От гранта в 4 млн рублей к пилотам с клиентами: как стартап Skopeo.AI студентов РУДН вырос за год

Учёба, карьера, стартап

Основатели стартапа совмещают учёбу в РУДН с работой в крупных компаниях и собственном проекте. Идейный вдохновитель и «мотор» коллектива Артур Бусардыков раньше занимал должность старшего DevOps-инженера в компании «Иннотех» (проект ВТБ), но сейчас сосредоточен на Skopeo.AI и паре других личных IT-проектов. Вместе с ним на Skopeo.AI в данный момент сфокусировался и Михаил Геллер, а до этого он также был ведущим DevOps-инженером в «ЭТ Консалтинг» (РосАтом). Камил Мехдиев, получив опыт в качестве бизнес-аналитика в компании BEORG, которая специализируется на разработке интеллектуальных систем на базе нейронных сетей, перешёл на позицию тимлида в ВТБ и продолжает параллельно оставаться в команде.

«Опыт в крупных IT-организациях дал нам понимание реальных болей бизнеса: стоимости простоя, трудоёмкости ручного масштабирования, сложности управления в мультиклауде и требований к наблюдаемости/аудиту. Это напрямую легло в архитектуру Skopeo.AI», — Артур Бусардыков, бакалавр факультета физико-математических и гуманитарных наук, направление «Прикладная математика и информатика».

От концепции к работающему прототипу

Skopeo.AI был задуман как мультиоблачная платформа для управления Kubernetes-кластерами, которая помогает бизнесу снизить затраты на облачные ресурсы, повысить отказоустойчивость инфраструктуры и автоматизировать процессы, избавляя от необходимости ручной настройки.

«Платформа делает инфраструктуру бизнеса прозрачной, экономичной и эффективной», — Артур Бусардыков.

Сегодня команда может подвести первые итоги. По словам Артура, собран рабочий прототип платформы (агенты в кластере, серверная аналитика, веб-панель. MVP находится в финальной доводке: ребята закрывают «боевые» сценарии автоскейлинга и рекомендаций, шлифуют UI. Показ сервиса в пилотах планируется до конца года.

Что было реализовано на грант ФСИ в 4 млн рублей?

Преодоление вызовов

Месяцы разработки не прошли без трудностей. Команда столкнулась с несколькими сложностями и нашла их решения. Так, чтобы избавиться от шумных метрик и «рваных» временных рядов, они добавили очистку/нормализацию, окно агрегирования и доверительные интервалы, улучшили устойчивость моделей.

Проблему с интеграцией в разнородные кластеры ребята решили с помощью выноса настройки в Helm-values и добавления автодетект-компонента (metrics-server/kube-state-metrics/Prometheus). А для баланса «автоматика vs контроль» они ввели политики с уровнями доверия: «предупредить», «предложить», «автоматически выполнить с откатом».

Команда уже провела внутренние испытания платформы на стендах партнёров. Их результаты показали, что рекомендации корректно снижают перерасход по CPU/RAM, теперь цель — достичь эффекта от сервиса в 30–50% экономии в реальных средах.

Развитие команды и партнерств

Команда проекта остаётся компактной, но эффективной. Она по-прежнему состоит из Senior ML Engineer и двух DevOps-инженеров. Точечно стартаперы подключают внешних экспертов по проектным задачам (UI/UX, безопасность), разработчиков.

Важным достижением ребят стало установление деловых связей.

«Мы активно выстраиваем и расширяем пул партнёров: уже договорились о пилотах с несколькими компаниями и системными интеграторами, продолжаем искать новые точки входа и отраслевые контакты. Инвесторов пока что привлекать не планируем — делаем ставку на экспертное сопровождение. Одним из внешних советников выступает опытный инженер-предприниматель Михаил Теплов: он помогает нам менторством и отраслевыми контактами», — Артур Бусардыков.

Сейчас ребята готовят заявку на следующий этап конкурса, который проводит ФСИ, и смотрят индустриальные треки (ИТ-акселераторы, региональные меры поддержки).

Пример Артура, Михаила и Камила — это история о том, как можно успешно совмещать учёбу, карьеру и предпринимательскую деятельность, создавая инновации, способные изменить подход к работе с технологиями.