Top.Mail.Ru

ИТ-аутстаффинг
для крупного
бизнеса

Найдите сотрудника с нужными компетенциями и сразу приступайте к работе — а мы закроем все кадровые и юридические вопросы.

Связаться в телеграм
FinTech
E-commerce
Логистика
Промышленность
Государство
Медицина

Нам доверяют компании различных индустрий

Наши клиенты

1000+
сертифицированных
специалистов
7 лет
средний стаж
кандидатов
24 часа
срок подключения
на проект
92%
постоянных
клиентов

Нанимайте лучших

RedLab — это команда сильных программистов, архитекторов, DevOps инженеров, аналитиков, QA-инженеров и UX/UI дизайнеров. Мы помогаем крупнейшим компаниям России закрыть все потребности в ИТ-ресурсах.

Проводим жесткий отбор и подключаем специалистов только высокой квалификации. Используем собственные методы оценки навыков и составляем портрет кандидатов еще на этапе скрининга.

Каждый месяц 1000+ кандидатов подают резюме, но мы одобряем менее 4% для работы над вашими проектами.

Борис Дорожкин
Коммерческий директор

Занимаем топовые места

Аутстаф-подрядчики
России в digital
2025
Аутстаффинг: B2B
крупный бизнес
2024
Аутстаф-разработчики
России
2024
Карта российского
рынка информационных технологий
2024
CNews300:
Крупнейшие
ИТ-компании России
2023
Варианты работы
Аутстаффинг ИТ-специалистов
Усилим вашу in-house команду экспертами с кросс-индустриальным опытом — предоставим не менее 10 CV под каждый запрос.
Менеджеры
  • PM
  • PO
Аналитики
  • Системные
  • Data
  • BI
  • Бизнес
Разработчики
  • Backend
  • Frontend
  • Fullstack
  • Mobile (iOS, Android)
  • Системный архитектор
Дизайнеры
  • UX/UI
Инженеры
  • DevOps
  • DataOps
  • MLOps
  • GitOps
  • SecOps, AppSec, DevSecOps
Тестировщики
  • QA manual
  • AQA
  • QA нагрузочное
ИТ-специалисты по работе с данными
  • Data Developer
  • Data Engineer
  • ETL Developer
  • DWH
  • MDM
Администраторы баз данных
  • MS SQL
  • Postgre
  • MariaDB
  • Oracle Developer
  • ClickHouse
  • Greenplum
Разработчики AI и ML
  • AI
  • Prompt инженер
  • ML
  • Data Scientist
Специалисты технической поддержки
  • 1-й линии
  • 2-й линии
  • 3-й линии
Выделенная команда
Подключим готовые команды с тимлидом или соберем сотрудников индивидуально под ваш проект.
Лидеры команд
  • Тимлид Frontend разработчиков
  • Тимлид QA инженеров
  • Тимлид Backend разработчиков
Управление проектом
  • Системные и бизнес аналитики
  • Project менеджеры
ИТ-специалисты

Ставки аутстаф

Middle / Senior Frontend от 1700 / от 2500
Middle / Senior Javaот 2300 / от 3000
Middle / Senior Pythonот 2300 / от 3100
Middle / Senior Goот 2600 / от 3100
Middle / Senior PHPот 2400 / от 3300
Middle / Senior C#от 2200 / от 2800
DevOpsот 2700
Middle / Senior QAот 1600 / от 2000
Middle / Senior iOSот 2600 / от 3100
Middle / Senior Androidот 2400 / от 3000
Middle / Senior Аналитикот 2000 / от 2600
UI/UX-дизайнерот 1900
Верстальщикот 1200
Оставьте ваши контакты, и мы свяжемся с вами в течение 60 минут

Преимущества аутстаффинга в RedLab

Быстрый старт и онбординг

Самостоятельно адаптируемся на внешних проектах, показываем результат работы с первых дней подключения.

Оперативная
замена

Быстро найдем нового кандидата, если текущий сотрудник заболел или ушел в отпуск.

Большой
штат

Подключаем квалифицированных специалистов со всей России и СНГ. Работаем как по Agile/Waterfall, так и строго по заданному плану.

Уникальная
экспертиза

Предоставляем экспертов с подтвержденными компетенциями и релевантным опытом под ваши задачи, поиск которых занимает месяцы.

Экономия времени
на бухучете и КДП

Берем на себя все задачи, связанные с кадровым делопроизводством и расчетами — от оформления договоров до учета занятости команды.

Полный контроль
со стороны клиента

Ведем прозрачную отчетность на каждом этапе, соблюдаем SLA и подписываем NDA.

Отраслевые

решения

FinTech
E-commerce
Логистика
Промышленность
Государство
Медицина
  • Разработчики платформ цифрового банкинга
  • Аналитики с опытом AML/KYC и комплаенса
  • Data и ML-инженеры для кредитного скоринга
  • Инженеры по ИИ для создания персональных ассистентов
  • Разработчики маркетплейсов
  • Специалисты по компьютерному зрению для анализа изображений
  • Инженеры, создающие системы персонализации и рекомендаций
  • Разработчики ПО для управления товарными запасами
  • Разработчики WMS и TMS-систем
  • Эксперты по созданию решений для прогнозирования спроса
  • Специалисты по GPS/IoT для мониторинга транспорта и грузов
  • Разработчики мобильных приложений для курьеров и водителей
  • Разработчики ERP и MES-систем
  • Эксперты по созданию цифровых двойников
  • Профессионалы в области промышленной IoT (IIoT)
  • Инженеры роботизированных производственных линий
  • Разработчики платформ взаимодействия с гражданами
  • Инженеры для предиктивной аналитики и управления городом
  • Сотрудники, внедряющие системы ЭДО
  • Эксперты по ИБ и защите персональных данных
  • Разработчики медицинских информационных систем (МИС)
  • Инженеры по ИИ для диагностики и поддержки врачебных решений
  • Эксперты по созданию телемедицинских платформ
  • Разработчики ПО для управления медучреждениями

