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.
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.
Прием решений до
до 05.01.26
Область задачи
UX-аудит и оптимизация посадочной страницы финансового онлайн-сервисаКоличество заявок
2
Перевод устаревшего программного кода на актуальные механизмы платформы
Обеспечение совместимости конфигурации с актуальными версиями платформы, повышение производительности, надёжности и сопровождаемости программного продукта без изменения бизнес-логики системы.
Прием решений до
до 05.01.26
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
0
ПРОВЕДЕНИЕ РЕФАКТОРИНГА ТЯЖЁЛЫХ МОДУЛЕЙ КОНФИГУРАЦИИ
Повышение производительности, устойчивости и сопровождаемого программного продукта за счёт оптимизации архитектуры и программного кода без изменения бизнес-логики системы.
Прием решений до
до 05.01.26
Область задачи
Обработка и хранение больших данныхКоличество заявок
0
Миграция инфраструктуры с ps.kz в Yandex Cloud
Описание: Миграция инфраструктуры из ps.kz в Yandex Cloud с повышением надежности, автоматизацией деплоя и наблюдаемости Цели: 1. Снизить риски простоев и ручных ошибок при деплое 2. Обеспечить масштабируемость инфраструктуры 3. Повысить прозрачность ошибок и инцидентов 4. Подготовить инфраструктуру к росту нагрузки (MVP → Growth)
Прием решений до
до 05.01.26
Область задачи
Обработка и хранение больших данныхКоличество заявок
3
Модуль автоматизированного анализа узких мест в разработке (Bottleneck Analyzer)
Модуль предназначен для глубокого анализа реальных процессов IT-разработки на основе фактических данных. Он автоматизирует и сопоставляет информацию из системы управления задачами и кодом (Jira, ClickUp, Git и аналогов): историю задачи, статус, время выпуска, частоту возвратов в работу, количество операций, плотность коммитов, зависшие и блокирующие тикеты, а также взаимодействие между ролями и командами. На основании этих данных систем выявляет узкие места в процессах разработки, определяет этапы с наибольными потерями времени и ресурсов, фиксирует вторичные паттерны поддержки и формирует ответы с приоритизацией проблемных зон. Модуль не просто показывает факты, а выявляет причино-следственные связи между процессами, коммуникациями и результатами работы команды.
Прием решений до
до 31.12.25
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
1
Платформа для создания виртуальных туров на 360° для недвижимости
Цель проекта — разработка универсальной веб- и мобильной платформы, которая позволит риэлторам, частным продавцам и агентствам недвижимости самостоятельно создавать виртуальные 360°-туры помещений с помощью обычной камеры смартфона. Сервис будет автоматически обрабатывать отснятые материалы, формировать интерактивный виртуальный тур и генерировать удобную ссылку для онлайн-просмотра и распространения среди клиентов и партнёров.
Прием решений до
до 31.12.25
Область задачи
Другие технологические решенияКоличество заявок
3
Универсальный парсер
Cистема сбора данных с веб-источников с имитацией действий пользователя в браузере, управлением задачами через RabbitMQ, накоплением технических и содержательных данных в Data Lake (Apache Hudi и Delta Lake), а также последующей очисткой и записью данных в PostgreSQL Цели: • Стабильный сбор данных с динамических сайтов (JS, авторизация, клики, прокрутка). • Разделение технических и содержательных данных для контроля качества и последующей аналитики. • Единая система задач с приоритизацией, повторами, DLQ и мониторингом исполнения. • Управление схемами парсинга централизованно через ControlPanel модуль. • Поток: сбор -> сырые данные -> очистка -> нормализованная запись в PostgreSQL. • Архивирование всего лишнего/отброшенного в S3/MinIO (trash_swamp) для редких глубоких анализов.
Прием решений до
до 31.12.25
Область задачи
Другие технологические решенияКоличество заявок
1
Интеллектуальная система скоринга
Разработать алгоритм, который анализирует неструктурированные данные (движение средств по счетам, активность в сети, отзывы контрагентов) и выдает прогноз вероятности дефолта заемщика.
Прием решений до
до 24.12.25
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
2
Модуль мониторинга стоимости разработки (Cost Transparency Engine)
Модуль автоматически собирает и агрегирует данные о времени выполнения задач, плановых и фактических оценках, ставках сотрудников, количестве переделок, переработках, техническом долге и общей структуре трудозатрат. На основе этих данных система формирует точную себестоимость каждой фичи, модуля, спринта и проекта целиком. Модуль визуализирует: где именно возникают перерасходы, какие этапы разработки наиболее дорогие, какие команды работают эффективно, а какие — создают узкие места, насколько точны оценки относительно реального времени, сколько стоит каждая функция для бизнеса. Система работает в фоновом режиме, автоматически синхронизируясь с Jira / ClickUp / Git / Harvest / Toggle и другими инструментами.
Прием решений до
до 29.12.25
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
1
Разработка AI-модуля для анализа онлайн-уроков на платформе Repetino (транскрибация, Q&A генерация, анализ качества уроков)
Цель проекта: создать AI-модуль, который автоматически анализирует онлайн-уроки между преподавателем и учеником на платформе Repetino. Система должна: Распознавать и транскрибировать аудио созвона (казахский, русский, английский). Делать семантический анализ урока: определять структуру, темы, объяснения, ошибки, выполнение заданий. Генерировать вопросы и ответы (Q&A) на основе содержания урока для закрепления материала. Формировать отчёт урока для ученика, родителя и преподавателя: ключевые моменты, уровень вовлечённости, качество объяснения, прогресс по темам. Результат: улучшение качества обучения и предоставление пользователям автоматической аналитики уроков.
Прием решений до
до 29.12.25
Область задачи
Другие технологические решенияКоличество заявок
1
