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.
Разработка UX/UI-дизайна Telegram Mini App ASIQPAI
Разработать современный и визуально целостный UX/UI-дизайн для Telegram Mini App ASIQPAI — музыкальной AI-платформы для артистов. Требуется переработать визуальную систему приложения, улучшить навигацию, структуру экранов и пользовательские сценарии AI Studio, AI Samples, Music, Community, Wallet и Library. Дизайн должен быть адаптирован под мобильный формат Telegram Mini App и выглядеть как премиальный музыкальный digital-продукт.
Прием решений до
22.10.26 (включительно)
Область задачи
Прочие решения для креативной индустрииКоличество заявок
7
Тестирование на проникновение веб-приложения и REST API (Web + API Penetration Test)
Провести независимое тестирование на проникновение интеграционного шлюза (веб-приложение + REST API) для подтверждения защищённости перед выводом в промышленную эксплуатацию. Результат - отчёт с классификацией уязвимостей по CVSS, подписанный сертифицированным специалистом, пригодный для передачи конечному заказчику как условие приёмки.
Прием решений до
20.10.26 (включительно)
Область задачи
Кибербезопасность, тестирование на проникновениеКоличество заявок
3
Информационная система "Экспертная система менеджера здравоохранения"
Сократить время подготовки ответа на обращение или жалобу согласно базе нормативно-правовой документации с использованием ИИ
Прием решений до
20.10.26 (включительно)
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
13
Система автоматизированной оценки эффективности рекламных креативов
Разработать систему для централизованного анализа эффективности рекламных креативов, используемых одновременно в нескольких рекламных сетях. Система должна автоматически получать статистику из рекламных платформ через API, приводить показатели к единому формату и объединять данные на уровне конкретного креатива. Основная задача продукта — помочь специалисту быстро принять решение по каждому рекламному материалу: продолжить тестирование, масштабировать успешный креатив либо остановить неэффективный. При формировании рекомендации необходимо учитывать не только текущий CPI/CPA/ROAS и другие KPI, но также объём накопленных данных, рекламные расходы, количество показов и конверсий, динамику показателей и достаточность статистики для принятия решения. В результате пользователь должен получать единый список креативов из разных рекламных источников с их текущим состоянием, ключевыми показателями и понятной рекомендацией: Scale / Continue testing / Pause. В рамках первой версии системы необходимо реализовать: - интеграцию минимум с двумя рекламными источниками через API; - автоматическую загрузку статистики кампаний и рекламных креативов; - нормализацию основных показателей: Spend, Impressions, Clicks, Installs/Conversions, CTR, CPM, CPI/CPA, ROAS; - объединение статистики одного рекламного материала между кампаниями и рекламными источниками; - фильтрацию по продукту, рекламной сети, GEO, кампании и периоду; - карточку креатива с историей изменения основных метрик; - настройку целевых KPI и правил оценки; - определение достаточности накопленной статистики; - автоматическую классификацию креативов по состояниям Scale / Continue testing / Pause; - общий dashboard с приоритетным списком креативов, требующих внимания пользователя.
Прием решений до
20.10.26 (включительно)
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
12
AI-прогнозирование спроса на доставку
Разработать программное решение для прогнозирования количества заказов еды с учетом города, дня недели, времени суток, погодных условий, праздничных дней, истории заказов и других доступных факторов. Система должна формировать прогноз спроса по временным интервалам и позволять использовать полученные данные для планирования операционной деятельности, количества курьеров и оценки нагрузки на сервис. Предполагается создание MVP с возможностью дальнейшей интеграции с информационными системами EMENU через API.
Прием решений до
20.10.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
11
Разработка прототипа системы автоматизированной обработки и анализа данных аэросъёмки БПЛА
Цель проекта — разработать прототип программного решения для автоматизированной обработки данных, получаемых с беспилотных летательных аппаратов, и последующего формирования аналитических результатов для корпоративных заказчиков. Предполагается создание решения, которое сможет принимать исходные данные аэросъёмки, обрабатывать их и формировать структурированный результат для дальнейшего использования в промышленных, строительных, инфраструктурных, экологических и других прикладных задачах. В рамках первого этапа необходимо проработать архитектуру решения и реализовать MVP, который может включать: • загрузку и хранение фото- и геопространственных данных; • привязку материалов к координатам и объектам; • обработку данных аэросъёмки; • формирование ортофотопланов, карт, 3D-моделей или других производных материалов; • измерение расстояний, площадей и объёмов; • сравнение результатов съёмок за разные периоды; • формирование структурированного отчёта; • визуализацию результатов в удобном интерфейсе; • возможность дальнейшего подключения модулей искусственного интеллекта и Computer Vision. На первом этапе допускается использование существующих библиотек, API, GIS-платформ и open-source решений. Приоритетом является создание работающего прототипа и проверка технической реализуемости выбранной архитектуры.