Какие результаты приносит
внедрение DWH в геологию

Повышение точности
моделирования
Геоданные имеют большой объем, охватывают длительные временные интервалы и представлены в разных форматах — от текстовых отчетов и таблиц до графиков, изображений, чертежей, видео и аудиозаписей. КХД стандартизирует эту смешанную информацию в единую систему и помогает строить точное представление подповерхностных структур. Предприятия могут определить перспективные зоны и минимизировать количество холостых скважин.

Какие результаты приносит
внедрение DWH в геологию

Оптимизация разведки месторождений
Анализ исторических данных и разнородной информации позволяет выбрать оптимальные места для бурения и сократить затраты на разведку. К примеру, некоторые хранилища данных агрегирует сведения по скважинам, геофизическим измерениям, сечениям и инженерным отчетам в единую модель. Программы учитывают координаты, глубину, характеристики пород и инфраструктурные ограничения. На выходе специалисты получают визуализированную картину подземного пространства с отображением слоистости, водоносных горизонтов и потенциальных зон просадки.

Какие результаты приносит
внедрение DWH в геологию

Понимание геологических процессов
DWH дает возможность выявлять закономерности и взаимосвязи между геопараметрами. Так, некоторые лесные службы использует КХД для интеграции сотен наборов данных по множеству направлений — от границ территорий и дорог до гидрологических и лесных инвентаризационных сведений. Хранилище упрощает отслеживание изменений подземных слоев и повышает точность анализа природных условий.

Какие результаты приносит
внедрение DWH в геологию

Повышение эффективности добычи
Анализ производственных и геологических сведений помогает прогнозировать объемы получения сырья, строить инвестиционные планы и рассчитывать операционные показатели с учетом сезонности, логистики и характеристик пород. К примеру, в Китае более 70.000 шахт, а выявленных месторождений — свыше 200.000. Такое количество информации невозможно успешно обработать в Excel, поэтому необходимо полагаться на концепции больших данных и специализированные ИТ-решения.

Какие результаты приносит
внедрение DWH в геологию

Снижение рисков при принятии решений
Наличие единого массива структурированной информации открывает возможности для обоснованной оценки геологических рисков и быстрого реагирования на отклонения. Построение DWH в геологии позволяет сопоставить параметры скважин, состав пород и лабораторные данные в единой среде, снижая риск ошибок из-за фрагментарности. Благодаря хранилищу бизнес способен заранее определить, какие участки требуют повторного бурения, а какие — переоценки запасов.
Российский банк из топ-5
Клиент

Внедрение ML-решений в банковский сервис

Высокоточные, интерпретируемые и надежные ML-модели помогли решить задачи банка с максимальной эффективностью и стабильностью в реальных условиях эксплуатации. Удалось улучшить качество получаемых персональных данных клиентов, быстро выявить тенденции и закономерности в больших массивах данных.

Подробнее
Внедрение ML-решений в банковский сервис
Техстек
  • Pytorch
  • Transformers
  • Peft
  • CatBoost
  • PySpark
  • Jira
  • Confluence
Ключевые цифры

4,7%

увеличение ROC AUC по предсказанию продаж банковских продуктов

60%

снижение затрат на обработку операций

45%

сокращение времени обработки клиентского запроса

Финтех-стартап
Клиент

DataOps для повышения скорости развития финансового приложения

Удалось устранить ограничения в архитектуре данных, которые мешали масштабированию продукта и росту LTV, обеспечить прозрачность обработки сведений для BI-отчетов и перестроить пайплайны. Бизнес ускорил вывод новых функций, повысил точность персонализации, а также наладил бесперебойную работу сервиса.

Подробнее
DataOps для повышения скорости развития финансового приложения
Техстек
  • Apache Airflow
  • DAG
  • GitSync
  • Apache Spark
  • Apache Kafka
  • Kubernetes
  • GitLab
  • CI/CD
Ключевые цифры

55%

ускорение time-to-market

43%

рост скорости реакции на поведение пользователей

98,7%

стабильность выполнения DAG-цепочек

Финтех-компания
Клиент

Финансовый AI-ассистент

Клиент получил гибкую, обучаюмую систему, которая обеспечивает быстрый, понятный и безопасный доступ к финансовой аналитике без необходимости владения SQL или прямого взаимодействия с БД. Теперь пользователи могут получать нужные сведения за считанные секунды — даже во время встреч, командировок или совещаний.

Подробнее
Финансовый AI-ассистент
Техстек
  • Python
  • PostgreSQL
  • Fast API
  • Docker
  • Redis
Ключевые цифры

до 1 часа

экономии рабочего времени в день

25%

повышение вовлеченности специалистов

60%

рост скорости получения информации

Инвестиционная компания
Клиент

Разработка онлайн-платформы

Новый финтех-продукт позволил брокерам и инвесторам автоматизировать процессы покупки и торгов на различных финансовых биржах, упростить и оптимизировать клиентскую поддержку и брокерское обслуживание. Благодаря новой платформе совершать операции по приобретению и продаже ценных бумаг стало проще.

