Телеграм-боты, парсеры
и ML — аутсорс под ключ
от 10 000 ₽.

Парсер, телеграм-бот или скрипт автоматизации — от 10 000 ₽ и 1–2 недели; ML-прототип с метриками — от 30 000 ₽ и 2–4 недели; аналитика с дашбордом — от 20 000 ₽ и 2–3 недели. Оценку даём бесплатно в течение 24 часов, цену и критерии готовности фиксируем до старта.

Стоимость аутсорс-разработки в SenatorovAI начинается от 10 000 ₽ за парсер, телеграм-бота или скрипт автоматизации под ключ (1–2 недели), от 30 000 ₽ за ML-прототип с честными метриками качества (2–4 недели) и от 20 000 ₽ за аналитику данных с дашбордом (2–3 недели). Цена зависит от трёх факторов: наличия и качества данных, сложности интеграций и способа развёртывания — скрипт, API или сервис в вашей инфраструктуре. Работа начинается с бесплатной оценки задачи: вы описываете проблему, мы в течение 24 часов отвечаем, как её решить, сколько это займёт и что получится на выходе. Цена и критерии готовности фиксируются до старта и не меняются в процессе. Код передаётся в Git, по запросу работаем под NDA. Обсудить задачу можно через бриф на этой странице или в Telegram: @RuslanSenatorov.

С короткого брифа: вы описываете задачу, мы уточняем стек, ограничения и сроки, предлагаем формат — разовая задача, проект или сопровождение — и фиксируем критерии готовности. Написать можно в Telegram: @RuslanSenatorov.

Работа начинается с короткого брифа — это 5–7 вопросов о задаче, данных и желаемом результате, заполнение занимает несколько минут. Дальше в течение 24 часов мы бесплатно оцениваем задачу: уточняем стек и ограничения, предлагаем формат (разовая задача, проект с этапами или ежемесячное сопровождение) и называем цену со сроком. Если условия подходят, фиксируем критерии готовности — конкретный список того, что считается выполненной работой, — и стартуем. Никаких предоплат «за оценку» и созвонов ради созвонов: до момента, когда вы согласились на цену и сроки, вы ничего не должны. Написать можно напрямую в Telegram @RuslanSenatorov или через кнопку брифа на этой странице — ответим в течение рабочего дня.

Да. Для чувствительных проектов работаем через приватные репозитории, ограничиваем доступ к данным и при необходимости обезличиваем их. NDA подписываем до передачи материалов.

Да, работаем по NDA — соглашение подписываем до того, как вы передадите нам любые материалы, а не после. Для чувствительных проектов действует отдельный контур: приватные репозитории вместо публичных, доступ к данным только у инженеров, занятых в проекте, обезличивание персональных данных перед обработкой, а по завершении — передача всех артефактов и удаление копий по вашему запросу. Можем работать и в вашей инфраструктуре: доступ по VPN, ваш GitLab, ваши серверы — тогда данные вообще не покидают периметр компании. Принимаем и вашу форму NDA, и предлагаем свою типовую, если у вас её нет. Единственное ограничение: NDA-проекты не попадают в публичное портфолио, поэтому примеры таких работ показываем только в обезличенном виде.

Работаем поэтапно: фиксируем объём, срок и стоимость этапа, промежуточные результаты показываем в репозитории. Заказчик видит код, артефакты и прогресс, а не только финальный файл.

Оплата привязана к этапам, а не ко времени: для каждого этапа заранее фиксируются объём, срок, стоимость и критерии готовности. Типовая схема — 50% на старте этапа и 50% по его приёмке; для небольших задач до 10 000 ₽ возможна полная предоплата или постоплата по договорённости. Отчётность встроена в процесс: работа идёт в Git-репозитории, куда у вас есть доступ с первого дня, — вы видите код, коммиты и промежуточные результаты, а не презентацию в конце срока. По ML-задачам к каждому этапу прилагается отчёт с метриками: что получилось, на каких данных проверено, какие ограничения. Если этап не принят по зафиксированным критериям — дорабатываем без доплаты. Юрлицам после каждой оплаты выдаётся чек, который принимается к учёту расходов.

Официально и прозрачно: заключаем договор, при необходимости — NDA, после каждой оплаты вы получаете чек, который принимается к учёту расходов. Исполнитель работает на режиме НПД: выплаты не облагаются страховыми взносами и НДФЛ у заказчика, услуги не облагаются НДС — совокупная стоимость ниже, чем у агентства, при том же инженерном уровне.

Для компаний сотрудничество оформляется официально: договор на разработку, при необходимости NDA, после каждой оплаты — чек, который бухгалтерия принимает к учёту расходов. Исполнитель работает на режиме НПД (самозанятость), и это прямая экономия заказчика: выплаты не облагаются страховыми взносами и НДФЛ, услуги не облагаются НДС — совокупная стоимость проекта на 20–40% ниже, чем при работе с агентством, при том же инженерном уровне. Не нужен зачислённый в штат сотрудник, отпуска и рабочее место — вы платите только за результат по этапам. Документооборот возможен электронный. Ограничение: мы небольшая инженерная команда, а не аутстафф-агентство на сто человек, поэтому берём ограниченное число проектов параллельно — зато каждый ведёт лично ведущий инженер.

ML-модели и аналитику данных, телеграм-ботов и AI-ассистентов, парсинг и автоматизацию процессов, Python-сервисы и API, DevOps-задачи и поддержку существующих проектов.

Чаще всего к нам приходят с пятью типами задач. Первый — парсинг и автоматизация: собрать данные с сайтов или API, убрать ручную рутину, настроить автоматические отчёты (от 10 000 ₽). Второй — ML-модели: прогноз спроса и оттока, компьютерное зрение, NLP и LLM-интеграции, рекомендательные системы (от 30 000 ₽, есть отдельная страница про разработку ML на заказ). Третий — аналитика данных с дашбордами: EDA, метрики, наглядная отчётность для решений (от 20 000 ₽). Четвёртый — телеграм-боты и AI-ассистенты для продаж, поддержки и внутренних процессов. Пятый — Python-сервисы, API и DevOps: деплой, CI/CD, поддержка существующих проектов. Полный каталог — 45 направлений в 8 офферах — выше на этой странице. Если вашей задачи нет в списке, всё равно напишите: оценка бесплатная.

Команда практикующих инженеров под личным руководством Руслана Сенаторова — разработчика с коммерческим опытом в Python, ML и full-stack с 2019 года. Каждое решение проходит code review ведущего инженера, а результаты открыты: 35+ выполненных проектов с репозиториями на GitHub можно посмотреть в портфолио ещё до старта работ.

Проект делает команда практикующих инженеров под личным руководством Руслана Сенаторова — разработчика с коммерческим опытом в Python, ML и full-stack с 2019 года, основателя школы Data Science SenatorovAI. Это не биржевой посредник, который перепродаёт задачу неизвестным субподрядчикам: каждое решение проходит code review ведущего инженера до передачи заказчику. Уровень команды можно проверить до старта тремя способами: открытое портфолио на этой странице (35+ проектов с репозиториями на GitHub), верифицированные отзывы после оплаченных заказов на Kwork и Upwork, и YouTube-канал, где инженеры разбирают ML-библиотеки на уровне исходников. К части задач подключаются сильнейшие студенты школы через стажировку — под контролем и code review ведущего инженера, что не влияет на качество, но помогает держать цены ниже агентских.