Кейсы
Кейсы
Строго по делу: контекст → риск → решение → эффект. Без лишних деталей, если действует NDA.
AI‑аналитический ассистент для платформы автоаукционов
Встроенный AI‑ассистент, превращающий сырые поведенческие данные в портреты пользователей, сгенерированные LLM описания автомобилей, объяснимые рекомендации и инструменты автоматического вовлечения для сотрудников платформы.
Контекст
- —Аналитикам приходилось вручную сопоставлять активность пользователей, характеристики автомобилей и рыночный контекст для любого решения по взаимодействию.
- —Не было быстрого способа получить портрет покупателя, объективное описание машины или ранжированный интерес – работа велась на интуиции.
Риск
- —Ручные процессы ограничивали персонализацию и исключали масштабирование без найма дополнительных сотрудников.
- —Отсутствие прозрачных, объяснимых рекомендаций приводило к упущенным кросс‑продажам.
- —Эксперименты с LLM велись без учёта затрат, что делало невозможным прогнозирование бюджета и оценку ROI.
Решение
- —Встроили Next.js‑дашборд, статически экспортированный в админ‑панель Django, с общей аутентификацией и сессиями.
- —Спроектировали асинхронные Celery‑конвейеры: сбор событий, расчёт эмбеддингов, кластеризация, LLM‑обогащение.
- —Вывели в дашборд пользовательские профили, AI‑анализ автомобилей, бизнес‑аргументы и форму отправки уведомлений в один клик.
- —Добавили посекундный учёт затрат на AI, подсчёт токенов и аудит целостности результатов для прозрачного контроля расходов.
Эффект
- —Сотрудники видят AI‑портреты пользователей, описания автомобилей и оценки интереса сразу после входа – без ручной подготовки.
- —Таргетированные уведомления попадают точно к целевым покупателям, увеличивая плотность ставок и конверсию.
- —Платформа получила масштабируемый, аудируемый интеллектуальный слой, удельные затраты на который снижаются с ростом объёмов.
DjangoNext.jspgvectorCeleryRedisLLMPrompt Engineering
Кастомная BI‑платформа: код‑центричная аналитика, которая превосходит вендорские решения
Полностью собственная аналитическая платформа на FastAPI, Next.js и TypeScript. Заменяет жёсткие вендорские инструменты специфичными для бизнеса метриками, сценарным моделированием, автоматическими алертами и AI‑ускоренной разработкой.
Контекст
- —Руководству требовалось точное планирование загрузки с учётом индивидуальных норм, производственных календарей и сложных проектных распределений.
- —Коробочные BI‑инструменты не позволяли моделировать уникальные бизнес‑процессы без дорогостоящей кастомизации.
Риск
- —Использование типовых BI‑решений заставило бы компанию подстраиваться под инструмент, а не наоборот.
- —Ручная отчётность и прогнозирование на электронных таблицах были подвержены ошибкам, медленными и не заслуживали доверия для критических кадровых решений.
Решение
- —Создали код‑центричную аналитическую платформу, где каждая метрика реализована как типизированный, тестируемый код — а не визуальная конфигурация.
- —Интегрировали производственный календарь, отпуска и индивидуальные нормы сотрудников в центральный вычислительный движок.
- —Реализовали ролевые дашборды (руководитель, отдел, сотрудник) с интерактивной фильтрацией и мгновенным пересчётом.
- —Встроили сценарное моделирование «что‑если», интеллектуальную систему оповещений и экспорт в XLSX в один клик.
Эффект
- —Менеджеры экономят 5–10 часов в неделю, которые ранее тратили на составление и проверку ручных отчётов.
- —Ресурсные решения теперь принимаются на основе точных, календарно‑осведомлённых данных, исключающих переоценку доступного времени.
- —Гибкость платформы позволяет добавлять новые метрики за дни, а не ждать цикла обновлений вендора.