Подробнее
Разработка онлайн-платформы
Техстек
  • Java
  • Spring
  • PostgreSQL
  • React
  • Node.js
  • MongoDB
  • React Native
  • Redux
  • HTML
  • CSS
  • jQuery
  • PHP
Ключевые цифры

25%

рост удержания клиентов

70%

сокращение времени на проведение сделок

41%

увеличение среднего объема торгов

Дистрибьютор автозапчастей
Клиент

AI чат-бот для бизнеса с интеграцией CRM

Компания получила ассистента с набором инновационных возможностей для управления бизнес-процессами и взаимодействия с покупателями. Интеллектуальная обработка данных и прогнозная аналитика сократили административную нагрузку на сервисные станции, а клиенты получили мгновенный доступ к статусам контрактов.

Подробнее
AI чат-бот для бизнеса с интеграцией CRM
Техстек
  • .NET
  • Entity Framework
  • Redis
  • Elasticsearch (NEST)
  • Hangfire
  • RabbitMQ
  • PostgreSQL
Ключевые цифры

85%

точность прогнозной аналитики

100%

синхронизация данных

в 3 раза

ускорение обработки запросов

Ведущая торговая сеть
Клиент

Разработка ИТ-инфраструктуры для продуктового ритейлера

Новые компоненты легко масштабируется под нагрузку без увеличения постоянных затрат. Модернизированная система позволила повысить управляемость бизнес-процессов и увеличить прозрачность данных для аналитиков и инженеров. Теперь бизнес имеет надежное, автоматизированное и гибкое ПО.

Подробнее
Разработка ИТ-инфраструктуры для продуктового ритейлера
Техстек
  • Kubernetes
  • Apache Airflow
  • ApacheSpark
  • GitSync
  • CI/CD
  • Hashicorp Vault
  • RBAC
Ключевые цифры

в 6 раз

ускорение обработки информации

67%

сокращение времени вывода новых ETL-пайплайнов

40%

снижение нагрузки на команду

Магазин электроники
и бытовой техники
Клиент

Разработка DWH для повышения эффективности аналитики

Корпоративное хранилище данных стало основой для улучшения стратегического планирования и повышения эффективности аналитики. Решение помогло объединить информацию из различных систем (интернет-магазина, CRM, ERP и маркетинговых сервисов), упростить доступ к сведениям и предоставить сотрудникам инструменты для быстрого построения отчетов.

Подробнее
Разработка DWH для повышения эффективности аналитики
Техстек
  • Pytorch
  • ClickHouse
  • Ultralytics
  • Talend
  • Apache Airflow
Ключевые цифры

35%

увеличение скорости принятия решений

80%

снижение количества ошибок в отчетности

40%

рост продуктивности команды аналитики

Сеть гипермаркетов
Клиент

DataOps для прогнозирования спроса и управления запасами

Удалось улучшить точность планирования и быстрее реагировать на изменения спроса, включая сезонные и региональные колебания. Оптимизирован обмен данными между системой прогнозирования, складами, ERP и точками продаж. В итоге на полках гипермаркетов всегда появляются нужные продукты.

Подробнее
DataOps для прогнозирования спроса и управления запасами
Техстек
  • Apache Airflow
  • DAG
  • GitSync
  • Apache Spark
  • Apache Kafka
  • Kubernetes
  • GitLab
  • CI/CD
Ключевые цифры

42%

снижение излишков товаров на складе

в 3 раза

ускорение расчета прогнозов

99,2%

доля успешно отработанных DAG-заданий за квартал

Международный оператор грузоперевозок
Клиент

Система автоматизации логистики c AI

Разработанная ИИ-система автоматизировала переговоры с водителями в режиме реального времени, подбирая оптимальные по стоимости и срокам варианты доставки. Это позволило значительно снизить логистические расходы за счет согласования выгодных тарифов и оптимизации маршрутов.

Подробнее
Система автоматизации логистики c AI
Техстек
  • Java
  • Lisp
  • Prolog
Ключевые цифры

45%

сокращение простоев

38%

снижение логистических затрат

100%

автоматизация управления переговорами

Транспортная грузовая
компания
Клиент

Оптимизация маршрутов с помощью DWH

Благодаря DWH клиент смог эффективно анализировать данные о перевозках, корректировать маршруты в зависимости от дорожных условий и погодных изменений, а также снизить издержки на топливо и повысить общую производительность бизнеса. Удалось реализовать центральный репозиторий и гарантировать высокое качество аналитики — получение сведений без дублей, конфликтов и несоответствий.

Подробнее
Оптимизация маршрутов с помощью DWH
Техстек
  • Pytorch
  • ClickHouse
  • Apache Airflow
Ключевые цифры

35%

уменьшение времени простоя транспортных средств

50%

улучшение точности прогноза времени доставки

20%

рост производительности логистической команды

Консалтинговая компания
Клиент

Разработка алгоритмов подсчета пассажиропотока в общественном транспорте

Внедрение ML-моделей помогло улучшить мониторинг загрузки маршрутов и повысить уровень обслуживания пассажиров. Алгоритмы учитывают зависимости от времени суток, погодных условий, праздников и других факторов. Также определены паттерны использования автобусов: изменение пассажиропотока за счет переключения между видами транспорта и индуцированного спроса, связанного с перестройкой инфраструктуры.

