Проекты, которые создают новые стандарты в индустрии

Задача. Клиент хотел создать комплексное решение, объединяющее все аспекты криптовалютных операций: хранение, обмен и трату средств через привычные платежные инструменты. Основной вызов заключался в создании бесшовного пользовательского опыта, когда криптоактивы можно тратить как обычные деньги, при этом соблюдая все регуляторные требования.

Техническое решение. Мы спроектировали и реализовали многокомпонентную экосистему:

Крипто-фиатный кошелек с картами:

• Мобильные приложения на React Native для iOS и Android с кастодиальным хранением активов
• Интеграция с EMI для выпуска физических и виртуальных карт MasterCard
• Интеграция Apple Pay и Google Pay
• Система приоритетного списания активов с настраиваемой логикой (например: USDT → ETH → BTC)
• Модуль конвертации с реал-тайм курсами и минимальными спредами
• Система учёта, отчётности и комплаенса по нормам европейской VASP лицензии

Крипто-эквайринг для мерчантов:

• Платформа с автоматическим свопом принятых криптовалют в стейблкоины в момент транзакции
• Возможность тонкой настройки правил и списка допустимых криптовалют и сетей
• Система вывода средств для мерчантов
• SDK и плагины для популярных CMS (WordPress, Joomla и др.)
• POS-терминалы на React Native для офлайн-торговли
• Интеграция сервиса KYT (Know Your Transaction) для проверки чистоты средств

Спотовая биржа как ядро ликвидности:

• Централизованный пул ликвидности, обслуживающий и кошелек, и эквайринг
• Matching engine на Java с обработкой тысяч ордеров в секунду
• API для внутренних сервисов и внешних интеграторов

Архитектурные особенности:

• Микросервисная архитектура с асинхронным взаимодействием через message queues
• Отказоустойчивая система с репликацией критически важных данных
• Соблюдение стандартов PCI DSS для работы с платежными картами

Стек технологий: Java, C#, React, React Native, Postgres.

Измеримые результаты:

• Месячный оборот кошелька превысил €1 000 000
• Карты успешно работали по всему миру во всех точках приема MasterCard
• Система обрабатывала реальные транзакции пользователей без критических сбоев

Задача. Требовалось создать криптобиржу институционального уровня для работы в юрисдикции ADGM (Abu Dhabi Global Market), способную обрабатывать до 300 000 транзакций в секунду. Ключевые требования включали полное соответствие регуляторным стандартам, возможность листинга любых активов и прямую интеграцию с банковской системой ОАЭ.

Техническое решение.

Высокопроизводительный торговый движок:

• Архитектура на базе Go с оптимизацией под низкую латентность (sub-millisecond)
• Событийно-ориентированная обработка ордеров для достижения пропускной способности 300k TPS
• Поддержка как спотовой торговли, так и деривативов
• Готовность к горизонтальному масштабированию

Регуляторный контур:

• Полная подготовка документации для лицензий MTF (Multilateral Trading Facility) и Custodian
• Система AML/KYC с интеграцией в международные санкционные списки
• Модуль отчетности в реальном времени для регулятора
• Audit trail для всех операций с криптографической защитой

Банковские интеграции:

• Прямое подключение к API банков ОАЭ (включая SEBA Bank) для фиатных операций
• Автоматическая сверка балансов и транзакций
• Система мгновенного зачисления/списания средств

Пользовательские интерфейсы:

• Веб-платформа на React с продвинутыми торговыми инструментами
• Мобильные приложения на .NET MAUI для кроссплатформенной разработки

Стек технологий: Go, C#, React, .NET MAUI

Результаты:

• Платформа полностью разработана и протестирована на нагрузках до 300k TPS
• Регуляторная документация проработана для получения одних из первых в ОАЭ лицензий MTF и Custodian
• Архитектура готова к горизонтальному масштабированию под любую нагрузку
• Интеграционные тесты с банковскими API успешно пройдены

Задача. Разработчикам dApps и аналитическим командам требовался быстрый доступ к структурированным данным из множества блокчейн-сетей. Существующие решения (Moralis, QuickNode) были дорогими и не предоставляли необходимую гибкость в обработке данных. Нужно было создать собственное решение с возможностью кастомизации и высокой производительностью.

Техническое решение.

