StudioStudio · Custom AI Engineering
GeoRU + AM + worldwide
TeamФаундер + доменные эксперты под задачу
StatusОткрыты к новым проектам · 2026

Кастомная разработка
продуктов с LLM под капотом —
для задач, которые стоят дорого.

[ О чём ]

Мы делаем продукты, в которых LLM выполняет core-часть бизнес-логики. Финансовая оценка под арбитражи. On-device ассистенты в полёте. Автоматическая сверка договоров. B2B-автоматизация на тендерах. Подбор оборудования по нелинейным характеристикам.

[ С кем работаем ]

Mid-market и стартапы — в РФ, ЕС, США, Азии. На каждом проекте: фаундер + доменные эксперты-подрядчики под задачу.

Обсудить вашу задачу →
СтартPoC за дни–недели
КонтурSOC2 cloud · on-prem · on-device
Скорость2–4× быстрее обычных команд
ПередачаКод + процесс + помощь с наймом
§ 02 Что мы делаем Coord · 02/09

Что мы делаем.

Шесть направлений. LLM встроен в продуктовую логику и работает на бизнес-метрики, а не на демо.

06 Направлений
01Service · Build

LLM-продукты под ключ.

От проблемы до runnable-системы. Делали в финтехе, авиации, юр-домене, инфраструктуре, медицине.

[ Теги ]
RAG agentic systems domain-specific LLM production-grade
02Service · Edge

On-device и edge.

Локальный inference и retrieval прямо на устройстве: полётное железо, удалённые точки, регулируемые периметры. Работает без интернета.

[ Теги ]
iOS / iPad local inference offline first EFB
03Service · Extract

Извлечение знаний из документов.

Финансовая отчётность, тендеры, мануалы, договоры, медицинские документы. Reasoning поверх кандидатов и traceability — каждый ответ с цитатой, страницей и объяснением.

[ Теги ]
PDF tables multi-source resolution cited answers
04Service · B2B

B2B-автоматизация на LLM.

Парсинг лидов, мэтчинг с каталогом, скоринг, автоген коммерческих документов, доставка в CRM или Telegram отделу продаж.

[ Теги ]
tenders lead-gen match proposals
05Service · Process

Engineering process для AI-команд.

Переносим в команду заказчика воспроизводимый процесс: eval'ы, мониторинги, decision log, review-гейты. Иногда — помогаем нанять штатных AI-инженеров.

[ Теги ]
agentic pipeline state machine review gates handoff hiring help
06Service · Training

Обучение.

Две B2B-программы (для dev-команд и для не-разработчиков) и открытый курс aiforwork.courses.

[ Теги ]
AI-native devs агенты для не-разработчиков workshops custom programs
§ 03 Trust Coord · 03/09

Чем это подтверждается.

Внешние валидации результата работы + публичные выступления в профильном сообществе.

[ Клиенты ]
  • a.Tivaco — top-5% damages-эксперты в мире, $15B+ в оценённых активах.
  • b.Overwatch AI — Techstars + Startup of the Year на Aviation Festival Asia + 2 AI-инженера в штат после найма с нашим участием.
  • c.Заказчики под NDA — РФ, США, Сингапур, Индонезия. Финтех, юр-домен, инфраструктура, медиа.
[ Сообщество ]
  • a.entropy.talk — команда, которая делает крупнейшую русскоязычную онлайн-конференцию по ИИ и сопутствующие события. До 5 000 зрителей.
  • b.Канал «AI и грабли» — про AI-продукты без хайпа.
[ Эфиры и подкасты ]
§ 04 Кейсы Coord · 04/09

Кейсы.

Пять основных кейсов — финтех, авиация, тендеры в двух доменах, автоматическая сверка договоров.

01
Case · Financial Valuations Tivaco · Сингапур
Финансовая оценка под арбитражи
Метрики из финансовой отчётности — для оценки бизнеса под суд.

~10 документов за ~5 минут вместо нескольких дней на один. У каждой цифры — цитата, страница, объяснение.

high-stakes valuations traceability
Подробнее→
02
Case · Aviation On-Device Overwatch AI
Startup of the Year на Aviation Festival Asia
On-device RAG для пилотов + агентная система для наземных служб.