Подробнее
Кейс ML для общественного транспорта
Техстек
  • Pytorch
  • Torchvision
  • Ultralytics
  • OpenCV
  • OpenVINO
  • Retrieval Augmented Generation
  • Gitlab
  • Gitlab CI/CD
  • Numpy
Ключевые цифры

99%

точность подсчета пассажиропотока на 12-часовом фрагменте видео

20 FPS

при выполнении программы на ЦПУ для машины с 3 камерами

85%

сокращение ошибок в учете трафика

Транспортная компания
Клиент

Тестирование CMS Bitrix на базе Kubernetes

Заказчик обеспечил бесперебойную работу сайта и повысил доступность услуг. Удалось проверить работоспособность инфраструктуры, оценить слабые и сильные стороны ИТ-среды и ускорить процесс поиска первопричин снижения производительности CMS Bitrix.

Подробнее
Тестирование CMS Bitrix на базе Kubernetes
Техстек
  • Docker
  • Kubernetes
  • Airflow
  • Tensorflow
  • Istio
  • Velero
  • Kube-prometheus-stack
  • Helmwave
  • ArgoCD
  • Apache
  • Kafka
Ключевые цифры

93%

повышение надежности системы

70%

ускорение развертывания окружений

100%

контроль версий и прозрачность изменений кода

Крупный промышленный холдинг
Клиент

Разработка MES-системы для холдинга цементных заводов

Заказчик обеспечил бесперебойную работу сайта и повысил доступность услуг. Удалось проверить работоспособность инфраструктуры, оценить слабые и сильные стороны ИТ-среды и ускорить процесс поиска первопричин снижения производительности CMS Bitrix.

Подробнее
Разработка MES-системы для холдинга цементных заводов
Техстек
  • PI System
  • OPC DA/HDA
  • OLE DB
  • ODBC
  • XML
  • CVS
  • DCOM
  • Yii2
  • React
  • Docker
  • MSSQL
Ключевые цифры

37%

сокращение простоев оборудования

28%

снижение эксплуатационных расходов

19%

рост производственных мощностей

Консалтинговая компания
Клиент

Оптимизация кода Python для платформы планирования производства

Удалось создать высокопроизводительную архитектуру, которая справляется с большими нагрузками и выдает корректные результаты за минимальное время. Внедренные технологии обеспечили бесперебойную работу продукта, что важно для успешного функционирования сервиса с технологией машинного обучения.

Подробнее
Оптимизация кода Python для платформы планирования производства
Техстек
  • Python
  • OR-Tools
  • Postgresql
  • Boto3
  • Pandas
  • Psycopg2-binary
Ключевые цифры

52%

повышение точности прогнозов

27%

рост производительности ПО

40%

сокращение времени отклика системы

Федеральный пищевой
холдинг
Клиент

MDM-система стандартизации товарных данных и точек продаж

Бизнес получил единое пространство для управления 2+ млн SKU и 50+ тыс. торговых точек. Разработано централизованное хранилище мастер-данных, внедрены единые стандарты представления информации и выполнена интеграция с ERP — и BI-системами. Решение значительно упростило работу с федеральными сетями и дало руководству надежную основу для принятия решений

Подробнее
MDM-система стандартизации товарных данных и точек продаж
Техстек
  • Informatica MDM
  • Microsoft Power BI
  • PostgreSQL
  • Apache Kafka
  • ФИАС
Ключевые цифры

в 3 раза

Ускорение формирования отчетов

35%

рост точности аналитических данных

25%

снижение
операционных затрат

Промышленный холдинг
Клиент

Веб-платформа по автоматизации тендерной деятельности

Новый финтех-продукт позволил брокерам и инвесторам автоматизировать процессы покупки и торгов на различных финансовых биржах, упростить и оптимизировать клиентскую поддержку и брокерское обслуживание. Благодаря новой платформе совершать операции по приобретению и продаже ценных бумаг стало проще.

Подробнее
Веб-платформа по автоматизации тендерной деятельности
Техстек
  • Typescript 5
  • Next 14
  • Redux toolkit
  • Material UI
  • Nest 10
  • TypeORM
  • PostgreSQL
Ключевые цифры

40%

сокращение сроков проведения тендеров

13%

снижение ошибок в документации

35%

уменьшение операционных затрат на закупочные процессы

Федеральный орган
исполнительной власти
Клиент

MDM-система управления нормативно-справочной информацией (НСИ)

Клиент обеспечил доступность информации для пользователей и соответствие требованиям цифровой открытости благодаря интеграции с внешними ИС и публикации данных на портале Минздрава. Переход на отечественную платформу привел к росту производительности, гарантировал полноценный контроль качества сведений и упростил процессы администрирования.

Подробнее
MDM-система управления нормативно-справочной информацией (НСИ)
Техстек
  • PostgreSQL
  • Clickhouse
  • ETL
  • Apache Airflow
Ключевые цифры

1700

справочников

74%

ускорение обработки информации

65%

сокращение времени
поиска данных

Консалтинговая компания
Клиент

Разработка ПО для федеральной службы

Организация получила высокофункциональный инструмент, который помогает быстро регистрировать и фильтровать дела, легко актуализировать данные о гражданах, а также оперативно получать информацию от государственных органов. Функциональные возможности веб-сервиса охватывают все необходимые операции.

