Technological tasks
The Tech-tasks module is tasks related to the development, implementation and improvement of new technologies, products and processes. If you have development, implementation and other needs you can post information below.
AI-генерация инструктажей, тестов и видео-инструктажей по охране труда, ПБ и АТЗ для платформы SkillPass
Разработать и интегрировать в платформу SkillPass (B2B/B2G SaaS для обязательного обучения и документации по охране труда, пожарной безопасности, антитеррористической защищённости и санитарным нормам, 400+ клиентов в РК) AI-модуль, который автоматически: 1) генерирует и актуализирует тексты инструктажей и учебные программы под отрасль и должность с учётом норм законодательства РК; 2) формирует тесты и вопросы для проверки знаний (RU/KZ); 3) создаёт видео-инструктажи (AI-диктор/аватар, озвучка и субтитры на RU/KZ, слайды и визуализация из текста инструкции). Результат: готовый API/модуль с проверкой человеком (human-in-the-loop) и размещением данных на серверах в РК.
Decision acceptance deadline
19.11.26 (inclusive)
Preferred systems
Neurotechnology and artificial IntelligenceNumber of applications
0
ИИ-скрининг резюме и первичный отбор кандидатов
Цель - чтобы входящий поток откликов разбирался автоматически: сервис собирает резюме с job-сайтов и из почты в одну базу, сопоставляет с требованиями вакансии, ранжирует кандидатов с объяснением, задаёт уточняющие вопросы в мессенджере, назначает собеседование и даёт обратную связь тем, кто не подошёл. Рекрутер работает только с короткими списками и собеседованиями. Сервис учится на решениях рекрутера и результатах найма (оффер, испытательный срок). Критерии отбора - только навыки, опыт, график и локация; дискриминационные признаки из оценки исключаются. Участник проектирует и реализует сервис целиком: интеграции, парсинг резюме, модель соответствия, диалог с кандидатом, рабочее место рекрутера. Существующий процесс отбора может быть перестроен полностью. Результат - работающий сервис, код и документация.
Decision acceptance deadline
19.11.26 (inclusive)
Preferred systems
Neurotechnology and artificial IntelligenceNumber of applications
0
Автоматическое формирование табеля учёта рабочего времени из фактических данных
Цель - чтобы табель собирался сам из данных, которые уже есть в компании (СКУД, кадровые приказы, заявки на отпуска, больничные, удалённую работу), а ответственные только проверяли расхождения и подтверждали итог. Готовый табель уходит в расчёт зарплаты в 1С:ЗУП без ручного переноса. Сервис собирает плановый график и факт присутствия, подтягивает кадровые события из 1С:ЗУП, сравнивает план с фактом, находит расхождения (опоздания, переработки, отсутствие без заявки, работа в выходной), показывает руководителю подразделения табель на подтверждение, ведёт историю изменений и формирует итоговый табель по принятой форме. Участник проектирует и реализует сервис целиком: интеграции, логика кодов дней, рабочее место руководителя и ответственного, выгрузка в 1С. Существующий порядок ведения табеля может быть перестроен полностью. Результат - работающий сервис, интеграция, код и документация.
Decision acceptance deadline
19.11.26 (inclusive)
Preferred systems
Information processing and transformationNumber of applications
0
Оценка надёжности продавца маркетплейса по отзывам, возвратам и операционным показателям (Seller Quality Score)
Цель - вместо среднего балла по звёздам получить по каждому продавцу один показатель надёжности (0-100), который считается автоматически, устойчив к накрутке, учитывает реальный результат сделок и объясняет, из чего сложился. Показатель используется в ранжировании товаров, показывается покупателю и продавцу и применяется для автоматических мер к проблемным продавцам. Три группы сигналов: отзывы и оценки покупателей (тональность, причины недовольства, привязка к заказу); возвраты и отмены (по вине продавца, отсутствие товара, споры, повторные обращения); операционная дисциплина (передача в логистику в срок, точность остатков, скорость ответов). Отдельно - выявление накрутки отзывов, атак негативом и резкого падения качества. Участник проектирует и реализует сервис целиком: модель расчёта, анализ текста отзывов (русский и казахский), правила выявления накрутки, объяснимость, API, экраны продавца и модератора. Существующий звёздный рейтинг может быть заменён полностью. Результат - работающий сервис с API, код и документация.
Decision acceptance deadline
19.11.26 (inclusive)
Preferred systems
Neurotechnology and artificial IntelligenceNumber of applications
1
Разработка интеллектуальной системы адаптивного обучения на основе искусственного интеллекта
Разработать интеллектуальный программный модуль, который анализирует результаты обучения каждого учащегося и автоматически формирует персональную траекторию подготовки с учетом его текущих знаний, ошибок и динамики прогресса.
