2024 - 2025 год
ИИ-ассистент для корпоративного обучения с DevOps-контуром
DevOps
Edtech
субподряд
Веб
Команда
1
Руководитель команды разработки (Team Lead)
2
инженер по автоматизации и эксплуатации (DevOps)
1
инженер по тестированию
1
Менеджер проекта
Техстек
Kubernetes
Docker
GitLab CI/CD
Grafana
Loki
Telegram Bot API
ASR/LLM‑модели
Веб
О клиенте
Конечный клиент - дочерняя компания топ-3 российских Банков, крупный российский корпоративный университет и образовательная платформа внутри экосистемы клиента, которая предоставляет пользователям ассистента для онлайн‑обучение и персональные траектории развития.
Генподрядчик уже разработал и внедрил прототип рекомендательной системы, помогающей подбирать курсы и образовательные программы под запросы пользователей: решение активно развивалось и требовало следующего шага — выстраивания промышленной инфраструктуры, процессов доставки изменений и поддержки под рост нагрузки.
Мы подключились к проекту как партнёрская команда генподрядчика: наша задача была не «переделать», а в интересах клиента настроить процессы и инфраструктуру вокруг уже созданного продукта, усилив существующую продуктовую и инженерную экспертизу.
Бизнес-задачи
Развернуть и настроить инфраструктуру: площадку, сервера приложений и сопутствующие сервисы с заданным уровнем отказоустойчивости и масштабируемости.
Создать комплексную систему мониторинга и обеспечения отказоустойчивости с уведомлениями о недоступности, соблюдением жёсткого SLA, сервисными режимами и разнообразными дашбордами.
Провести решение через процедуры корпоративной безопасности соответствующие регламенты.
Обеспечить надёжную доставку релизов от команды разработчиков до целевой образовательной платформы.
Обеспечить корректную работу Телеграм‑чат‑бота корпоративного университета, включая режим голосового ассистента.
Организовать дальнейшую поддержку инфраструктуры и релизного процесса после запуска в продакшн.
Наладить процессы разработки и снизить количество багов за счёт привлечения внешнего тимлида, а также оптимизации и настройки процессов команды клиента.
Вызов
У заказчика уже был рабочий прототип рекомендательной системы, который активно дорабатывался и в него добавлялся новый функционал.
Однако для выхода на устойчивый продакшен в корпоративной среде требовалось выстроить единый конвейер доставки кода и изменений, подготовить инфраструктуру под рост количества пользователей и запросов, обеспечить отказоустойчивость и резервирование и встроить решение в строгие регламенты корпоративной безопасности и процессов сопровождения.
Дополнительную сложность создавали требования по информационной безопасности, многоступенчатые согласования и необходимость регулярно сопровождать новые релизы и изменения платформы.
Как мы это сделали
Настройка процессов разработки
Оптимизировали процессы разработки совместно с внутренней командой, выстроив прозрачный цикл планирования, разработки, тестирования и релизов, систематизировав работу с багами и техническим долгом, а также внедрив практики код‑ревью и регламентированного выпуска версий. В результате команда перешла к управляемому циклу разработки, сохранив продуктовую экспертизу внутри компании и усилив её внешним тимлидом.
DevOps и инфраструктура
Наша команда взяла на себя автоматизацию разработки и эксплуатации (DevOps‑часть) и сопровождение инфраструктуры: автоматизировали путь кода от репозитория до рабочей среды с помощью непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), настроила сервера приложений и связанные сервисы, обеспечив корректную работу всего контура. Вся инфраструктура была проведена через процедуры корпоративной безопасности, включая настройку множества правил, санкционирование и подготовку необходимой документации, после чего решение допустили в продакшн.
Интеграция чат-бота и голосового ассистента
Мы обеспечили доставку разработанного функционала до целевой образовательной платформы и подключили Телеграм‑чат‑бот, через который пользователь может выбрать формат общения (текст или голос).
Поддержка и развитие
После запуска мы продолжили сопровождать платформу: помогали проверять и выкатывать релизы, адаптировали инф раструктуру под изменения в коде и новые требования бизнеса.
Что получил заказчик
Стабильную инфраструктуру для запуска платформы в продакшн, прошедшую все корпоративные проверки безопасности.
Снижение количества багов и предсказуемый процесс разработки благодаря тимлиду и обученной команде.
Корректную интеграцию с Телеграм и голосовым сервисом для конечных пользователей.
Возможность быстро выкатывать релизы и развивать продукт без технических ограничений.
Что получил пользователь
Удобный Телеграм-чат-бот для подбора образовательных курсов по текстовым или голосовым запросам.
Быстрый доступ к обучению без технических сбоев и лагов.
Голосовой ассистент для общения на естественном языке (с распознаванием речи).
Мы не просто настроили инфраструктуру
Мы помогли выстроить полный цикл вокруг уже созданного продукта:
от настройки процессов разработки и автоматизации доставки кода до запуска и поддержки продакшена, через которое конечные пользователи получают доступ к рекомендательному чат‑боту и голосовому ассистенту.
Такое сочетание продуктовой экспертизы генподрядчика и заказчика с нашей DevOps‑ и инфрас труктурной экспертизой позволило безопасно масштабировать решение и ускорить вывод новых функций.
Смотрите наши другие кейсы
Платформа памяти о героях ВОВ
Маркетинговый проект по созданию платформы памяти о героях Великой Отечественной войны
ML-сервис для аудита наружной рекламы с адаптацией под новые рекламные макеты
Разработали ML-микросервис для аудита наружной рекламы, который автоматически анализирует изображения и быстро адаптируется под новые рекламные макеты.