Подробнее
Разработка ПО для федеральной службы
Техстек
  • Java
  • React Native
  • PostgreSQL
  • Confluence
  • Jira
  • SoapUI
  • TestIT
  • Postman
  • Swagger
  • API
  • Kafka
Ключевые цифры

74%

ускорение обработки данных

в 5 раз

рост эффективности взаимодействия между специалистами

98%

актуальность информации

Разработчик интеллектуальных решений
Клиент

Федеральный портал видеонаблюдения и видеоаналитики

Сервис соответствует предъявляемым требованиям по отказоустойчивости, функционален и удобен в использовании. Модернизация аппаратной платформы помогла клиенту повысить уровень общественной безопасности, а также обеспечить качественный мониторинг и управление городскими службами.

Подробнее
Федеральный портал видеонаблюдения и видеоаналитики
Техстек
  • React.js
  • Typescript
  • StyledComponents
  • Redux
  • Redux-Saga
  • Spring 4
  • Java
  • Docker
  • MariaDB
  • ClickHouse
  • Grails
  • Postman
  • KafkaTool
  • TestRail
  • Offset Explorer 2
Ключевые цифры

в 3 раза

повышение отказоустойчивости ПО

50%

сокращение времени на доработку компонентов

84%

ускорение управления правами доступа

Медицинская лаборатория
Клиент

Миграция DWH на российский стек

Новое Data Warehouse соответствует всем бизнес-потребностям и не противоречит законодательству РФ. Удалось быстро выбрать российские ИТ-продукты, подходящие целям компании, обеспечить плавную миграцию данных без влияния на текущие процессы, а также адаптировать ETL для новой системы. Теперь уход иностранных вендоров не создает ограничения.

Подробнее
Миграция DWH на российский стек
Техстек
  • Pytorch
  • ClickHouse
  • Apache Airflow
  • Talend
Ключевые цифры

18%

увеличение скорости генерации отчетов

30%

рост объема обрабатываемой информации

55%

уменьшение затрат на поддержку инфраструктуры

Разработчик
интеллектуальных решений
Клиент

Разработка рекомендательной
системы для медицинской платформы

Оптимизация моделей машинного обучения привела к более точному и быстрому анализу данных о пользователях и высокой персонализации ответов. Бизнес получил надежную программу, которая формирует индивидуальные профилактические мероприятия по изменению образа жизни. Также удалось создать с нуля диалогового ассистента, который обрабатывает запросы аудитории 24/7 и решает типовые проблемы.

Подробнее
Кейс ML для мед. Сервиса
Техстек
  • Pytorch
  • Torchvision
  • OpenCV
  • MediaPipe
  • Numpy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Streamlight
  • PostgreSQL
  • Gitlab
Ключевые цифры

350+

млн оценочная стоимость проекта

25%

увеличение точности рекомендаций

40%

сокращение времени отклика системы

Компания в сфере психологии
Клиент

Онлайн-сервис для видеоконсультаций психологов

Бизнес получил приложение с многофункциональным и сложным интерфейсом. Была разработана и интегрирована крупная конфигурация микросервисов с большим количеством модулей. Удалось исключить временные и финансовые затраты на ликвидацию багов.

Подробнее
Онлайн-сервис для видеоконсультаций психологов
Техстек
  • React
  • TypeScript
  • HTML
  • CSS
  • Bootstrap
  • Node.js
  • Database
  • PostgreSQL
  • Redis
  • Docker
  • TeamCity
Ключевые цифры

45%

сокращение time-to-market

в 2,5 раза

рост вовлеченности пользователей

100%

безопасные онлайн-платежи

Разработчик цифровых решений
Клиент

AI-календарь женского здоровья

Персонализированный сервис сочетает медицинскую точность с заботливым пользовательским опытом. Приложение обеспечило высокую вовлеченность и доверие благодаря деликатному интерфейсу, адаптивным функциям и прозрачности в вопросах приватности.

Подробнее
AI-календарь женского здоровья
Техстек
  • Swift
  • Kotlin
  • Volang
Ключевые цифры

