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.
Модуль мониторинга качества разработки (Quality Radar)
Разработать аналитический модуль, обеспечивающий непрерывный мониторинг качества программной разработки на уровне кода, модулей, сервисов и команд. Модуль должен автоматически собирать и анализировать данные из систем управления задачами и кодом (Git, Jira, ClickUp, CI/CD, системы баг-трекинга), включая историю дефектов, повторяемость ошибок, частоту регрессий, плотность изменений, сложность кода, количество правок после релиза и стабильность компонентов. На основе совокупного анализа система должна выявлять слабые и нестабильные участки, определять зоны повышенного риска, формировать рейтинги качества компонентов и команд, а также предоставлять рекомендации по приоритизации технического долга и улучшению качества.
Прием решений до
до 08.01.26
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
1
Контроль охраны, патрулирование территории и контроль транспорта
Контроль охраны и патрулирование территории Система контроля работы охраны по RFID или iButton меткам: • Маршруты патрулей прописываются в ПО; • Каждая контрольная точка оснащается меткой; • Охранник при обходе отмечается считывателем; • Если точка не пройдена вовремя — тревога. Система электронных пропусков автоматически фиксирует каждый въезд и выезд транспорта. Камера определяет номер машины, сверяет его с базой, и, если разрешение есть — открывает шлагбаум. Все данные — время, водитель, цель визита — сохраняются.
Прием решений до
до 08.01.26
Область задачи
Промышленная безопасностьКоличество заявок
1
Разработка информационно-аналитической системы для оптимизации энергопотребления энергоёмких производственных процессов
Цель проекта ̶ создать программную систему, которая обеспечивает повышение энергоэффективности производственных процессов за счёт автоматизированного сбора данных, расчётов ключевых параметров, прогнозирования потребления энергии и выдачи рекомендаций по оптимальным режимам работы оборудования. Разрабатываемая система должна включать модули интеграции данных, машинного обучения, анализа и визуализации. Система обеспечивает расчёт фактических показателей энергоэффективности, моделирование энергопотребления при различных режимах, автоматическое формирование рекомендаций, контроль параметров в режиме реального времени и предоставление аналитической информации пользователю в удобной форме. Проект предусматривает внедрение архитектуры, включающей подсистемы сбора и нормализации данных, прогнозирования, оптимизации, расчётов, визуализации, аналитики, отчётности и администрирования. Система должна поддерживать постоянное переобучение моделей для повышения точности прогнозов и эффективности рекомендаций.
Прием решений до
до 07.01.26
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
3
Интеграция core banking системы с национальной платёжной системой Узбекистана
Компания Increase Technology реализует международные финтех-проекты в странах Центральной Азии. В рамках расширения присутствия в Узбекистане требуется проработка и реализация интеграции core banking системы с национальной платёжной инфраструктурой страны. Задача включает анализ архитектуры платёжной системы Узбекистана, проработку API-интеграций, требований по безопасности, соответствие локальному регулированию, а также проектирование потоков платежей для B2C и B2B сценариев.
Прием решений до
до 07.01.26
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
2
AI-модуль персонализированной шахматной траектории обучения (Adaptive Chess Coach)
Проект направлен на создание AI-наставника, который анализирует игровые данные шахматиста (партии, тактические задачи, рейтинговую динамику) и формирует индивидуальный план тренировок. ИИ использует рекомендательные алгоритмы и обучение на исторических данных игроков, автоматически предлагая задания, темы и партии, максимально соответствующие текущему уровню и целям ученика.
Прием решений до
до 07.01.26
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
1
AI-анализ партий и игровых ошибок шахматистов (Smart Game Analyzer)
Модуль предназначен для интеллектуального анализа PGN-партий шахматистов на платформе. Система использует машинное обучение и анализ больших массивов партий для выявления типичных ошибок, слабых стадий игры (дебют, миттельшпиль, эндшпиль), а также повторяющихся стратегических проблем. ИИ формирует персонализированные отчёты и рекомендации для игроков и тренеров.
Прием решений до
до 07.01.26
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
1
AI-модуль генерации и адаптации учебных заданий (Adaptive Task Generator)
Проект направлен на разработку AI-модуля, который автоматически генерирует учебные задания и адаптирует их сложность на основе истории обучения студента. Модуль использует NLP и ML-модели для анализа ошибок, успешных решений и скорости выполнения, формируя персонализированные задания, подсказки и дополнительные упражнения. Система обучается на данных платформы и постоянно улучшает качество рекомендаций.
Прием решений до
до 07.01.26
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
2
AI-модуль интеллектуального анализа учебной активности студентов (Learning Bottleneck Detector)
Модуль предназначен для интеллектуального анализа учебной активности на платформею Система автоматически собирает данные о взаимодействии студентов с контентом (решение заданий, время выполнения, попытки, ошибки, переходы между темами) и с использованием методов машинного обучения выявляет паттерны затруднений и когнитивных перегрузок. ИИ формирует персонализированные рекомендации для студентов и аналитические отчёты для преподавателей, выявляя проблемные темы, неэффективные задания и нарушения логики учебных траекторий.
Прием решений до
до 07.01.26
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
1
Разработка алгоритма ускоренного чтения и потоковой индексации текстовых данных для высоконагруженных систем анализа документов
Целью проекта является разработка и внедрение алгоритма ускоренного чтения текстовых данных и параллельной потоковой индексации, позволяющего существенно сократить время обработки документов при массовых проверках и росте объёма хранимых данных. Проект направлен на оптимизацию следующих этапов: • чтение файлов различных форматов (DOCX, PDF, TXT, RTF); • преобразование документов в унифицированное текстовое представление; • параллельную индексацию текстовых блоков без ожидания полной загрузки документа; • минимизацию операций дискового ввода-вывода (I/O) при работе с большими корпусами данных. Алгоритм предполагает использование chunk-based обработки, асинхронных потоков чтения и адаптивного распределения индексационных задач.
Прием решений до
до 05.01.26
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
1
Разработка функционала по обмену данных через API
Есть разработанная самописная конфигурация 1С предназначенная для ведения автологистического учета, необходимо доработать отправку по расписанию информации заказчикам (автосалоны), им нужно видеть передвижения автомобилей и всю информацию по своим автомобилям хранящиеся у автологистической компании. передача данных должна работать по API, чтобы любой заказчик мог подключиться по API к своей учетной системе и получать данные
Прием решений до
до 05.01.26
Область задачи
Другие технологические решенияКоличество заявок
4
