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.
Интеллектуальная система суфлирования оператору (Real-time Agent Assist)
Разработать модуль, который переводит речь клиента и оператора в текст в режиме реального времени (ASR), анализирует контекст диалога и автоматически выводит на экран оператора релевантную статью из Базы Знаний или готовый скрипт ответа (LLM-генерация) до того, как оператор начнет искать информацию вручную.
Прием решений до
до 23.12.25
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
3
Разработка межбанковской системы платежей BankPayment для клиринговых операций банков
Требуется разработать и внедрить специализированную платежную систему BankPayment, предназначенную для обеспечения высоконагруженной обработки безналичных переводов и клиринговых операций между банками.
Прием решений до
до 23.12.25
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
1
Интеграция СКУД с системой Enbek.kz для учета рабочего времени
Автоматизировать процесс передачи данных о фактическом рабочем времени сотрудников, зафиксированном турникетами/точками доступа СКУД, в государственную систему Enbek.kz для соблюдения требований законодательства РК и исключения ручного ввода табелей.
Прием решений до
до 22.12.25
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
1
Статический «оракул уязвимостей» для произвольного кода
К заказчику привязано несколько десятков репозиториев (Go, Kotlin, TypeScript, немного C++). Ручной code‑review не успевает отлавливать критические уязвимости. От нас потребовали спроектировать статический анализатор, который: • гарантированно находит все уязвимости определённого класса (SQL‑инъекции, XSS, утечки секретов); • не даёт ложных срабатываний (0 false positive); • работает за ограниченное время (до 60 секунд на репозиторий среднего размера); • применим к любому коду на поддерживаемых языках без дообучения под конкретный проект. Иначе говоря, от нас ожидали универсальный «оракул уязвимостей».
Прием решений до
до 22.12.25
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
0
Идеальный детектор аномалий в логах и телеметрии
С ростом числа пользователей мобильных приложений заказчик столкнулся с лавинообразным ростом логов и метрик. Команда безопасности хотела бы иметь модель, которая: • обнаруживает все реальные инциденты (атаки, утечки, критические баги) в потоках логов и телеметрии; • никогда не выдаёт ложных тревог по benign‑событиям; • автоматически адаптируется к любым будущим изменениям поведения пользователей и инфраструктуры; • не требует ручной настройки правил. Требовался, по сути, «идеальный детектор аномалий», работающий как чёрный ящик и гарантированно отличающий опасное поведение от безопасного для любых возможных входных данных.
Прием решений до
до 22.12.25
Область задачи
мобильное приложениеКоличество заявок
0
Универсальный оптимизатор схемы и запросов БД
Заказчик использует PostgreSQL 16 как основной хранилище для аналитики мобильных событий. Нагрузочный профиль меняется ежемесячно: добавляются новые отчёты, меняются паттерны фильтрации. Заказчик сформулировал амбициозное требование: построить систему, которая автоматически подбирает схему, индексы и подсказки оптимизатору так, чтобы **для любого текущего и будущего набора запросов** средняя задержка была не хуже некоторого теоретического минимума (например, не более чем на 5 % хуже оптимального плана). Система должна быть универсальной — не под конкретный набор запросов, а под любые возможные workloads.
Прием решений до
до 22.12.25
Область задачи
Информационные системы Smart FieldКоличество заявок
1
Разработка Cognitive Multi-Agent Predictive Network
Создать интеллектуальную мультиагентную систему, способную самостоятельно анализировать, прогнозировать и оптимизировать поведение цифровых двойников сложных объектов и инфраструктур. Система должна объединять когнитивные модели, нейросетевые предиктивные алгоритмы и механизмы распределённого принятия решений, формируя единый слой «умного управления» поверх физического и виртуального окружений. Проект направлен на разработку Cognitive Multi-Agent Predictive Network — распределённой сети автономных вычислительных агентов, которые взаимодействуют друг с другом и с цифровыми двойниками в симуляционной среде для решения задач анализа, прогнозирования и управления. Каждый агент в системе должен обладать следующими возможностями: Когнитивная интерпретация состояния объекта Агент анализирует данные цифрового двойника (геометрию, телеметрию, события, исторические записи) и формирует модель текущего состояния. Нейросетевое предиктивное моделирование На основе AI-операторов, включая модели динамики (Neural PDE, Graph Neural Networks), агент прогнозирует развитие системы вперёд во времени: нагрузки, риски, узкие места, потенциальные аварии. Распределённое принятие решений Агенты координируют свои действия через реляционные графовые структуры, обеспечивая согласованное поведение без центрального управляющего узла. Адаптация и самообучение Система корректирует внутренние модели на основе расхождений между симуляцией и реальными наблюдениями, улучшая точность поведения цифрового двойника. Проект предусматривает создание единой когнитивной инфраструктуры, встроенной в цифровые двойники, которая позволит: прогнозировать события до их фактического наступления; оптимизировать процессы и нагрузки в инфраструктуре; обнаруживать аномалии и угрозы; координировать работу множества виртуальных и физических объектов; формировать автономные стратегии управления. Итоговая система представляет собой новый уровень цифровых двойников — не только отражающих физический объект, но и обладающих встроенным интеллектом, способным предсказывать, анализировать и взаимодействовать.
Прием решений до
до 22.12.25
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
0
Автоматическое семантическое слияние веток без конфликтов
У заказчика монорепозиторий с мобильными и серверными компонентами (Kotlin, Swift, Go, TypeScript). Количество параллельных фич‑веток превышает 50, ручное разрешение конфликтов отнимает недели. Было сформулировано требование: спроектировать систему семантического merge, которая: • всегда порождает корректный объединённый вариант или явно отказывается от слияния; • в случае успешного слияния гарантирует сохранение поведенческой эквивалентности относительно обеих веток (ни одна существующая функциональность не ломается); • работает для любого проекта в репозитории без кастомных правил. Иными словами, ожидался «автомердж‑движок без сюрпризов», который снимает вопрос ручных конфликтов принципиально
Прием решений до
до 22.12.25
Область задачи
Информационные системы Smart FieldКоличество заявок
0
Разработка цифрового решения нового поколения для модернизации автоматизированной системы управления перевозочным процессом (АСОУП) КТЖ
Создание цифрового решения нового поколения для модернизации автоматизированной системы управления перевозочным процессом (АСОУП). Новая система должна включать полный функционал действующей версии и обеспечить реализацию новых требований отрасли: повышение эффективности операционного управления, использование ИИ и прогнозной аналитики, интеграцию с другими цифровыми сервисами КТЖ, поддержку информационной модели перевозок в реальном времени и улучшение планирования эксплуатационной деятельности. Проект предполагает вовлечение отечественных IT-компаний и экспертов, применение лучших мировых практик и современных технологий.
Прием решений до
до 18.12.25
Область задачи
Технологии в транспорте и логистикеКоличество заявок
4
Разработка платформы управления проектами с клиентским доступом и контролем статусов и документации
Цель проекта — разработка и внедрение программного решения для автоматизации процессов проектного управления в сервисных и консалтинговых компаниях, включая управление статусами выполнения, хранение документации, контроль сроков, финансовый мониторинг и предоставление клиентам защищённого доступа к актуальной информации по их проектам. Решение улучшает прозрачность, повышает скорость принятия решений и снижает риски ошибок и дублирования данных.
Прием решений до
до 18.12.25
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
2