93%

точность прогнозирования

65%

рост ежедневной активности пользователей

в 3 раза

ускорение обработки данных

Tехстек

  • Backend
  • Frontend
  • BI
  • DWH
  • MDM
  • Mobile
  • QA
  • DevOps
  • Архитектура
  • Проектный менеджмент
  • Дизайн
  • Java
  • Python
  • C#
  • PHP
  • C++
  • Ruby
  • Go
  • Pega
SE 8/11/17/21
Spring
Spring Boot
Spring Data
Spring Security
Hibernate
Liquibase
RestAPI
Redis
Kafka
MongoDB
PostgreSQL
Docker
Kubernetes
Django
Flask
Pyramid
FastAPI
Asyncio
Catboost
LightGBM
XGBoost
Scikit-learn
Statsmodels
Fpgrowth
Imlicit
Rectools
Numpy
Scipy
Pandas
Polars
Keras
Pytorch
Transformers
Prophet
ARIMA
Matplotlib
Pyplot
Torchvision
OpenCV
ONNX
OpenAI
.NET
ASP.NET Core
Entity Framework
Automapper
NUnit/xUnit
Moq
REST
Web API
Dapper
NLog/Serilog
Docker
Kubernetes
CQRS
MediatR
Redis
RabbitMQ
Kafka
SignalR
ELK
WPF
Razor/Blazor
BigQuery
ClickНouse
Elasticsearch
MassTransit
Laravel
Symfony
Yii2
Bitrix
Bitrix24
Wordpress
Opencart
STL
Ffmpeg
Boost
OpenGL
OpenSSL
Qt
Android NDK
Mongo C driver
Bson
Ruby on Rails
Sinatra
Hanami (Lotus)
Revel
Beego
Gin
Buffalo
Kit
Echo
  • JavaScript
    JavaScript
  • Typescript
    Typescript
  • HTML5
    HTML5
  • CSS3
    CSS3
  • Sass
    Sass
  • Less
    Less
  • React
    React
  • Next.js
    Next.js
  • Redux
    Redux
  • Redux-saga
    Redux-saga
  • Mobx
    Mobx
  • VueJS
    VueJS
  • Nuxt.js
    Nuxt.js
  • Vuex
    Vuex
  • Pinia
    Pinia
  • Angular 6+
    Angular 6+
  • NodeJS
    NodeJS
  • SSR
    SSR
  • Bootstrap
    Bootstrap
  • Tailwind
    Tailwind
  • Quasar
    Quasar
  • ExpressJS
    ExpressJS
React
Next.js
VueJS
Nuxt.js
Bootstrap
Tailwind
Quasar
ExpressJS
  • Python
    Python
  • Kotlin
    Kotlin
  • C#
    C#
  • Java
    Java
  • Golang
    Golang
  • Keras
    Keras
  • TensorFlow
    TensorFlow
  • Hadoop
    Hadoop
  • Airflow
    Airflow
  • Airbyte
    Airbyte
  • Debezium
    Debezium
  • Apache Spark
    Apache Spark
  • DBT
    DBT
  • Pentaho
    Pentaho
  • AD
    AD
  • LDAP
    LDAP
  • Kerberos
    Kerberos
  • Keycloak
    Keycloak
  • Apache HBase
    Apache HBase
  • Greenplum
    Greenplum
  • ClickHouse
    ClickHouse
  • Amazon Redshift
    Amazon Redshift
  • Power BI
    Power BI
  • Jupyter
    Jupyter
  • Redash
    Redash
  • Qlik
    Qlik
  • Apache Superset
    Apache Superset
  • Apache Kafka
    Apache Kafka
  • RabbitMQ
    RabbitMQ
  • Nats
    Nats
  • Python
    Python
  • Kotlin
    Kotlin
  • C#
    C#
  • Java
    Java
  • Golang
    Golang
  • Keras
    Keras
  • TensorFlow
    TensorFlow
  • Hadoop
    Hadoop
  • Airflow
    Airflow
  • Airbyte
    Airbyte
  • Debezium
    Debezium
  • Apache Spark
    Apache Spark
  • DBT
    DBT
  • Pentaho
    Pentaho
  • AD
    AD
  • LDAP
    LDAP
  • Kerberos
    Kerberos
  • Keycloak
    Keycloak
  • Apache HBase
    Apache HBase
  • Greenplum
    Greenplum
  • ClickHouse
    ClickHouse
  • Amazon Redshift
    Amazon Redshift
  • Power BI
    Power BI
  • Jupyter
    Jupyter
  • Redash
    Redash
  • Qlik
    Qlik
  • Apache Superset
    Apache Superset
  • Apache Kafka
    Apache Kafka
  • RabbitMQ
    RabbitMQ
  • Nats
    Nats
  • DWH
    DWH
  • Open Metadata
    Open Metadata
  • Amundsen
    Amundsen
  • DataHub
    DataHub
  • Ataccama
    Ataccama
  • Plus7 FormIT
    Plus7 FormIT
  • Юниверс DG
    Юниверс DG
  • ArenaData Catalog
    ArenaData Catalog
  • Apache Airflow
    Apache Airflow
  • Dagster
    Dagster
  • Debezium
    Debezium
  • StreamSets
    StreamSets
