Synapster · Отраслевые AI-системы на едином ядре Synapster Core
Каждая платформа — это Synapster Core + доменный слой отрасли. Клиники, юрфирмы, отели и управляющие компании, ассоциации, отраслевой B2B. ИИ с трассировкой к данным и протоколам, контроль человеком там, где ошибка дорога — от созвона до prod.
~30 мин · поймём задачу и формат · дальше — audit, пилот или sprint
систем в ежедневной работе
флагманов на едином ядре Synapster Core
для данных и регулируемых отраслей
от созвона до AI-readiness audit
Работает в проде
Пять флагманов на едином ядре Synapster Core
платформа
Мы не собираем каждый проект с нуля. В основе — Synapster Core: проверенная архитектура из 14 переиспользуемых модулей. Каждая платформа = Core + доменный слой.
5 вертикальные платформы · каждая = Core + доменный слой
12 из 14 модулей ядра — во всех 5 флагманах.
вертикали
Каждая отрасль — это Synapster Core + доменный слой: модули ядра берут на себя безопасность, данные и AI, доменный слой — специфику процесса.
фокус
Отсекаем нерелевантные запросы заранее — так быстрее находим fit с теми, кому можем дать результат.
Нужен аутстафф 50+ разработчиков на год
Мы — продуктовая команда платформы Synapster Core, не staffing-биржа.
«Сделайте бота за 3 дня без интеграций»
Без данных и workflow AI не даст устойчивого эффекта.
Нет владельца процесса и доступа к данным
Discovery невозможен; высок риск бесконечного пилота.
AI как PR-эксперимент без метрик успеха
Работаем только с измеримым definition of done.
Нужна только вёрстка или маркетинг-сайт
Это не product engineering.
Замена вашего NOC / L1 на сотни рабочих мест
L2/L3 — для систем, которые мы проектируем и поставляем.
Если узнали себя слева — порекомендуем профильную команду. Если справа — начнём с созвона.
отстройка
Мы не продаём доступ к модели. Строим отраслевые платформы на едином ядре Synapster Core, где AI — управляемый, прослеживаемый компонент production-системы.
Business
Меньше ручной работы, быстрее обработка, прозрачность решений (Impact ID, трассировка).
Product
Роли, экраны, сценарии в prod — единый контур вместо Excel и почты.
Tech
API, RAG/agents, тесты, CI/CD, RBAC, audit logs, интеграции.
вертикали на ядре
Не портфолио, а подтверждение стратегии: пять флагманов стоят на едином ядре Synapster Core, каждый новый кейс усиливает платформу. От GnatologPRO и TourismRadar до LawerCRM, Pragma и ReflexDAO — задача, стек, результат и ссылки на продукты. Полный каталог с описаниями по каждому направлению.
безопасность
подход
Что закрываем по задачам бизнеса, enterprise-поставка, методология от Discovery до production и форматы входа (audit, пилот, sprint) — на отдельной странице.
Подход и поставкастатьи и экспертиза
Вопросы о подходе Synapster, краткий гайд по этапам и термины — дополняют кейсы в каталоге и материалы в блоге и базе знаний.
Мы делаем полноценные продукты в проде: веб-платформы, CRM/МИС, data-сервисы и EdTech — с архитектурой API, ролями, тестами и деплоем. ИИ встраивается осмысленно (RAG, верификация, политики), а не как отдельный «чат поверх таблицы».
лпр
команда & люди
Продуктовая разработка, доменная экспертиза и инженерный контроль качества — от медицины и юридических CRM до аналитики гостиничного рынка и EdTech
CEO
Стратегия продуктов и поставки: от согласования ТЗ с бизнесом до приоритизации релизов. Координирует команды на кейсах с высокими требованиями к данным и срокам.
Ведущий разработчик
Full-stack и инфраструктура: Python/FastAPI, Next.js/React, PostgreSQL, Docker и CI/CD. AI-контуры (RAG, мультиагентные сценарии), интеграции, тесты и продакшен-деплой на проектах вроде медицинских CRM и data-платформ.
Сооснователь, EdTech и методология
Педагогика и продуктовая методология для образовательных решений (в т.ч. CortexTutorAI): AX-архитектура, сценарии обучения и связка контента с AI. Преподаёт в СПбГУПТД, кафедра рекламы и PR.
Мы совмещаем глубину предметной области (медицина, право, hospitality, ассоциации, EdTech) с инженерной дисциплиной: архитектура, безопасность данных, тесты и сопровождение в проде. Это отражено в наших открытых кейсах и продуктах, которые клиенты используют ежедневно.
Расскажите о задаче — подберём формат: от аудита и пилота до выделенной команды и сопровождения. Интересны сильные инженеры и продуктовые роли с опытом в вебе, данных и AI.
Обсудить с командойвопросы
С бесплатного созвона-диагностики (~30 минут): задача, домен, данные, ограничения и ожидания по AI. Если видим fit — предложим формат: AI-readiness audit (5–7 дней), пилот на ваших данных или production sprint. Если fit нет — скажем честно и порекомендуем альтернативу.
Созвон — короткая бесплатная диагностика: понимаем, стоит ли двигаться дальше. AI-readiness audit — отдельный платный этап 5–7 дней: карта процессов, оценка данных и рисков, 3–5 quick wins, roadmap пилота и рекомендация go / no-go. Audit имеет смысл после созвона, когда задача подтверждена.
AI-readiness audit — 5–7 дней. Пилот RAG/AI — 3–4 недели. Production sprint — 6–8 недель. Полноценная платформа — от нескольких месяцев; этапы и релизы фиксируем в roadmap 30/60/90.
По объёму и этапам, прозрачно в договоре. После созвона даём ориентир по формату и срокам; детальная оценка — после audit или уточнённого scope. Созвон бесплатный, audit и разработка — коммерческие.
RBAC, журналы доступа, минимизация ПД, human-in-the-loop в рискованных сценариях. Для проектов с ПД — логика 152-ФЗ, NDA по запросу, при необходимости private cloud / VPC.
Да, частый сценарий: RAG и агенты поверх ваших CRM, ERP, 1С, PMS/POS — без замены экосистемы. Ответы с цитатами к источникам, ограничение контекста, fallback при сбое модели.
Сопровождение по договору: релизы, мониторинг качества AI, incident response, развитие roadmap. L2/L3 — для систем, которые мы проектировали и вводили в prod.
связь
Базируемся в Москве, ведём проекты удалённо по всей России. Расскажите о продукте или процессе — ответим по срокам, стеку и этапам, опираясь на наш опыт в кейсах из каталога.
Заполните форму — кратко опишите задачу и отрасль. Подготовим ответ с предложением по формату работ и следующими шагами.
доверие
Доказательства, которые можно проверить
Живые продукты
Клиенты и проекты
Инженерный канал: @aikitchen_lab · База знаний · Блог