Высокопроизводительная индексация:

• Параллельное сканирование множества EVM-блокчейнов (Ethereum, BSC, Polygon, Arbitrum) и Solana
• Автоматическое декодирование событий смарт-контрактов с использованием ABI
• Интеллектуальная система повторных попыток при сбоях RPC-нод
• Отслеживание реорганизаций блоков и автоматическая коррекция данных

Масштабируемое хранилище:

• ClickHouse в качестве основного хранилища для быстрой аналитики
• Партиционирование данных по времени и блокчейн-сетям
• Автоматическое сжатие и архивирование старых данных
• Репликация критически важных данных

API высокой производительности:

• REST API с поддержкой сложных фильтров и агрегаций
• JSON-RPC для совместимости с существующими инструментами
• WebSocket для real-time уведомлений о новых транзакциях и событиях

Аналитические возможности:

• Предварительно рассчитанные метрики (TVL, объемы торговли, топ-холдеры)
• OHLCV данные и сделки для всех торгуемых токенов
• Трекинг DeFi-протоколов с расшифровкой специфичных событий

Стек технологий: Python (оркестрация), Go (критические компоненты), Rust (низкоуровневая обработка), ClickHouse (хранилище), Docker + Kubernetes (деплой).

Результаты:

• Индексация основных блокчейн-сетей с обработкой миллионов событий в день
• Uptime 99.5% за последние 6 месяцев эксплуатации

Задача. В 2018-2019 годах Ethereum не мог обеспечить необходимую производительность для высоконагруженных dApps (ограничение ~15 TPS). Требовалось создать собственный L1-блокчейн с высокой пропускной способностью, быстрой финализацией и встроенной децентрализованной биржей для обеспечения ликвидности.

Техническое решение.

Консенсус и архитектура:

• Delegated Proof-of-Stake (DPoS)
• Пропускная способность: 10 000+ транзакций в секунду
• Быстрая финализация транзакций и высокая отказоустойчивость

Встроенная DEX:

• Нативный модуль децентрализованной биржи на уровне протокола
• Встроенная поддержка свопов и торговых операций
• Комиссии от торговли встроены в экономику блокчейна

Система wrapped-активов:

• Vault-контракты для создания обернутых версий внешних активов (eonBTC и др.)
• Функционал обернутых токенов «из коробки»
• Интеграция с внешними блокчейнами для создания мостов

Инструменты разработчика:

• SDK для JavaScript, Python и Go
• Block explorer с детальной аналитикой
• Тестовая сеть для разработки и тестирования dApps
• Документация и примеры интеграции

Стек технологий: C++

Результаты:

• Блокчейн создан и успешно запущен
• Сеть работает стабильно с заявленной производительностью
• Вокруг EON развивалась экосистема проектов, включая Exscudo/Nimera

Задача. В сжатые сроки и с ограниченным бюджетом запустить MVP p2p-криптобиржи, функционально аналогичной Garantex.

Техническое решение.

Гибридная торговая модель:

• Платформа, сочетающая p2p- и спотовую торговлю
• Кастомные лимитные ордера с привязкой к внешним котировкам
• Возможность автоматического следования за курсом Binance с настраиваемой наценкой (например, Binance +2%)
• Простая архитектура с матчингом через базу данных

Бизнес-логика:

• Правила для обменников и маркет-мейкеров
• Удобный интерфейс для специалистов по обмену, знающих свою торговую наценку
• Поддержка различных криптовалют и фиатных операций

Стек технологий: Node.js, React.

Результаты:

• Запуск в production в течение 2 месяцев после получения технического задания
• Более года успешной работы платформы

Задача. Создать замкнутую крипто-фиатную экосистему, объединяющую биржу, кошелек и эквайринг с максимальной интеграцией между компонентами.

Техническое решение.

Интегрированная экосистема:

• Крипто-биржа с высокой производительностью
• Мобильный кошелек-мессенджер с шифрованием на базе протокола Signal
• Крипто-фиатный эквайринг с общим пулом ликвидности
• Обернутые фиатные токены с реальным обеспечением на банковских счетах

Уникальные особенности:

• В команде эдвайзеров был Moxie Marlinspike, создатель протокола Signal
• Использование проверенного протокола Open Whisper для мессенджера
• Единая экосистема с переключением между торговлей, платежами и коммуникацией

Стек технологий: Java, Swift (iOS), Kotlin (Android).

Результаты:

• В мае 2017 года успешно привлечено около 2500 BTC на ICO
• Экосистема была технически функциональна и связана между компонентам

Задача. Создать некастодиальный залоговый протокол для EVM-совместимых сетей, аналогичный по механике AAVE и Compound, с перспективой портирования на различные блокчейны.

Техническое решение.

• Набор смарт-контрактов для создания залогового кредитования
• Веб-интерфейс для взаимодействия с протоколом
• Интеграция с индексатором для метрик и мониторинга состояния протокола
• Архитектура, готовая к развертыванию в сетях Ethereum, BSC, Polygon и других EVM-сетях

Стек технологий: Solidity, React.

Результаты:

• MVP протокола полностью протестирован и готов к развертыванию

Задача. Крупная международная нефтегазовая компания сталкивалась с высокой нагрузкой на HR-отдел и бухгалтерию из-за потока однотипных запросов: справки, отпуска, больничные, возмещения, внутренние процедуры. Сотрудники тратили время на ожидание ответов, а специалисты отделов — на рутину вместо стратегических задач.