  • Spark Streaming
    Spark Streaming
  • Kafka
    Kafka
  • Nifi
    Nifi
  • dbt
    dbt
  • ArenaData Streaming
    ArenaData Streaming
  • Microsoft
    Microsoft
  • Oracle
    Oracle
  • Pentaho
    Pentaho
  • Loginom
    Loginom
  • Plus7 FormIT
    Plus7 FormIT
  • Юниверс SmartETL
    Юниверс SmartETL
  • Grafana
    Grafana
  • Docker
    Docker
  • Git
    Git
  • ArenaData Cluster Manager
    ArenaData Cluster Manager
  • GMONIT
    GMONIT
  • Yandex Cloud
    Yandex Cloud
  • iOS
  • Android
    Android
  • Cross Platform
    Cross Platform
Swift
UIKit
SnapKit
CoreAnimation
AutoLayout
SwiftUI
Asyn/Await
GCD
RxSwift
Combine
WebSockets
CoreData
Realm
VIPER
MVVM
MVP
SOLID
Firebase
Kotlin
Java
Compose
Flow
RxJava
Dagger 2
Retrofit
WebSockets
Koin
Room
Unit tests
Clean Architecture
MVVM
MVI
Firebase
Flutter
React Native
AQA (Java, Python, C#)
QA manual/QA нагрузочное/TestRail
SQL
PostgreSQL
MySQL
pgAdmin
DBeaver
NoSQL
Postman
Swagger
Fiddler
Charles
Devtools
Jira
TFS
Redmine
YouTrac
TestRail
TestLink
TestIT
Confluence
Figma
HTTP/HTTPS
REST
RESTfull
Сurl
JSON
Mock-сервисы
Kafka
HTML
XPath
CSS
инструменты виртуализации
  • Методологии и стандарты
  • Средства защиты
  • Виртуализация
  • Оркестрация
  • Облачные провайдеры
  • Администрирование
  • Создание кластеров
  • SDS
  • IaC
  • CI/CD
  • Observability
  • ML
  • Data Scientist
  • AI
  • Базы данных
  • Безопасность
  • DWH
  • Другое
ISO 2700x
PCI DDS
СТО БР ИББС
382-П
ITIL
CobiT
OWASP
NIST
OSSTMM
CVSS
SSDLC
EDR/XDR
MDM
ZTN
NGFW
WAF
IPS/IDS
VPN
DLP
AV
IAM
SSO
Openstack
VMware
Proxmox
Hyper-V
KVM
Kubernetes
Swarm
Mesos
Nomad
AWS
Google
Yandex
Selectel
Azure
Linux
Windows
FreeBSD
Kubernetes
Docker Swarm
PostgreSQL
MySQL
Ceph
Redis
Kafka
etcd
consul
ClickHouse
Ceph
Longhorn
Glusterfs
DRBD
Terraform
Terragrunt
Ansible
Puppet
Chef
Bash/Python
Pulumi
Jenkins
Gitlab-CI
ArgoCD
Flux
Helmwave
Helmfile
Teamcity
Helm
Prometheus
EFK/ELK
Zipkin/Jager
GMonit
Loki
Zabbix
Grafana
Graylog
Victoria Metrics
FastAPI
Asyncio
Catboost
LightGBM
XGBoost
Scikit-learn
Statsmodels
Imlicit
Rectools
Numpy
Scipy
Pandas
Polars
Keras
Pytorch
Transformers
Prophet
ARIMA
Matplotlib
Pyplot
Torchvision
OpenCV
ONNX
OpenAI
PySpark
Django
Flask
Pyramid
FastAPI
Asyncio
Catboost
LightGBM
XGBoost
Scikit-learn
Statsmodels
Fpgrowth
Imlicit
Rectools
Numpy
Scipy
Pandas
Polars
Keras
Pytorch
Transformers
Prophet
ARIMA
Matplotlib
Pyplot
Torchvision
OpenCV
ONNX
OpenAI
Airflow
Spark
Jupyter
Django
Flask
Pyramid
FastAPI
Asyncio
Catboost
Catboost
LightGBM
XGBoost
Scikit-learn
Statsmodels
Fpgrowth
Imlicit
Rectools
Numpy
Scipy
Pandas
Polars
Keras
Pytorch
Transformers
Prophet
ARIMA
Matplotlib
Pyplot
Torchvision
OpenCV
ONNX
OpenAI
PostgreSQL
MySQL
ClickHouse
MongoDB
ETCD
Consul
Redis
Oracle
MS SQL
Elasticsearch
SonarCube
Hashicorp Vault
Keycloack
Kyverno
Wazuh
Apache Airflow
Apache Spark
Hadoop
HDFS
ClickHouse
greenplum
Apache NiFi
Apache Hive
Kubernetes
Apache Superset
Talend
MiniO
Cloudflare
OpenDistro
OpenVPN
Nexus
Harbor
Cisco
MikroTik
Apache JMeter
Selenium
Nginx
Anchore
Jira
  • JavaScript
    REST
  • Typescript
    SOAP
  • HTML5
    XML
  • CSS3
    JSON
  • Sass
    TDD
  • Less
    DDD
  • React
    GRPC
  • Next.js
    Jira
  • Redux
    Git
  • Redux-saga
    Confluence
  • Mobx
    GitHub
  • VueJS
    GitLab
Python
Java
Golang
C/C++/C#
PlantUML
Docker
Kubernetes
Kafka
RabbitMQ
Nats
Redis
Postgres
MongoDB
ClickНouse
Agile
Scrum
Kanban
Waterfall
Figma
Photoshop
Illustrator
After effects
Blender
Midjourney
Sketch
Верстка