Techstars · Startup of the Year на Aviation Festival Asia · пилот с крупнейшей европейской авиакомпанией · два AI-инженера в штат.

on-device offline RAG aviation
Подробнее→
03
Case · Tenders / Pipes NDA · РФ
Реестр тендеров с прозрачным скорингом
Лидогенерация через парсинг тендеров — с прозрачным скорингом.

Узкий поток релевантных лидов вместо «всего реестра». Заходим в проекты раньше — до фиксации типа трубы.

B2B lead-gen tender parsing scoring
Подробнее→
04
Case · Tenders / Pumps NDA · РФ
Рабочая характеристика насоса
Парсинг тендера → подбор насоса по графику → готовое КП в Telegram.

Мэтчинг по реальным рабочим характеристикам, не по таблице соответствий. Дни → часы на отклик.

B2B automation catalog matching Telegram bot
Подробнее→
Featured · NDA on-prem ·
local LLM ·
contract review ● всё работает локально
05
Case · Contract Review NDA · полностью локальный контур
Автоматическая сверка договоров — чтобы юрист видел сразу, на что смотреть.

Часы → минуты на стандартных классах договоров. Каталог правил — теперь аудируемый артефакт. Под капотом — наш собственный двухчастный engineering pipeline.

on-prem local LLM contract review agentic pipeline
Подробнее→
§ 05 Other work Coord · 05/09

Ещё мы делали.

Кейсы без отдельных карточек. Все заказчики под NDA.

§ 06 Process Coord · 06/09

Как мы работаем.

Сначала фиксируем бизнес-задачу и критерии приёмки. Потом — реализуем под эти критерии. На каждой стадии — точка приёмки, на которой можно остановиться или развернуться.

Phase 1 · Analysis
Разбираемся, какую бизнес-задачу решаем и где границы риска.
  • a.Сбор контекста: цель, стейкхолдеры, ограничения, цена ошибки.
  • b.Карта домена и описание flow — на языке заказчика, не инженеров.
  • c.Критерии приёмки и метрики, по которым бизнес поймёт, что работает.
  • d.Фиксация решений и допущений — чтобы потом не было «мы думали иначе».
  • e.Код не пишем, пока это не готово.
Phase 2 · Engineering
Делаем под зафиксированные критерии — с управляемым риском.
  • a.Стек подбираем под продуктовые и бизнес-требования, а не наоборот.
  • b.Сначала PoC на самом рискованном: проверяем достижимость точности до больших вложений.
  • c.Upfront-план разбит на стадии — после каждой можно остановить, развернуть, перепланировать.
  • d.Eval'ы для бизнес-стейкхолдеров: качество системы видно в цифрах, понятных вам, а не только нам.
  • e.Эти же eval'ы остаются у команды как инструмент дальнейшего развития системы.
Точки приёмки
scope
критерии
PoC
MVP
прод
[ Handoff ]

Передача результата.

Код, decision log, eval'ы, мониторинги, описание процесса, onboarding для команды. Если надо — помогаем нанять штатных AI-инженеров.

Вы получаете продукт вместе с процессом, который ваша команда сможет развивать сама.
§ 07 About Coord · 07/09

Кто за это отвечает.

RoleFounder · Custom AI Engineering
Pastex-AI Architect · CodeSignal (US HRTech)
Tenure8 лет в индустрии · 4+ AI-native
GeoЕреван · работа во всех юрисдикциях
Коля Шейко
[ Founder · Grably Tech ]
Коля Шейко

Делает кастомные продукты с LLM в high-stakes-доменах. Отвечает за постановку бизнес-задачи, архитектуру и итоговый результат — если нужно, собирает команду экспертов-подрядчиков под конкретный проект.

Что ещё:
  • a.Ко-фаундер entropy.talk — крупнейшие онлайн-конференции по ИИ на русском (до 5K зрителей).
  • b.Автор Telegram-канала «AI и грабли» — про реальную инженерию AI-продуктов без хайпа.
  • c.Автор курса aiforwork.courses — для не-разработчиков, которые хотят отдать рутину агентам.
  • d.Лектор по Computer Science в университете Еревана.
§ 08 FAQ Coord · 08/09

FAQ.

То, что у нас обычно спрашивают на первой встрече.

