Языки и разработка
Python: кастомная разработка, данные и AI
Когда коробочного решения нет, а дорабатывать ядро инструмента нельзя, бизнес-логику пишут отдельным сервисом.
Ядро инструмента не трогаем: бизнес-логику выносим в Python-микросервисы рядом, связанные через API и очереди.
Наши клиенты
Клиенты и партнеры
57,9%разработчиков активно пишут на Python — 4-е место в мире и +7 п.п. за год
#1в индексе TIOBE с долей ~23,9% — больше, чем у C++ и Java вместе
600k+готовых пакетов на PyPI вместо самописных решений — «читай, прежде чем писать»
15–20k RPSпропускная способность async-микросервиса на FastAPI на одной машине
Разработка
Разработка ускоряет изменение бизнес-процесса
Для e-commerce, B2B, микросервисов и Python важен не стек сам по себе, а локальность изменений: новый канал, заказ, каталог или сервис запускается без поломки всего контура.
e-commerce
Омниканальность, честная аналитика каналов, резервы, PIM и маркетплейсы.
B2B
Портал самообслуживания, персональные цены, остатки, лимиты, документы и повторные заказы.
Микросервисы/Python
Сервисы вокруг ядра, которые можно тестировать, отдавать и масштабировать независимо.
заказкаталогсервисинтеграцияканал продаж
Связанные разделы
Отраслевые решения
Что можно сделать на Python
Электронная коммерция и ритейл
Микросервис ценообразования и рекомендаций рядом с Pimcore/PIM
Управление ассортиментом и персонализация витрины без доработки ядра PIMПодробнее →Производство и дистрибуция
Дата-пайплайны и прогноз спроса на исторических данных
Планирование закупок и запасов на основе предиктивной аналитикиПодробнее →Финансы и страхование
ML-скоринг и сервис выявления аномалий в транзакциях
Оценка рисков и антифрод без вмешательства в core-системуПодробнее →Логистика и транспорт
Сервисы оптимизации маршрутов и интеграции телеметрии
Планирование доставки и контроль автопарка в реальном времениПодробнее →B2B-сервисы и SaaS
LLM-ассистенты и RAG-поиск по внутренней базе знаний
Поддержка клиентов и онбординг сотрудников через AI-ассистентаПодробнее →Медиа и контент
Пайплайны обработки и автоматической разметки контента
Модерация, тегирование и подготовка контента к публикацииПодробнее →Здравоохранение и фарма
ETL медицинских данных и ML-аналитика для исследований
Сбор и анализ обезличенных данных для принятия решенийПодробнее →
Возможности
Возможности Python
Ядро инструмента (Pimcore / ERP / CRM) — не дорабатываемPython-микросервис бизнес-логики (FastAPI, async)Шина / очередь сообщений (REST, gRPC, Kafka/RabbitMQ)Дата-пайплайн ETL/ELT (Airflow, pandas/Polars)Аналитический слой и хранилище данныхAI/ML-сервис инференса (PyTorch, LLM, RAG)Клиенты и внешние системыCI/CD, тесты, наблюдаемость (практики DORA/SRE)
Кастомные микросервисы рядом с ядром
Логика, которой нет в коробке, живёт в отдельном сервисе — Pimcore, ERP и CRM остаются на обновляемой базе, без форка и патчей ядра.
API и интеграционный слой
FastAPI/async отдаёт 15–20 тыс. запросов/с на одной машине — внешние системы и фронт получают данные без узких мест.
Дата-инжиниринг и ETL/ELT
Пайплайны на Airflow, pandas, Polars собирают данные из разрозненных источников в единый слой для аналитики и отчётности.
ML и AI-сервисы
Модели рекомендаций, прогнозов и классификации разворачиваются как сервисы и встраиваются в существующие бизнес-процессы.
LLM- и RAG-обвязка
Python — родная среда для LangChain, векторных БД и агентов: внутренние ассистенты и поиск по документам выходят в прод быстрее.
Автоматизация и скрипты обработки
Рутинные выгрузки, синхронизации и проверки данных переводятся в код — меньше ручного труда и ошибок оператора.
Отчуждаемость и передача команд
Самый широкий рынок разработчиков и зрелые стандарты: проект передаётся между командами и подрядчиками без переписывания.
Инженерные практики DORA/SRE
Тесты, CI/CD, типизация и наблюдаемость дают предсказуемые релизы и быстрое восстановление при инцидентах.
Подход
Как мы внедряем Python
Без модификаций ядра
Не форкаем и не патчим ядро Python. Python остаётся на стандартной обновляемой версии — бизнес-логику выносим в отдельные микросервисы рядом, поэтому обновления платформы не ломают ваши доработки.
Международные стандарты, а не велосипеды
Там, где есть зрелое международное решение, используем его, а не изобретаем собственный протокол или платформу. Прежде чем писать код — изучаем, как задача уже решена в индустрии.
Отчуждаемость
Решение слабосвязанное и задокументированное: его можно передать между командами и подрядчиками без переписывания. Вы не привязаны к нам.
Совместимость с AI
Python в AI-контуре
Родной стек для AI и ML
Python — стандарт де-факто для ML и data science: 41% Python-разработчиков пишут на нём для ML, экосистема PyTorch/scikit-learn/Transformers покрывает цикл от прототипа до прода.
LLM-агенты и RAG из коробки
LangChain, LlamaIndex, клиенты Claude/OpenAI и векторные БД — первоклассные Python-библиотеки. Ассистенты и поиск по корпоративным данным собирают на зрелых компонентах
AI-friendly кодовая база
Python лидирует в обучающих данных моделей и в покрытии AI-ассистентами разработки — кодген, ревью и рефакторинг работают точнее, ускоряя поставку.
Сервинг моделей рядом с бизнес-логикой
Инференс-эндпоинты на FastAPI разворачиваются как отдельные микросервисы и встраиваются в существующие процессы без вмешательства в ядро ERP/CRM.
Проекты
Кейсы
Автопроверка пакетов документов
- Создали на Python систему
Python-платформа для хакатона на 10 000+ участников
- Построили на Python и Django платформу международного хакатона