Техническое решение.

NLP-классификация и понимание интента:

• AI-чатбот для консультирования сотрудников по организационным вопросам
• Система помощи в запросе документов и бронировании курсов/тренингов
• Использование NLP для классификации типов вопросов
• Постоянное самообучение на основе обратной связи пользователей

Интеграция в корпоративную среду:

• Подключение к существующим HR и бухгалтерским системам
• Многоканальный доступ через различные корпоративные платформы
• База знаний из внутренних регламентов и процедур

Стек технологий: Rasa, DeepPavlov.

Измеримые результаты:

• Количество ежемесячных запросов в HR-отдел сократилось на 50%
• Обращения в бухгалтерию снизились на 15%
• Специалисты отделов смогли сосредоточиться на более сложных и стратегических задачах
• Сотрудники получили возможность мгновенно получать ответы на типовые вопросы

Задача. Создать платформу для текстовых ролевых игр, где AI выступает в роли универсального ведущего. Ключевые вызовы: обработка тысяч одновременных пользователей, поддержание контекста долгих игровых сессий, генерация изображений персонажей и локаций, баланс между качеством ответов и скоростью.

Техническое решение.

Архитектура для высоких нагрузок:

Massive Scale версия:

• Apache Kafka как центральный message broker для обработки 10 000+ одновременных пользователей
• Qdrant vector database для хранения игровых контекстов и поиска релевантной информации
• Dedicated GPU-кластер для обработки LLM-запросов

Medium Scale версия:

• RabbitMQ для сообщений (до 1 000 одновременных пользователей)
• PostgreSQL с pgvector расширением для векторного поиска
• Простое развертывание на одном или нескольких серверах

Система оркестрации моделей:

• Автоматический выбор оптимальной модели в зависимости от контекста диалога
• Маршрутизация между легкими моделями (для простых ответов) и мощными (для сложных сцен)
• Поддержка нецензурированных моделей для специфических запросов
• Система кеширования для оптимизации производительности

RAG система для консистентности:

• Векторная база знаний с описаниями персонажей, локаций, правил мира
• Семантический поиск релевантной информации для каждого ответа AI
• Система memory management для долгих игровых сессий

Генерация изображений:

• Pipeline на базе Stable Diffusion с использованием LoRA-адаптеров и ControlNet для повышения качества и управляемости генерации
• Система upscaling и post-processing для улучшения качества
• Кеширование сгенерированных изображений для переиспользования

Интеграция с Telegram:

• Система rate limiting для предотвращения спама
• Inline keyboards для игровых действий и выборов
• Система платежей через Telegram Stars для премиум-функций

Стек технологий: Python (FastAPI, aiogram), Kafka/RabbitMQ, Qdrant/PostgreSQL+pgvector, Docker + Kubernetes, Redis, Stable Diffusion, различные LLM API и локальные LLM.

Результаты:

• Реализованы два профиля для двух клиентов под разную ожидаемую нагрузку
• Massive scale версия способна обрабатывать тысячи одновременных пользователей
• Платформа демонстрирует возможности создания масштабируемых AI-систем

Задача. Финансовые аналитики и инвестиционные менеджеры тратили десятки часов на изучение отчетности публичных компаний (формы 10-K, 10-Q), выискивая ключевую информацию среди сотен страниц текста. Требовалось создать инструмент, который мог бы мгновенно отвечать на конкретные вопросы с точными цитатами из документов.

Техническое решение.

Автоматизированная обработка документов:

• Автоматическая загрузка отчетов из базы SEC EDGAR
• Конвертация в Markdown с сохранением структуры
• Разбиение документов на логические секции и фрагменты
• Векторизация контента для быстрого поиска

RAG-система для финансовой аналитики:

• Векторная база ChromaDB, оптимизированная под финансовую терминологию
• Гибридный поиск для максимальной релевантности результатов
• Система цитирования с точными ссылками на оригинальные документы
• Возможность скрининга компаний по заданным параметрам

Интерфейс для профессиональных аналитиков:

• Чат-интерфейс для «разговора» с отчетностью компаний
• Поддержка сложных аналитических запросов
• Экспорт результатов с сохранением ссылок на источники

Стек технологий: Python, ChromaDB.

Результаты:

• Создан легковесный сервис для аналитиков и инвесторов (упрощенная версия fiscal.ai)
• Значительное сокращение времени анализа финансовой отчетности
• Возможность мгновенного получения ответов с точными цитатами из документов

Задача. Автоматизировать и ускорить выпуск маркетингового контента для бизнеса в сфере мебели и ритейла без расширения штата копирайтеров.

Техническое решение.