Прием решений до
19.10.26 (включительно)
Область задачи
Беспилотные летательные аппаратыКоличество заявок
13
Интеллектуальная система контроля посещений с биометрической идентификацией и аналитикой
Цель и описание задачи (проекта) Цель: автоматизировать учёт посещений сотрудников, обучающихся и посетителей на основе биометрической идентификации и предоставить руководству аналитику в реальном времени. Задача: разработать или внедрить систему контроля посещений, которая должна: идентифицировать людей по лицу с защитой от подмены (liveness detection), с резервными способами входа по QR-коду и NFC/RFID-карте; фиксировать приход, уход, опоздания и отсутствие и формировать табель рабочего времени; регистрировать посетителей: предварительная запись, временный QR-пропуск, распознавание удостоверения личности; интегрироваться с турникетами, СКУД, видеокамерами, кадровыми и учётными системами (1С и аналоги); предоставлять веб-панель с отчётами, уведомлениями и экспортом данных. Формат: пилотное внедрение на одном объекте (до 500 пользователей, 1–2 месяца), затем тиражирование.
Прием решений до
19.10.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
8
ИИ-модуль автоматической оценки действий обучаемого в VR-тренажёрах по промбезопасности
Разработать программный модуль на базе ИИ, который в реальном времени анализирует действия обучаемого в VR-тренажёре по охране труда и промышленной безопасности: последовательность операций, положение рук и тела, время реакции, соблюдение регламента. Модуль должен автоматически выставлять оценку, выявлять ошибки и опасные действия и формировать отчёт для службы охраны труда. Решение будет интегрировано в VR-тренажёры CACG (Unity/Unreal Engine, гарнитуры PICO, тактильные костюмы TeslaSuit) и LMS заказчика.
Прием решений до
19.10.26 (включительно)
Область задачи
Технологии виртуальной и дополненной реальностиКоличество заявок
6
Система модерации сторонних билетов на платформе перепродажи Fan2Fan (Freedom Afisha)
Цель: обеспечить безопасную перепродажу билетов, купленных вне Freedom Afisha, на события, которых нет на афише, — с гарантией для покупателя «рабочий билет или полный возврат» и долей проблемных заказов не выше, чем по собственным билетам Freedom Afisha. Описание. Разрабатывается двухуровневый процесс модерации: сначала проверяется событие, затем каждый билет; листинг становится публичным только после обеих проверок. Состав задачи: 1. Модерация события — заявка продавца (название, дата, площадка, ссылка на официальную продажу, первичный оператор), проверка на дубли с афишей и партнёрскими системами, подтверждение даты и площадки по независимому источнику, проверка запрета перепродажи со стороны организатора, создание карточки с меткой «только перепродажа». 2. Классификация билета по уровню риска (A / B / C) в зависимости от способа передачи — официальный трансфер оператора, неименной электронный билет-файл, именной билет с официальным переоформлением. Уровень задаёт глубину проверки, срок выплаты и лимиты продавца. 3. Автоматические проверки билета — декодирование QR/штрихкода и поиск дублей по всей базе, сверка хеша файла, анализ метаданных PDF на следы редактирования, проверка подписи и домена отправителя письма-подтверждения оператора, сверка данных билета с карточкой события, контроль ценового кепа, скоринг продавца. 4. Ручная модерация — бэкофис с единой очередью по дате события, уровню риска и SLA, сравнение билета с эталонным шаблоном оператора, решения со справочником причин, журнал аудита. 5. Эскроу-логика расчётов — деньги покупателя на транзитном счёте до снятия риска: для уровня A до подтверждения получения, для B и C до окончания события и окна претензий. 6. Антифрод и санкции — привязка продавца к KYC-личности, лимиты для новых продавцов, сигналы связанных аккаунтов, взыскание стоимости исправления проблемного заказа из выплат. SLA: до 24 часов от заявки до публичного листинга, до 4 часов для событий в ближайшие 72 часа. Целевой результат MVP: события в Казахстане, уровни риска A и B, ручная модерация по чек-листам с автопроверками дублей и метаданных. Этапы 2–3 — уровень C, скоринг продавца, библиотека шаблонов с автосравнением, зарубежные события, интеграции с первичными операторами и ИИ-предмодерация билетов. Ключевые метрики: problem order rate (guardrail), GMV сторонних билетов, approval rate, time-to-publish, SLA hit rate, auto-reject share, loss rate.
Прием решений до
19.10.26 (включительно)
Область задачи
Другие технологические решенияКоличество заявок
8
Интеллектуальная система автоматического учёта и контроля автомоек
Необходимо разработать SaaS-платформу на основе технологий Computer Vision и AI, способную подключаться к существующим IP-камерам автомойки, автоматически распознавать и идентифицировать въезжающие автомобили, формировать полный цифровой маршрут визита, фиксировать факт обслуживания и сопоставлять его с заказами и платежами. Система должна автоматически выявлять случаи, когда физически зафиксированное обслуживание не имеет соответствующей записи в учётной или платёжной системе, и предоставлять владельцу автомойки доказательную фото- и видеоинформацию для проверки расхождений.
Прием решений до
19.10.26 (включительно)
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
10
