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.
Сервис AI-генерации описаний блюд
Нужен веб-сервис, который по данным позиции меню (название, категория, ингредиенты) генерирует продающее описание блюда для карточки в фуд-маркетплейсе.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
10.09.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Басқа технологиялық шешімдерӨтінімдер саны
2
Встраиваемая база знаний с контекстными подсказками
Нужен встраиваемый модуль базы знаний для веб-кабинета партнёра-ресторана: раздел со статьями-гайдами (работа с планшетом, принтером, меню, финансами), поиск по ним. Цель — самообслуживание партнёров и снижение обращений в поддержку.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
09.09.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Басқа технологиялық шешімдерӨтінімдер саны
3
AI-модуль автоматизированной оценки качества работы менеджеров
Модуль должен автоматически анализировать содержание консультаций менеджера с клиентами, сопоставлять фактический диалог с установленными стандартами продаж и обслуживания и формировать объективную оценку качества работы сотрудника.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
09.09.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Цифрлық қауіпсіздік технологияларыӨтінімдер саны
5
Разработка модуля автоматического распознавания и диаризации русско-казахской речи с формированием структурированной стенограммы
В рамках проекта необходимо разработать программный механизм, обеспечивающий автоматическую обработку аудиофайлов без необходимости ручной предварительной разметки. Решение должно принимать на вход аудиозапись диалога двух спикеров, в том числе записанную в одном аудиоканале, и формировать структурированный текстовый результат. Функциональность модуля должна включать: 1 Обработку входного аудиофайла — прием и предварительную обработку аудиозаписи, включая нормализацию и выделение речевых фрагментов. 2 Детектирование речи — автоматическое определение участков аудиозаписи, содержащих речь, с исключением или минимизацией влияния пауз, фоновых шумов и неречевых фрагментов. 3 Диаризацию двух спикеров — автоматическое определение и разделение реплик двух участников диалога даже при использовании одноканальной записи. 4 Распознавание речи (ASR) — преобразование речи в текст с поддержкой русского и казахского языков. 5 Обработку смешанной речи (code-switching) — корректное распознавание фрагментов, в которых говорящий переходит с русского на казахский язык и обратно. 6 Формирование стенограммы — создание текстового файла с последовательной разметкой реплик по спикерам, временными метками начала и окончания каждого речевого фрагмента и, при необходимости, указанием определенного языка. 7 Сохранение структуры диалога — обеспечение соответствия порядка текстовых реплик их фактической последовательности в аудиозаписи. 8 Контроль качества результата — достижение целевых показателей: точность диаризации — не менее 90%; точность распознавания речи — не менее 85%. 9 Форматирование результата — предоставление стенограммы в структурированном формате, пригодном для дальнейшего анализа, хранения, обработки и интеграции с другими информационными системами. 10 Возможность интеграции — реализация программного интерфейса или иного стандартного механизма передачи результатов в сторонние системы и приложения.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
07.09.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
5
IoT hardware radio protocol development
Разработка ПО и железа для беспроводного датчика и своего решения для протокола связи приборов.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
04.09.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Заттар интернетіӨтінімдер саны
1
Разработка и развитие Web3-платформы ApexStake на Solana
Цель проекта — разработка и развитие Web3-платформы ApexStake на блокчейне Solana. Платформа объединяет staking, smart contracts, работу с цифровыми активами и Web3-инструменты в единой экосистеме с акцентом на прозрачность, безопасность и удобство пользователей.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
01.09.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Blockchain / Web3 / DeFi / Software DevelopmentӨтінімдер саны
5
Высокопроизводительная Data Management Platform для управления аудиторными и контентными данными.
Компания, развивающая DSP-платформу, изучает возможность создания, внедрения или адаптации высокопроизводительной Data Management Platform ( DMP ). Платформа должна объединять аудиторные, поведенческие, транзакционные и контентные данные, поступающие из систем компании, клиентов и партнёров, обеспечивать формирование пользовательских профилей и сегментов, а также передачу результатов в DSP-платформу. Компания рассматривает существующие на рынке продукты, архитектурные подходы и варианты специализированной разработки.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
31.08.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Үлкен деректерді өңдеу және сақтауӨтінімдер саны
4
Разработка AI-системы для автоматического анализа звонков отдела продаж
Цель проекта — разработка AI-системы для автоматического анализа телефонных разговоров менеджеров отдела продаж. Система должна обрабатывать записи звонков, преобразовывать речь в текст и с помощью искусственного интеллекта анализировать качество коммуникации с клиентом. Основные задачи системы: * распознавание и транскрибация телефонных разговоров; * определение соблюдения менеджером сценария продаж; * выявление потребностей и возражений клиента; * фиксация причин отказа; * анализ качества работы менеджера; * автоматическое формирование краткого резюме разговора; * определение следующего рекомендуемого действия по клиенту; * формирование аналитики для руководителя отдела продаж; * возможность интеграции с CRM-системами. Ожидаемый результат — решение, которое позволит автоматизировать контроль качества звонков, сократить время руководителей на ручное прослушивание разговоров и получать объективную аналитику по работе отдела продаж.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
28.08.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
19
Интеграция ИИ-модели для автоматической классификации и маршрутизации обращений в Service Desk компании TechDrive
Цель: Внедрить интеллектуальный микросервис (ИИ/ML-модель) на базе обработки естественного языка (NLP) для автоматического анализа текста входящих обращений в системе Service Desk, точного определения их категории и мгновенной маршрутизации на нужную группу специалистов техподдержки. Описание: Решение будет интегрировано с бэкендом Service Desk и Telegram-ботом. При создании тикета ИИ-модель анализирует контекст запроса, сопоставляет его с исторической базой данных и автоматически выставляет категорию (например: баг интеграции с банком, системная ошибка, продуктовый вопрос), назначая ответственную линию без участия человека. Если уверенность ИИ ниже 85%, задача передается на ручную модерацию. Это технологический шаг к созданию "умного" единого окна коммуникаций.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
27.08.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
12
Разработка модуля персонального ранжирования рекомендаций для AI-сервиса IDEAWA
Разработать прототип модуля персонального ранжирования рекомендаций, который получает набор подготовленных объектов и пользовательский контекст, рассчитывает релевантность каждого варианта и возвращает отсортированный список наиболее подходящих рекомендаций.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
27.08.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Ақпаратты өңдеу және түрлендіруӨтінімдер саны
8