• Система загрузки собственной базы знаний (статьи, документы, каталоги)
• Загрузка каталога изображений товаров (мебель, интерьеры)
• Автоматическая генерация контента по заданной теме и тональности:
• Создание заголовков и текстов постов
• Подбор релевантных изображений из каталога
• Генерация коротких видео и анимаций
• Pipeline для генерации изображений с товарами клиента в заданном интерьере
• Функции предпросмотра и экспорта готовых маркетинговых изображений

Стек технологий: Python, Streamlit.

Результаты:

• Инструмент внедрен в работу контент-команды
• Время подготовки маркетинговых материалов сократилось в разы
• Возможность поддерживать высокий темп публикаций без увеличения штата

Задача. Автоматизировать поиск и сбор полного комплекта технической документации для участия в тендерах в специализированной сфере геодезии, с учетом специфики разных видов работ.

Техническое решение.

Интеллектуальная обработка документов:

• OCR обработка изображений и pdf-файлов в текстовый формат
• AI автоматически тегирует и классифицирует загруженные документы
• Система «раскладывания по папочкам» с учетом типа документов
• Отслеживание дат окончания сроков действия документов
• Автоматические уведомления о необходимости обновления

RAG-система для корпоративного поиска:

• Поиск релевантных документов по всей корпоративной базе
• Работа как с письменными запросами, так и с текстом из других документов
• Семантический поиск для нахождения связанной информации
• Формирование полных пакетов документов под конкретные тендеры

Стек технологий: Python, Streamlit.

Результаты:

• Время поиска и сбора пакетов документов для тендеров сократилось в десятки раз
• Практически исключены ошибки неполноты документации
• Прозрачный контроль статуса подготовки каждого пакета

Задача. Молочные фермы сталкивались с проблемой отслеживания множества взаимосвязанных процессов: состав и расход кормов, индивидуальные показатели каждого животного, планирование осеменения, контроль надоев, ветеринарные процедуры. Excel-таблицы и бумажные журналы приводили к ошибкам учета и потере прибыльности. Западные аналоги были недоступны для внедрения в бизнес.

Техническое решение.

Реализованные модули:

• Анализ кормлений: планирование рационов и контроль питательности по стандартам
• Складской учет кормов: контроль остатков, автоматические уведомления о необходимости закупки
• Учет движения стада: полный жизненный цикл каждого животного от рождения до выбытия (рождение, взросление, осеменение, лактация, выбытие)
• Учет ГСМ и механизации с планово-предупредительными ремонтами
• Ветеринарный учет с контролем лекарств и процедур
• Интеграция с государственными системами отчетности

Аналитические возможности:

• Отслеживание ключевых показателей производства
• Анализ эффективности кормления и его влияния на продуктивность
• Планирование племенной работы на основе генеалогических данных

Стек технологий: Python.

Результаты:

• Система внедрена и успешно используется на фермах с общим поголовьем >3000 голов
• Значительное улучшение контроля за производственными процессами
• Повышение эффективности планирования и управления ресурсами

Задача. Клиент хотел выделиться на насыщенном рынке недвижимости, предложив уникальный сервис. Основная идея: покупатели должны иметь возможность узнать не только о самом объекте, но и обо всех подрядчиках, участвовавших в его строительстве — от архитекторов до финишных отделочников.

Техническое решение.

Уникальная система каталогизации:

• Структурированная база объектов с техническими характеристиками
• Профили всех участников строительства: архитекторы, дизайнеры, строители, поставщики
• Возможность найти контактную информацию всех подрядчиков конкретного объекта
• Портфолио работ каждой компании с примерами проектов

Продвинутые функции поиска:

• Интерактивный поиск по карте с фильтрами
• Многоуровневая система фильтрации по различным параметрам
• Поиск по конкретным подрядчикам или архитекторам
• Система рейтингов и отзывов

Стек технологий: Ruby on Rails, Angular

Результаты:

• Платформа запущена за 4 месяца разработки
• Рост продаж клиента на 7% после внедрения
• Сокращение времени на закрытие сделки на 39%
• Уникальное позиционирование на рынке недвижимости

Задача. Автоматизировать и упростить для фермеров процесс подготовки сложной проектной документации для получения грантов и кредитов в АО «Россельхозбанк».

Техническое решение.

Справка финансового состояния «Агроцифра»:

• Онлайн-конструктор проектной документации по стандартам АО Россельхозбанк
• Пошаговый процесс заполнения с валидацией данных
• Автоматическая генерация всех необходимых форм и расчетов

Стек технологий: PHP, Python, Vue

Сервис для фермерских грантовых программ:

• Конструктор документов для получения государственной поддержки
• Соответствие всем требованиям банка и госстандартам
• Система проверки полноты и корректности документов

Стек технологий: Node.js, React

Результаты:

• Значительное ускорение процесса подготовки заявок на гранты
• Сокращение количества возвратов документов на доработку
• Повышение успешности получения финансирования фермерами
• Стандартизация процесса документооборота с банком