Технологиялық тапсырмалар
Технологиялық тапсырмалар модулі бұл жаңа технологияларды, өнімдер мен процестерді әзірлеуге, енгізуге және жетілдіруге байланысты міндеттер.
Егер сізде әзірлеу, енгізу және басқа сұраныстар қажет болса, ақпаратты төменде орналастыра аласыз.
Исследование переноса пользовательского вкуса в новые категории с оценкой достоверности
Фильтр — действующая платформа для создания, сохранения и покупки подборок, формирования профиля вкуса и его использования искусственным интеллектом. Ищем технологические подходы к повышению качества персонализации в категориях, по которым у пользователя мало данных или отсутствует история предпочтений. Предлагается исследовать возможность переноса предпочтений из других категорий, оценивать достоверность полученных прогнозов и выбирать минимальное число уточняющих вопросов для улучшения результата. Эффективность подхода необходимо сравнивать с текущей версией платформы на согласованных тестовых сценариях.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
10.11.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
aiӨтінімдер саны
0
Разработка IoT-платформы мониторинга и ранней диагностики тепловых узлов многоквартирных домов (Basic / Standard / Advanced)
Создание программно-аппаратной платформы для мониторинга, анализа эффективности и раннего выявления неисправностей тепловых узлов многоквартирных жилых домов (МКД), прежде всего существующего и старого жилого фонда. Требуется разработать MVP единой платформы с тремя наращиваемыми уровнями подключения: Basic — считывание доступных данных существующих теплосчётчиков: температуры подачи и обратки, расхода теплоносителя, тепловой мощности, накопленной энергии и диагностических сообщений. Сопоставление с погодными данными, выявление аномалий потребления и температурных режимов. Standard — функции Basic с дополнительными датчиками температуры внутридомового отопительного контура и при необходимости контрольными температурными измерениями. Расширенная диагностика нарушений теплопередачи и работы отопления здания. Advanced — функции Standard с измерением давления, перепадов давления, дополнительного расхода и параметров работы насосов, фильтров, арматуры и теплообменников. Формирование диагностических гипотез о причинах технических отклонений. Платформа должна поддерживать разные схемы подключения: зависимые и элеваторные узлы, а также независимые системы с пластинчатыми теплообменниками. Предпочтительно использовать действующие приборы учёта и стандартные интерфейсы без вмешательства в коммерческий учёт. Предмет задачи — разработка архитектуры решения, программного MVP, прототипов интеграции IoT, алгоритмов диагностики, веб-интерфейса, типовых схем подключения и спецификаций оборудования. Необходимо получить коммерческие предложения с раздельной стоимостью разработки платформы, каждой аппаратной комплектации, монтажа, эксплуатации и масштабирования на 10, 100 и 1000 домов. Обследование и оснащение конкретных домов не входят в обязательный объём первоначального запроса. Полевое внедрение рассматривается отдельным этапом после оценки предложений и обсуждения проекта с инвестором.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
03.11.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Заттар интернетіӨтінімдер саны
14
Universal AI Agent Factory: автоматическое создание AI-агентов под бизнес-процессы компаний
Universal AI Agent Factory — разработка универсальной платформы для автоматического проектирования, создания и настройки AI-агентов под бизнес-процессы компаний различных отраслей. Система должна анализировать корпоративный контекст организации, включая внутренние документы, регламенты, структуру, бизнес-процессы, используемое программное обеспечение и доступные API. На основе полученной информации платформа должна выявлять процессы, подходящие для автоматизации, формировать архитектуру специализированных AI-агентов, определять их функции, инструменты, права доступа и механизмы взаимодействия. Ключевое требование — возможность адаптации системы к новым компаниям без переписывания основного ядра платформы. Особое внимание уделяется снижению стоимости эксплуатации AI-агентов посредством интеллектуальной маршрутизации запросов, применения небольших специализированных моделей, кэширования и оптимизации контекста. Полноценные LLM должны использоваться для задач, требующих сложного анализа, рассуждений и генерации контента. Результатом должен стать проверяемый архитектурный прототип, демонстрирующий автоматизированное создание AI-агентов, подключение инструментов, выполнение тестовых задач и переносимость решения между компаниями.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