Услуги

Разработчики для создания ПО, систем, веб- и мобильных приложений

ИБ-специалисты для повышения кибербезопасности

DevOps-инженеры, управляющие ИТ-инфраструктурой

Data Engineers и DWH разработчики, работающие с данными и хранилищами

Специалисты техподдержки, обеспечивающие бесперебойную работу сервисов

AI- и ML-разработчики для внедрения алгоритмов и интеллектуальных сервисов

Как специалисты
попадают в ваш проект

Модели сотрудничества

Team Extension

Усиление инхаус-команды за счет внешних специалистов. Кадры с релевантным опытом и навыками работают под управлением клиента полностью в инфраструктуре компании.

Managed Capacity

Сработанные полномасштабные команды реализуют проект по Agile/ Waterfall под руководством тимлида со стороны RedLab, но созданием продукта руководит клиент.

Fixed Price Managed Service

Комплексное управление проектом, реализацией и командой на стороне ИТ-партнера — клиент отдает задачу RedLab и получает готовый результат.

Делимся опытом

Перейти в блог

FAQ

Тренды ИТ-аутстаффинга в 2025 году

В 2025 году аутстаффинг стал полноценным инструментом для крупного бизнеса. Он позволяет действовать быстрее, безопаснее и гибче. Ключевые мотивы, по которым компании выбирают услуги ИТ-подрядчиков:

  1. Гибридные модели работы: сочетание инхаус и внешних сотрудников, часто с географическим распределением специалистов по разным часовых поясам, обеспечивает непрерывность работы без простоев.
  2. Спрос на узкую экспертизу: организации ищут аутстаф-партнеров с глубокими специализированными знаниями для реализации сложных проектов.
  3. Скорость и масштабируемость: акцент на возможности быстро наращивать и сокращать команду под конкретный проект без долгих бюрократических процедур.
  4. Упор на долгосрочные отношения: крупные предприятия предпочитают ИТ-компании, которые способны поддерживать продукт несколько лет, а не только на этапе MVP.
  5. Сильная интеграция с внутренними процессами: внешние эксперты становятся частью Agile-команд, участвуют в ежедневных стендапах, обзорах кода, планировании релизов.
Какие технологии чаще всего использует крупный бизнес?

Корпорации нередко строят свои системы на стеке технологий, который сочетает проверенные корпоративные платформы и современные решения:

  1. Backend: Java, C#, Python, Go. Часто в связке с микросервисной архитектурой и контейнерами (Docker, Kubernetes).
  2. Frontend: React, Angular, Vue.js; растет интерес к TypeScript для масштабируемых проектов.
  3. Базы данных: PostgreSQL, MySQL, Oracle DB, Microsoft SQL Server, а также NoSQL решения (MongoDB, Redis) для высоконагруженных сервисов.
  4. Облачные платформы: гибридные и мультиоблачные среды.
  5. Инструменты DevOps: GitLab, Jenkins, ArgoCD, Terraform, Ansible.
Аутстаффинг ИТ-специалистов в FinTech

Финансовые организации сталкиваются с высокой конкуренцией и строгими регуляторными требованиями. Аутстаффинг позволяет быстро масштабировать команды для разработки цифровых сервисов и автоматизации процессов. Внешние специалисты обеспечивают стабильную работу платформ, ускоряют релизы и внедряют актуальные технологии.

Аутстаффинг ИТ-специалистов в E-commerce

Для ритейлеров критичны скорость запуска новых функций, поддержка пиковых нагрузок и персонализация сервиса. Подключение внешних экспертов помогает ускорить цифровую трансформацию, повысить стабильность интернет-магазинов и маркетплейсов, а также улучшить общую эффективность работы ИТ-штата.

Аутстаффинг ИТ-специалистов в логистике

Компаниям необходимо контролировать транспортные потоки, оптимизировать маршруты и эффективно мониторить грузы. Аутстаф сотрудники быстро подключаются к проекту, улучшают работу ИТ-продуктов, внедряют современные решения и повышают общую эффективность логистических процессов.

Аутстаффинг ИТ-специалистов в промышленности

Предприятия требуют сложных решений для автоматизации производственных процессов и контроля качества. Аутстаффинг позволяет найти квалифицированных специалистов для внедрения промышленных устройств, создания цифровых двойников оборудования и автоматизации отчетности. Это снижает риски простоев и ускоряет внедрение инноваций.

Аутстаффинг ИТ-специалистов в государстве

Госструктуры нуждаются в безопасных и надежных ИТ-системах для обслуживания граждан и внутренних процессов. Привлечение внешних экспертов помогает быстро цифровизировать процессы, интегрировать различные ведомственные системы и обеспечивать кибербезопасность. Это повышает результативность работы госорганов.

Аутстаффинг ИТ-специалистов в медицине

Медицинские учреждения сталкиваются с необходимостью эффективно управлять большими объемами информации и строго соблюдать требования конфиденциальности. ИТ-сотрудники модернизируют ПО и разрабатывают новые решения, улучшают качество обслуживания пациентов и повышают точность диагностики и анализа данных.

Как происходит контроль реализации проекта и онбординг?

Мы готовы предоставить всю необходимую инфраструктуру и процессы по управлению командой и оценке ее эффективности для получения результатов в установленные сроки. Либо мы можем использовать инструментарий заказчика и адаптироваться под ваши процессы. В любом случае в RedLab разработан регламент по быстрому подключению ИТ-специалистов на новый проект — проходя по чек-листу, мы получаем доступы, разворачиваем инфраструктуру проекта, знакомимся с участниками, изучаем ТЗ и другие материалы.

В результате формируется набор правил работы на проекте, который подразумевает непосредственное взаимодействие участников команды и представителей клиента. Соблюдение этих норм позволяет качественно и эффективно выполнить поставленные задачи и добиться взаимопонимания с заказчиков. Кроме того, мы с 1-го дня работы начинаем собирать свою базу знаний о проекте, что помогает адаптировать новых членов команды еще быстрее, не тратя при этом время бизнеса.

Нужен аутстаффинг для крупного бизнеса?
Напишите нам.

Заполните форму и опишите задачу, чтобы получить бесплатную ИТ консультацию. Мы проанализируем запрос и свяжемся с вами в течение часа.

Нажимая на кнопку, вы даете свое согласие на обработку персональных данных.
Нажимая на кнопку, вы даете свое согласие на обработку персональных данных.
Как с Вами удобнее связаться?
alt
Ваша заявка отправлена, в ближайшее время с вами свяжется наш менеджер для уточнения деталей