УКРЕПЛЯЕМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ФУНДАМЕНТ БИГТЕХА И ТЕЛЕКОМА

SENSE закрывает полный цикл
ИТ-задач крупного бизнеса:
заказная разработка, выделенные
команды и подбор профильных
специалистов

Кейсы – Кейсы – Кейсы

УКРЕПЛЯЕМ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ
ФУНДАМЕНТ БИГТЕХА
И ТЕЛЕКОМА

У бигтеха десятки связанных между собой сервисов, у телеком-операторов – распределённая инфраструктура и большие объёмы данных. Масштаб обеих отраслей задаёт требования и к архитектуре решений, и к квалификации инженеров. SENSE разрабатывает для таких компаний сервисы и инфраструктурные решения, а также закрываем позиции, которые сложно закрыть своими силами.

КЛЮЧЕВЫЕ
РЕШЕНИЯ

AI и интеллектуальные сервисы

AI-агенты и интеграции LLM-моделей с внутренними сервисами

Мониторинг и надёжность

SRE-платформы и системы автоматического мониторинга

Защищённая инфраструктура

Инфраструктура и поддержка в изолированных контурах с высокими требованиями к ИБ

Телеком-экспертиза

Подбор профильных специалистов: аналитики DWH, системные аналитики, инженеры BSS

AI и интеллектуальные сервисы

AI-агенты и интеграции LLM-моделей с внутренними сервисами

Мониторинг и надёжность

SRE-платформы и системы автоматического мониторинга

Защищённая инфраструктура

Инфраструктура и поддержка в изолированных контурах с высокими требованиями к ИБ

Телеком-экспертиза

Подбор профильных специалистов: аналитики DWH, системные аналитики, инженеры BSS

ПРОЕКТНЫЙ ОПЫТ
ДЛЯ БИГТЕХА И ТЕЛЕКОМА

AI-агенты для автоматического разбора инцидентов

LLM-диагностика инфраструктуры с автоматическим контролем качества выводов

Клиент:

Крупная технологическая компания в сфере облачных и AI-решений

Услуга:

Заказная разработка

Контекст:

Диагностика инцидентов в ITSM-контуре опиралась на ручной опыт IT-специалистов: разбор причин был медленным, плохо воспроизводимым и нагружал команды поддержки и сопровождения.

Задача:

Сократить время и объём ручной работы при разборе инцидентов, повысить воспроизводимость RCA и раньше выявлять инфраструктурные аномалии.

Что сделали:

Построили два AI-агента на больших языковых моделях в микросервисной архитектуре. Первый формирует разбор первопричин инцидента: собирает контекст из внутренних систем, находит похожие случаи, проверяет достоверность выводов отдельной моделью и прикрепляет готовый отчёт в тикет. Второй ведёт предиктивную диагностику инфраструктуры – выявляет аномалии до того, как они затронут продукт.

Результат:

Создан интеллектуальный контур для RCA и диагностики инфраструктуры. Система использует опыт похожих инцидентов, проверяет качество выводов и автоматически формирует диагностический отчёт для тикета и последующего postmortem-разбора. Это ускоряет поиск причин и снижает объём ручной работы инженеров.

Стек:

Python · LLM-агенты (LangChain / LangGraph) · микросервисы · потоковая обработка · контейнеризация

Инфраструктура в изолированном контуре за 48 часов

Развёртывание в изолированном контуре без доступа в интернет

90+ вакансий для ключевых сервисов ВК

Кросс-функциональные команды под развитие сервисов

Инфраструктурная команда для Cloud

50+ специалистов вышли на проекты за пять месяцев

Подбор для сервисов Яндекса

20 специалистов вышли в команды Яндекс Cloud и Яндекс Маркета

Аналитики для Теле-2 в сжатые сроки

Восемь выходов примерно за полтора месяца

СВЯЗАТЬСЯ
С НАМИ

Менеджер
по развитию бизнеса

Станислав
Антонов

antonov@sense-group.ru

Аккаунт-менеджер

Анна
Киселёва

kiseleva.a@sense-group.ru

Кейсы