Технологические задачи
Модуль Технологические задачи - это задачи, связанные с разработкой, внедрением и совершенствованием новых технологий, продуктов и процессов.
Если у вас есть потребность по разработке, внедрению и другие спросы вы можете разместить информацию ниже.
Доработка backend мобильного AI-приложения IDEAWA: архитектура обработки запросов, рекомендации, внешние API и AI-интеграция
Разработать и стабилизировать backend-пайплайн IDEAWA, который обеспечивает полный цикл обработки запроса пользователя: сообщение → сохранение → очередь → определение intent → формирование constraints → выбор источников → получение внешних данных → нормализация → фильтрация → ранжирование → формирование AI-контекста → вызов AI → валидация → сохранение → доставка клиенту. Система должна быть: отказоустойчивой; идемпотентной; масштабируемой; детерминированной в бизнес-логике; пригодной для последующего расширения количества категорий и источников данных.
Прием решений до
30.09.26 (включительно)
Область задачи
Обработка и хранение больших данныхКоличество заявок
5
Доработка frontend мобильного приложения IDEAWA
Получить стабильную версию frontend IDEAWA для iOS и Android, соответствующую существующим дизайн-макетам и техническому заданию, без критических UI/UX-ошибок. Работа ведётся с существующим приложением и существующим backend. Полная разработка приложения с нуля не требуется.
Прием решений до
30.09.26 (включительно)
Область задачи
Обработка и хранение больших данныхКоличество заявок
5
OCR на хостинге
🧩 Задача для комьюнити: локальный OCR PDF-сканов (RU/KK) вместо Gemini О чём речь В нашем сервисе (проверка пакетов документов для гос. услуг РК) из загруженных PDF извлекается текст для дальнейшего анализа. Большинство файлов имеют текстовый слой и парсятся локально. Но часть приходит сканами без текстового слоя — их сейчас распознаёт облачный Google Gemini 2.5 Flash. Хотим уйти от облака и делать это локально, на своём хостинге. Что нужно сделать Модуль, который принимает PDF-скан и возвращает извлечённый текст (plain text, UTF-8), дословно и в правильном порядке чтения. Должен работать офлайн, без внешних API. ⚠️ Важная оговорка по типу документов Это не распознавание паспортов, удостоверений, сложных бланков или рукописей. Сканы — это обычные печатные текстовые документы: уставы, справки, договоры, бизнес-планы, письма. То есть: преимущественно сплошной печатный текст, 1 колонка; машинный шрифт (не рукопись); могут встречаться простые таблицы, печать/подпись внизу — но это не основное содержание. Это сильно упрощает задачу: не нужен «интеллект» уровня мультимодальной LLM для сложной вёрстки — нужен надёжный OCR печатного RU/KK текста. Специфика Языки: русский + казахский (ә ғ қ ң ө ұ ү һ і), иногда в одном документе. Качество: сканы разного качества (перекос, шум, DPI 150–300). Критично: числа, суммы, БИН/ИИН (12 цифр), даты — ошибка в цифре недопустима. Вход: PDF до 15 МБ, 1–30 страниц. Выход: UTF-8 текст, порядок сверху вниз / слева направо; таблицы — построчно. Интеграция: PHP-модуль или локальный CLI/HTTP-сервис, вызываемый из PHP (стек — CodeIgniter 4 / PHP 8.2). Разрешённый стек Всё, что ставится на хостинг: Tesseract 5 (rus + kaz LSTM), PaddleOCR / EasyOCR, docTR; растеризация PDF→изображение (pdftoppm / Ghostscript); препроцессинг (OpenCV / ImageMagick: deskew, denoise, binarize). Комбинации приветствуются. Критерии приёмки Бенчмарк: предоставим набор из ~150–200 реальных обезличенных PDF (RU/KK) с эталонным текстом. Метрики: CER / WER против эталона; Field-accuracy по критичным полям (БИН, суммы, даты). Цель: точность не хуже Gemini 2.5 Flash на том же наборе (его результаты опубликуем как baseline). Производительность: ≤ N секунд на документ (уточним по железу), полностью локально. Формат сабмита Репозиторий с кодом + README (установка, зависимости, запуск). Скрипт прогона по бенчмарку, выдающий CER/WER и field-accuracy. Краткое описание пайплайна. Дедлайн: 01.10.26
Прием решений до
29.09.26 (включительно)
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
6
Защита от повторного списания денежных средств без использования распределённой транзакции