03.11.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
13
Внедрение корпоративной IAM-системы для управления доступом сотрудников
Необходимо подобрать и внедрить IAM-систему (Identity and Access Management) для централизованного управления учётными записями сотрудников и разграничения доступа к корпоративным информационным системам. Рассматриваем решения, которые позволяют автоматизировать создание и блокировку учётных записей, управлять правами доступа, обеспечить многофакторную аутентификацию (MFA) и вести журнал событий безопасности.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
03.11.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Басқа технологиялық шешімдерӨтінімдер саны
11
Модуль конвертации OLAP-кубов Microsoft SSAS в описание куба XLTable
на входе — многомерная модель SSAS (скрипт базы из SSMS или файлы проекта); на выходе — файл куба XLTable (.sql) под ClickHouse или duckdb и отчёт о том, что не перенеслось и почему;
Шешімдерді қабылдау мерзімі
03.11.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Үлкен деректерді өңдеу және сақтауӨтінімдер саны
10
Разработка ИИ-детектора для определения текстов, сгенерированных искусственным интеллектом, на казахском языке
Целью проекта является разработка интеллектуального программного модуля на основе технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, предназначенного для определения текстов, полностью или частично сгенерированных ИИ, на казахском языке, включая тексты со смешением казахского и русского языков. Модуль должен оценивать вероятность машинной генерации как для документа в целом, так и для отдельных фрагментов, показывать подозрительные участки текста и интегрироваться с системой проверки текстов OySyn через REST API. Решение предназначено для вузов, научных организаций и экспертов, проверяющих курсовые, дипломные, магистерские, диссертационные и научные работы.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
02.11.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
8
3D Humanoid model
Разработка и оптимизация 3D-моделей персонажей и окружения для мультимодальной ИИ-платформы Jois. Поиск квалифицированного 3D-дизайнера / 3D-женералиста для создания high-poly и low-poly 3D-аватаров персонажей, их текстурирования, риггинга и подготовки к реальному времени (real-time rendering / WebGL / движки). Задача включает подготовку моделей к липсингу (blendshapes / visemes) и интеграции с речевым и визуальным ИИ-модулем Jois.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
02.11.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
3
UX-аудит главной страницы zozi.cash с конкретными рекомендациями по усилению эффективности
Провести точечный UX-аудит главной страницы сайта zozi.cash (desktop + mobile) и выдать только конкретные, сильные решения без “воды”: указать текущие UX-ошибки и слабые места (по блокам: первый экран, преимущества, гарантии, поиск магазинов, CTA, футер и т.д.), предложить чёткие улучшения по структуре, текстам и визуалу, ориентируясь на лучшие практики финтех/кэшбэк-лендингов 2024–2025 годов, приложить ссылки на референсы (Pinterest/Behance/Dribbble/Freepik и др.) с хорошими примерами лендингов кэшбэк-сервисов и финтех-продуктов. Результат нужен в формате понятного отчёта, который можно сразу отдать для доработки главной.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
02.11.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Басқа технологиялық шешімдерӨтінімдер саны
6
ИИ-агент сопровождения автотестов в CI: разбор падений, исправление тестов и расширение покрытия
Разработать ИИ-агента, который встраивается в конвейер CI, анализирует упавшие автотесты, определяет причину (дефект продукта, дефект теста, окружение, нестабильный тест), предлагает исправления тестов через pull request и генерирует новые тесты для непокрытых сценариев. Разработка и приёмка ведутся на открытом демо-приложении RealWorld (Conduit, github.com/gothinkster/realworld). Интеграции: GitHub и GitHub Actions (REST API), Playwright, pytest или Jest, инструменты покрытия кода, провайдер LLM (облачный или локальный), Docker. Решение о слиянии изменений всегда принимает человек. Результат: прототип, пилот, исходный код и документация.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
02.11.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Ақпаратты өңдеу және түрлендіруӨтінімдер саны
9
Rate limiter со скользящим окном для API
Наш API-шлюз к языковым моделям ограничивает число запросов на каждый API-ключ, чтобы один клиент не расходовал общую квоту провайдера
Шешімдерді қабылдау мерзімі
02.11.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Басқа технологиялық шешімдерӨтінімдер саны
13