[ 09 Q / A ]
Q01У нас регулируемый домен — вы с этим работаете?+
Да. У нас два контура: SOC2-облако (Vertex AI / Azure) — с data residency, access policies и аудитом — и полностью локальный (on-prem, локальные модели, без внешних API). Кейс 05 — целиком на локальном контуре, ни строки договора не уходит наружу.
Q02У нас уже есть AI-команда. Чем вы отличаетесь?+
Мы строим продукт вместе с процессом его развития: eval'ы под бизнес-метрики, мониторинги, decision log. Держим руку на пульсе индустрии за счёт сообщества вокруг entropy.talk. В наших кейсах систему клиента нередко удаётся упростить в ~10 раз без потери точности. Если ваша команда уже это умеет — мы не нужны. Если хочется, чтобы умела — поможем нанять людей в штат и поставить процесс.
Q03Что значит «не оставляете чёрный ящик»?+
Код в репозитории, decision log (зачем сделано так), eval-suite (чтобы выпускать новые версии без страха), мониторинги, описание процесса (analysis + engineering pipeline), onboarding-сессии. По желанию — помощь с наймом. Цель: через ~3 месяца после релиза мы вам не нужны для ежедневной работы. Только для следующих больших итераций.
Q04Можно on-prem или on-device?+
Да, оба варианта. On-prem делаем сами (кейс 05); по российскому рынку есть проверенный партнёр для случаев, когда нужны их компетенции по железу и compliance. On-device — кейс 02 авиации: RAG-ассистент на iPad без интернета.
Q05Что с данными — PII, NDA, регуляторика?+
NDA — до обсуждения деталей. Дальше три режима: чувствительные данные → локальный контур (on-prem, локальные модели, без внешних API); нужна мощность foundation-моделей → SOC2-cloud (Vertex AI / Azure) без обучения на ваших данных; публичные данные → без ограничений. Какой режим — решаем на PoC под ваш compliance.
Q06Сколько по времени?+

Почти всегда разбиваем проект на стадии — это снижает риски и расходы заказчика на ранних этапах.

PoC — дни и недели. Первая стадия — проверка технической осуществимости задачи на минимальных вложениях. Убираем продакшн-обвязку, строим только AI-core, проверяем достижимость требований по точности. Если задача в текущей конфигурации не решается — фиксируем это до больших инвестиций.

MVP — недели. Когда осуществимость подтверждена — собираем рабочую систему с минимальным набором интеграций для пилотного использования.

Продакшн — месяцы. Полная обвязка: интерфейсы, интеграции, мониторинги, eval'ы для дальнейшего развития.

Дополнительно: мы сами активно используем AI-инструменты для разработки последние ~4 года и получаем сопоставимое качество в 2–4 раза быстрее команд, только начинающих с ними работать.

Q07Где вы и в каких юрисдикциях работаете?+
Юрлица в РФ и Армении. Работаем во всех юрисдикциях. Действующие клиенты — Сингапур, США, ЕС, РФ, Индонезия. Контракт — под удобный вам периметр.
Q08У нас уже есть прототип — сможете доделать?+
Технически да. Но в большинстве случаев доделывать существующий прототип заказчику невыгоднее, чем переписать: дольше по срокам, дороже по деньгам и менее надёжно по результату — обычно в нём уже зашиты неверные архитектурные решения, и чинить их выходит дороже, чем сделать правильно с нуля. Стандартный сценарий: существующая система используется как референс требований и как генератор тестовых данных для новой — то есть мы не берём данные «непонятно откуда», а гоняем новую систему на реальных входах и выходах старой. Интеграции и сами данные переиспользуем, ядро пишем заново.
Q09Что значит «помогаете нанять»? Вы рекрутёры?+
Мы не рекрутёры в классическом смысле. Помогаем там, где ломается технический найм AI-инженеров: дизайн самой роли (AI-инженер vs AI-native разработчик — это разные люди), дизайн технических собеседований (опыт с CodeSignal), проведение интервью или обучение ваших разработчиков их проводить. Плюс network в русскоязычном AI-сообществе.
§ 09 End Coord · 09/09

Если у вас задача,
которую страшно отдавать AI —
нам интересно.

Напишите кратко, что у вас. Дальше — в переписке. Понимаем контекст, оцениваем границы, договариваемся о PoC. PoC обычно занимает дни или недели — это снижает ваши риски на старте.

Telegram → t.me/nikolay_sheyko ↗ Email → nikolay_sheyko@grably.tech ↗ ● Открыты к новым проектам · 2026