Разработка мобильного приложения с защищённым механизмом проведения финансовых операций, исключающим повторное списание средств при сетевых сбоях, тайм-аутах и повторной отправке запросов. Система должна корректно определять состояние операции даже при отсутствии однозначного ответа от внешнего платёжного провайдера. Идемпотентность запросов: перед первой отправкой платежа клиент формирует уникальный idempotency-ключ; любая повторная отправка с тем же ключом должна возвращать результат уже существующей операции, а не создавать новую. Единый сквозной transaction_id, передаваемый между приложением, бэкендом и (по возможности) платёжным провайдером — для однозначного сопоставления операции на всех этапах. Журнал транзакций на сервере с явными статусами: создана, отправлена провайдеру, подтверждена, отклонена, статус неизвестен (timeout), сверена. Переход между статусами и его время должны логироваться для последующего разбора инцидентов. Итоговый статус платежа определяется не по факту получения/неполучения ответа в момент запроса, а через отдельный запрос статуса (polling) или webhook/callback от провайдера — статус запроса и статус денежной операции должны быть разделены. Таймауты и retry-политика: заданные пороги ожидания ответа, ограниченное число повторов, экспоненциальный backoff; повтор допустим только с тем же idempotency-ключом. Механизм сверки (reconciliation) для провайдеров, не поддерживающих идемпотентность: проверка статуса последней операции клиента перед повторной отправкой либо периодическое сопоставление журнала транзакций с выпиской провайдера. Атомарность записи операции и её отправки провайдеру на стороне бэкенда (например, паттерн outbox), чтобы сбой между этими шагами не приводил к потере факта отправки. Блокировка повторной отправки формы платежа на UI до получения окончательного статуса операции. Уникальное ограничение (unique constraint) по idempotency-ключу на уровне БД — как последний рубеж защиты от дублей при параллельных запросах. Информирование пользователя о промежуточном/неопределённом статусе понятной формулировкой («платёж обрабатывается»), без утверждения об успехе или неуспехе до подтверждения.
Прием решений до
17.09.26 (включительно)
Область задачи
FinTechКоличество заявок
3
Питчинг технологических решений в сфере Индустрии 4.0 на AI & Digital Bridge 2026 с призовым фондом 5 млн. тенге
Поиск и отбор технологических решений в сфере Индустрии 4.0. Участники получат возможность презентовать свои цифровые и ИИ-решения перед крупными предприятиями нефтегазовой отрасли на площадке AI & Digital Bridge 2026. Отразите в презентации: компанию/команду, проблему и её решение, описание продукта, целевую аудиторию, существующие аналоги и преимущества, roadmap, бизнес-модель и дополнительную важную информацию.
Прием решений до
21.09.26 (включительно)
Область задачи
Цифровизация, автоматизация и ИИ в промышленностиКоличество заявок
57
Разработать продуктовую и техническую концепцию защищенной IAM/PAM-платформы
Разработать концепцию продукта, которая показывает, как сотрудник входит в систему с одной корпоративной учетной записью, получает только разрешенные ему доступы и подключается к серверам без ручного поиска и передачи серверных паролей.
Прием решений до
23.09.26 (включительно)
Область задачи
Технологии цифровой безопасностиКоличество заявок
9
Создание групп ИИ-ассистентов для групп компаний по ремонту ЖД техники в депо
Разрабатывать группы ИИ-асситентов и связывать с имеющейся платформой в предприятиях (база данных)
Прием решений до
21.09.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
12
Разработка и внедрение цифровой платформы «Цифровой Работник»
Разработка и внедрение новых научно обоснованных методов и алгоритмов с использованием передовых технологий искусственного интеллекта для автоматической оценки состояния персонала перед началом смены на основе анализа данных биомедицинского мониторинга и цифрового профиля сотрудника, для: • Обеспечения прозрачного, антимошеннического и автоматизированного процесса медосмотра. • Предотвращения недопустимых нарядов к опасным работам на основе объективных медицинских и поведенческих данных. • Снижения рисков производственного травматизма и смертности от кардиологических и иных острых состояний. • Сокращения времени прохождения медицинских осмотров и оформления нарядов. • Внедрение передовых технологий искусственного интеллекта на основе генеративных LLM моделей с RAG архитектурой, систем принятия решения на основе ИИ агентов, и предиктивной аналитики на основе машинного обучения (ML).
Прием решений до
18.09.26 (включительно)
Область задачи
Охрана труда, промышленная безопасность, охрана окружающей среды и производственные операцииКоличество заявок
10
Анализ смарт колец для интеграции с мобильным приложением
найти и квалифицировать 2–3 производителя (фабрика или OEM/ODM-бренд) smart-колец, способных поставить пилотную партию 50 шт и предоставить открытый протокол или SDK, достаточный для получения сырых показателей на стороне Aiutante без обязательной зависимости от закрытого приложения поставщика.
Прием решений до
14.09.26 (включительно)
Область задачи
Интернет вещейКоличество заявок
6
Создание корпоративного сайта
Компания LWO приглашает квалифицированные IT-компании принять участие в отборе подрядчика для разработки современного корпоративного веб-сайта на основании прилагаемого технического задания.
Прием решений до
11.09.26 (включительно)
Область задачи
Геологические методы исследованияКоличество заявок
22