Decision acceptance deadline
19.11.26 (inclusive)
Preferred systems
Intelligent control systemsNumber of applications
0
Автоматическая загрузка, разнесение и проведение банковских выписок в 1С
Цель - сделать так, чтобы банковские выписки попадали в 1С и разносились по контрагентам, договорам, статьям ДДС и счетам учёта без участия бухгалтера. Бухгалтер проверяет только операции, которые сервис не определил с достаточной уверенностью. Сервис сам забирает выписки из банков (API или файлы), по каждой операции определяет контрагента, договор/счёт/заказ, статью ДДС, счёт учёта и НДС, расшифровывает сводные поступления эквайринга и платёжных сервисов по реестрам, создаёт и проводит документы в 1С:Бухгалтерия 8 для Казахстана, спорные строки выводит бухгалтеру с предложенным вариантом и учится на его решениях. Участник проектирует и реализует сервис целиком: получение выписок, логика сопоставления (правила + модель на истории разноски), расширение 1С, рабочее место бухгалтера. Существующий порядок работы с банком может быть перестроен полностью. Результат - работающий сервис, расширение 1С, код и документация.
Decision acceptance deadline
19.11.26 (inclusive)
Preferred systems
Information processing and transformationNumber of applications
2
Сервис расчёта допустимой плотности застройки по транспортной нагрузке на прилегающие улицы
Разработать веб-сервис для застройщика. Сервис по технико-экономическим показателям объекта рассчитывает, какую дополнительную нагрузку объект создаст на прилегающие улицы, и определяет допустимую плотность и этажность застройки участка. Цель: получать обоснованную оценку участка ещё на предпроектной стадии, а не после разработки проекта. На текущем этапе (идея) требуется прототип и проверка на 1-2 реальных участках в указанном городе. Основные функции: Ввод данных: участок на карте (контур или координаты), ТЭП объекта (площадь, этажность, количество квартир, коммерческие площади, парковки), импорт из Excel. Расчёт генерации: расчётное население, количество автомобилей и поездок в утренний и вечерний час пик по нормативным коэффициентам. Распределение: распределение поездок по прилегающим улицам. Граф улиц берётся из открытых картографических данных, его можно поправить вручную. Если есть замеры интенсивности, они учитываются. Оценка загрузки: сравнение интенсивности с пропускной способностью улиц, уровень загрузки до и после ввода объекта. Обратная задача: подбор максимальной плотности и этажности, при которой загрузка улиц не превышает допустимую. Отчёт: PDF с картой, исходными данными и обоснованием расчёта.
Decision acceptance deadline
18.11.26 (inclusive)
Preferred systems
Intelligent control systemsNumber of applications
2
Внедрение централизованной системы управления корпоративной почтой и защиты данных
Цель проекта — внедрение единой защищённой системы управления корпоративной электронной почтой SERVIKO LIMITED с централизованным администрированием, разграничением прав доступа и обеспечением сохранности корпоративных данных. В рамках проекта требуется провести аудит существующей почтовой инфраструктуры, подобрать оптимальное решение для размещения и управления корпоративной почтой, при необходимости осуществить миграцию на нового провайдера и настроить механизмы информационной безопасности. Решение должно обеспечивать централизованное управление учётными записями сотрудников, защиту от несанкционированного доступа, резервное копирование и восстановление данных, а также безопасное отключение доступа сотрудников при увольнении без потери корпоративной информации.
Decision acceptance deadline
18.11.26 (inclusive)
Preferred systems
Digital Security TechnologiesNumber of applications
4
Development of a SaaS platform for corporate benefits with a media ecosystem: subscriptions to digital content as a benefit and AI-personalized corporate media for employees
Create a cloud platform where an employee independently allocates a personal benefits budget (fitness, healthcare, education, nutrition, etc.). The key part is the media layer consisting of two blocks. Media benefits. A catalog of legal subscriptions to online cinemas, music streaming, podcasts, audiobooks, e-libraries, Kazakhstan media services, and educational video platforms. Rights holders and services are connected through a partner dashboard. Subscriptions are issued and paid for from the benefits budget, and the company keeps track of licenses. Corporate media. A built-in constructor for short videos, podcasts, and news feeds: HR and management talk about benefits, onboarding, and team achievements, including in Kazakh and Russian. The AI module generates subtitles, voiceovers, and dubbing, adapts videos for employee segments, and recommends content and benefits based on interests. Other modules: employee, HR, and partner dashboards, integrations (1C, Bitrix24, HRM, Kaspi/Halyk), engagement and retention analytics.
Decision acceptance deadline
18.11.26 (inclusive)
Preferred systems
Other solutions for the creative industryNumber of applications
3
Intellectual algorithm for multi-restaurant orders
Development of an intelligent algorithm for forming multi-restaurant orders, allowing the identification of restaurants available for additional food orders with delivery by a single courier. The algorithm should analyze the road network, predicted travel time, allowable deviations from the optimal route, and food preparation time. As part of a two-month pilot project, it is planned to develop a server-side algorithm and API to check the possibility of joint delivery from two restaurants without implementing a user interface.
Decision acceptance deadline
18.11.26 (inclusive)
Preferred systems
Intelligent control systemsNumber of applications
4
