Software. AI. Инфраструктура.
Интеграция. Данные.
Для бизнеса и государства.
DRAWBRIDGE
Соединяем сложные системы
DRAWBRIDGE проектирует и внедряет программные, AI, инфраструктурные и автоматизированные системы для бизнеса и государства.
DRAWBRIDGE — технологическая и инженерная компания из Казахстана.
Одна система
вместо десяти разрозненных
Решения
Software
Разработка корпоративных веб-систем, мобильных приложений, внутренних платформ и специализированного ПО.
AI & Computer Vision
Компьютерное зрение, анализ видео, распознавание объектов и событий, AI-ассистенты, RAG, локальные AI-модели и интеллектуальная обработка данных.
Automation
Автоматизация операций, документооборота, контроля, обработки заявок, работы сотрудников и других повторяющихся процессов.
Integration
Интеграция ERP, CRM, 1С, API, баз данных, мессенджеров, внешних сервисов и оборудования.
Infrastructure
Серверы, сети, VPN, базы данных, виртуализация, cloud-инфраструктура и локальные вычислительные системы.
DevOps & CI/CD
Автоматизация сборки, тестирования, развёртывания и сопровождения программных систем.
Monitoring
Мониторинг серверов, приложений, сетей, оборудования и бизнес-систем.
Security
Контроль доступа, защищённые соединения, аудит инфраструктуры, видеонаблюдение и другие системы безопасности.
Data
Сбор, хранение, обработка, синхронизация и анализ данных.
Решения
Intelligent Systems
Системы, которые самостоятельно анализируют данные и помогают принимать решения.
Computer Vision
Видеоаналитика, обнаружение объектов, контроль событий, аналитика поведения и автоматизированный мониторинг.
Business Automation
Автоматизация внутренних операций и сокращение ручного труда.
Enterprise Integration
Связывание существующих корпоративных систем между собой.
Infrastructure Platforms
Серверная, сетевая и cloud-инфраструктура для критически важных систем.
Monitoring Platforms
Единый контроль состояния инфраструктуры, оборудования и программных систем.
Security Systems
Интегрированные системы физической и информационной безопасности.
Что мы можем собрать
01
система видеонаблюдения с AI-аналитикой
02
система отслеживания сотрудников между камерами
03
AI-аудит медицинских документов
04
интеграция 1С с внешними системами
05
корпоративный портал
06
система обработки заявок из WhatsApp и Telegram
07
автоматизация call-центра
08
локальная AI-инфраструктура
09
система мониторинга серверов
10
CI/CD-инфраструктура
11
интеграция оборудования с корпоративным ПО
12
системы контроля доступа
13
системы анализа данных
14
внутренние корпоративные платформы
Cases
Реальные внедрения
КазАвтоЖол — собственная электроника для удалённого управления
Задача
Разработать аппаратную часть специализированной системы удалённого управления оборудованием с нуля — от схемотехники до готовых устройств.
Исходная система
Готовой аппаратной части не существовало: система создавалась с нуля, включая схемотехнику и проектирование печатных плат.
Что сделали
Центральный контроллер с сетевым подключением, отдельный релейный модуль, интерфейсы для подключения датчиков и система мониторинга состояния оборудования. Центральный модуль обеспечивает обмен данными по сети, собирает телеметрию с датчиков и управляет исполнительными устройствами через релейный блок.
Технологии
Схемотехника с нуля, написание библиотек на C, админ-панель на TypeScript
Результат
Удалённое управление оборудованием, контроль его состояния и получение данных о работе системы в режиме реального времени.
Управление здравоохранения Карагандинской области — AI-аудит медицинской документации
Задача
Автоматизировать анализ медицинской документации и контроль её соответствия установленным требованиям.
Исходная система
Аудит большого объёма документации выполнялся вручную: каждый документ проверялся специалистом.
Что сделали
Обработка и анализ медицинской документации; извлечение структурированной информации из документов; AI-анализ содержания; проверка документов по заданным требованиям; выявление несоответствий и пропущенной информации; формирование результатов проверки; поиск и сопоставление информации между документами.
Технологии
Go, AI, STT, TTS, real-time
Результат
Специалисты получили инструмент автоматизированного предварительного аудита большого объёма медицинской документации. Вместо ручной проверки каждого документа система выделяет потенциально проблемные места и передаёт их специалисту для дальнейшего рассмотрения.
DrivenData — машинное обучение для раннего выявления рисков
Задача
Разработать и обучить модели машинного обучения для анализа данных о психоэмоциональном состоянии подростков и выявления факторов, связанных с повышенным риском суицидального поведения.
Исходная система
Исходные данные о психоэмоциональном состоянии подростков требовали подготовки и структурирования для применения методов машинного обучения.
Что сделали
Подготовка и анализ исходных данных; разработка признаков для машинного обучения; обучение и сравнение моделей; применение LLM для анализа текстовой информации; оценка качества и устойчивости моделей; оптимизация моделей для повышения точности выявления групп повышенного риска.
