.

Основные выгоды для заказчика

Как мы уже сказали, один из главных плюсов — быстрый старт проекта. Здесь вы исключаете HR-бюрократию: процессы онбординга, адаптации, 1-1, работа со штатом. Это сильно ускоряет выход специалиста и помогает избежать скрытых трат на обслуживание найма. Даже зарплату и отпускные выплачивает компания, где трудоустроен сотрудник. Все рабочие моменты решает она же. Вы только непосредственно управляете рабочим процессом, ведь он работает как член вашего коллектива.

Тут не поспоришь, что это сильно бустит гибкость команды. Помогает оперативно подключать и отключать специалистов абсолютно разных стеков на разных этапах разработки. В нашем каталоге вы можете найти специалистов абсолютно разных сфер: от дизайна до администрирования.

Контроль качества, ожидания от работы прописываются в договоре. Это дает прозрачность сотрудничества: если вы наняли senior web разработчика, то именно этого уровня вам и следует ожидать от работы с ним. Защитить ваши права в работе с аутстаффингом вам поможет сам IT Staff. Мы являемся гарантом сотрудничества между вашим бизнесом и компанией-аутстаффером.

Ключевые задачи, которые решает web-разработчик

Web разработка программистами разных стеков подразумевает огромный спектр задач. В них входит:

Поддержка и доработка сайтов.
Разработка новых функциональных модулей.
Интеграции (CRM, 1С, платёжные системы).
Оптимизация и скорость работы сайта.
Разработка SPA, e-commerce, корпоративных порталов.

В каталоге вы можете отфильтровать специалистов по важным для вас критериям: стек, опыт, владение языками, местонахождение — не забывайте про разницу в разных часовых поясах. Удалённый веб-разработчик будет все еще работать с вашей командой по удобному вам времени, поэтому учитывайте это при фильтрации по местоположению.

Кто именно доступен в аутстаффинге?

В каталоге платформе вы сможете найти web специалистов разных профилей, грейдов и стеков. Достаточно выбрать подкатегорию “веб”, а потом определиться со специализацией:

Доступность каждого специалиста определяет компания, в которой они устроены. Запросите эти данные у менеджера платформы в заявке. Доступность также видна по карточке кандидата в каталоге.

Что влияет на стоимость?

Очевидно, что вопрос стоимости / цены веб-разработчика определяет его грейд, опыт работы, его хард/софт навыки, местоположение нужного вам специалиста и т.д. Все, как и при обычном найме в штат. Разница лишь в том, что компания, выступающая аутстаффером спеца, сама проводит оценку грейдирования, необходимые ассессменты, вкладывается в обучение эксперта и т.д.

Таким образом, вы можете быть уверены, что специалист заранее одобрен другой крупной ИТ-командой. Это помогает избежать таких рисков, какие бывают при работе, например, с фрилансерами. Здесь же, за разработчика ручается целая ИТ-копания.

Да, на платформе вы не встретите фрилансеров, которые могут предвзято оценивать свои навыки. Подробнее про риски и разницу работы с аутстаффингом, аутсорсингом и фрилансерами вы можете прочитать в статье “Аутсорсинг vs аутстаффинг”.

Веб-разработка процесс нелегкий и иногда совсем не быстрый. Часто бывает, что вы нуждаетесь в специалисте не на один месяц. Подойдет ли аутстаффинг в таком случае? Да! Долгосрочное сотрудничество со специалистом на аутстаффинге также может повлиять на стоимость работ. Существует даже термин “вечный аутстаффер”. Аутстаффинг также популярен, когда специалисту требуется отдых, даже когда он продолжительный (например, декрет).

Таким образом, аутстаффинг становиться решением большого количества препятствий в разработке. Надеемся, мы помогли вам немного разобраться в плюсах аутстаффинга. Теперь вы сможете использовать этот метод в целях новых свершений. Желаем удачи!

IT Staff. Аутстаффинг нового поколения.

Аутстаффинг Web-разработчиков

Основные выгоды для заказчика

Ключевые задачи, которые решает web-разработчик

Кто именно доступен в аутстаффинге?

Что влияет на стоимость?