Технологии
Python, pandas, scikit-learn, XGBoost, LLM
Результат
Разработан набор моделей машинного обучения для автоматизированного анализа данных и выявления признаков повышенного риска, которые могут использоваться как инструмент предварительного анализа и поддержки специалистов.
REDACTED — автономная связь и мониторинг сотрудников
Задача
Создать систему автономной связи и мониторинга для промышленных объектов, расположенных за пределами стандартной инфраструктуры связи.
Исходная система
Объекты находились вне зоны покрытия мобильных сетей: стандартные каналы связи для передачи телеметрии и контроля персонала были недоступны.
Что сделали
Разработка аппаратной части системы; автономный канал дальней радиосвязи; передача телеметрии от удалённых устройств; сбор данных о местоположении сотрудников; передача физиологических показателей; центральный модуль сбора и обработки данных; мониторинг состояния сотрудников в реальном времени.
Технологии
LoRa, GNSS, embedded C, MQTT, web-мониторинг
Результат
Создан автономный контур связи и мониторинга, работающий на удалённых промышленных объектах без зависимости от стандартного покрытия мобильных сетей. Система позволяет получать данные о состоянии и местоположении сотрудников и передавать их в единый контур мониторинга даже в условиях отсутствия привычной инфраструктуры связи.
AMA Ltd. — цифровая платформа управления портовыми расходами судовладельцев
Задача
Разработать цифровую платформу для управления и контроля портовых расходов судовладельцев.
Исходная система
Учёт Disbursement Accounts (DA) вёлся разрозненно: расходы по портам и судозаходам собирались вручную, контроль заявленных и фактических затрат был затруднён.
Что сделали
Централизованный учёт Disbursement Accounts (DA); структурирование расходов по портам и судозаходам; контроль заявленных и фактических затрат; прозрачное взаимодействие между судовладельцами, агентами и другими участниками портовых операций.
Технологии
Web-платформа, PostgreSQL, REST API, автоматизация сверки расчётов
Результат
Судовладельцы получили единый инструмент учёта и контроля портовых расходов: прозрачное сопоставление заявленных и фактических затрат по каждому судозаходу и снижение трудозатрат на взаимодействие с агентами.
Технологии
Development
- Web
- Mobile
- Backend
- API
- Microservices
AI
- LLM
- RAG
- Computer Vision
- OCR
- Speech
- Local AI
Infrastructure
- Linux
- Windows Server
- Virtualization
- Cloud
- VPN
- Networking
Data
- PostgreSQL
- MS SQL
- Redis
- Object Storage
- Data Processing
DevOps
- Docker
- CI/CD
- Git
- Monitoring
- Logging
Integration
- REST API
- Webhooks
- 1C
- CRM
- ERP
- Telegram
- IoT
Для кого
Бизнес
Компании, которым необходимо автоматизировать существующие процессы и связать разрозненные системы.
Enterprise
Организации со сложной IT-инфраструктурой, большим количеством внутренних систем и интеграций.
Государственные организации
Разработка и интеграция специализированных информационных систем, автоматизация процессов и работа с большими объёмами данных.
Производственные и инфраструктурные компании
Системы мониторинга, компьютерного зрения, автоматизации и интеграции оборудования.
Почему DRAWBRIDGE
DRAWBRIDGE — инженерная компания, которая соединяет программное обеспечение, инфраструктуру, AI, данные, оборудование и существующие корпоративные системы в работающие решения.
работаем с существующей инфраструктурой, а не предлагаем заменить всё с нуля
интегрируем разные системы в единую архитектуру
можем работать одновременно с software и hardware
умеем работать с legacy-системами
строим локальные и cloud-системы
используем AI там, где он решает конкретную задачу
можем разрабатывать систему целиком — от инфраструктуры до пользовательского интерфейса
ориентируемся на эксплуатацию системы после запуска, а не только на разработку
География
Kazakhstan
Astana
Almaty
Karaganda
Pavlodar
Работаем с распределёнными и удалёнными инфраструктурами — подключение, администрирование и сопровождение систем независимо от их расположения.
FAQ
Да. Основной подход — использовать существующую инфраструктуру и интегрировать необходимые компоненты через API, базы данных, webhooks или специализированные коннекторы.
Да. Возможны интеграции с 1С, внешними системами, базами данных и API.
Да. Для систем с повышенными требованиями к контролю данных возможна on-premise инфраструктура.
Да. В зависимости от задачи можно использовать облачные модели или локальное AI-развёртывание.
Да. При наличии подходящих протоколов и интерфейсов оборудование можно интегрировать с программной системой.
Нет. DRAWBRIDGE работает на стыке software, infrastructure, AI, automation и hardware.
РАССКАЖИТЕ О ЗАДАЧЕ
Опишите существующую систему, проблему или задачу. Мы определим, что можно автоматизировать, интегрировать или построить с нуля.