FastAPINext.jsTypeScriptPostgreSQLRedisDocker Compose
Кросс‑рыночная арбитражная аналитика: движок реального времени
Промышленная инфраструктура синхронизации фьючерсов MOEX и спотовых котировок Forex, суб‑секундного расчёта арбитражных коэффициентов, моделирования скрытых издержек, контроля рисков и выдачи детерминированных планов сделок через живой дашборд.
Контекст
- —Трейдерам требовался единый источник истины по мульти‑плечевым арбитражным возможностям на разрозненных брокерских и биржевых источниках.
- —Ручной расчёт свопов, маржи и комиссий делал оценку прибыльности ненадёжной и медленной.
Риск
- —Устаревшие или рассинхронизированные котировки порождали фантомные арбитражные сигналы и прямой финансовый риск.
- —Без кулдаунов оповещений и явных проверок риска операторы подвергались перегрузке уведомлениями и риску избыточного плеча.
Решение
- —Спроектирован микросервисный конвейер: выделенные адаптеры под MOEX (Alor/Finam) и cTrader OpenAPI, кеширование котировок в Redis и развязанный движок расчёта.
- —Построен детерминированный финансовый калькулятор с логикой тройного свопа, многоплечевым маржинальным учётом и моделированием комиссий и проскальзывания.
- —Реализованы независимые кулдауны оповещений на вход/выход, интеграция с Telegram и симулятор плана сделки с вердиктами VIABLE / MARGINAL / NOT VIABLE.
- —Разработан Next.js дашборд с живыми WebSocket‑обновлениями, финансовыми отчётами и ручными элементами управления моделями.
Эффект
- —Операторы получают синхронизированные, проверенные арбитражные сигналы, учитывающие все реальные издержки, что исключает фантомные сделки.
- —Risk‑aware поддержка решений с явным контролем маржинальной нагрузки, концентрации позиций и защищёнными кулдаунами оповещений.
- —Архитектура платформы остаётся отзывчивой и аудируемой при непрерывной рыночной активности, с полной документацией развёртывания и эксплуатации.
FastAPIRedisWebSocketFIX/OpenAPINext.jsPostgreSQLDocker Compose
Чат-бот и мини-ап: сбор данных и измеримость маркетинга
Автоматизация сценариев, сбор контактов, прозрачность источников и конверсий.
Контекст
- —Нужно собирать данные с упаковки (QR) и понимать эффективность каналов.
Риск
- —Маркетинг без измеримости и потеря данных по источникам.
Решение
- —Бот на n8n + сценарии уведомлений и напоминаний.
- —Мини-ап для расширенного профиля.
- —UTM-трекинг и проксирование переходов.
Эффект
- —Автоматизированный сбор данных.
- —Прозрачность каналов и управляемость эффективности.
n8nTelegramMini AppTracking
Сбор требований голосом: транскрибация и структурирование
Концепт: голосовые → черновик ТЗ, чтобы ускорить старт и снизить барьер для клиента.
Контекст
- —Клиенту проще надиктовать идею, чем писать документ.
Риск
- —Потеря требований и хаос в постановке задач.
Решение
- —Транскрибация + структурирование и первичная декомпозиция.
Эффект
- —Быстрый и понятный старт обсуждения требований.
WhisperLLMTelegram
R&D / внутренний продукт.
Платформа данных: ingestion → управление → метаданные
Платформенный контур для сбора, управления и подготовки данных под BI/AI.
Контекст
- —Разрозненные источники и потребность в стандартизированной поставке данных.
Риск
- —«Ручные» интеграции, несогласованность данных, рост стоимости изменений.
Решение
- —Коннекторы и первичный слой поставки данных.
- —Интерфейсы управления и контроль изменений.
- —Контур метаданных и governance.
Эффект
- —Единый предсказуемый контур данных.
- —Выше качество, ниже стоимость изменений.
ConnectorsMetadataBI Integration
BI-продукт: визуализации по описанию задачи
Прототип продукта: бизнес описывает задачу — система предлагает визуальные ответы.
Контекст
- —Нужно приблизить аналитику к бизнес-языку.
Риск
- —Сложный вход в BI и долгий цикл «вопрос → ответ».
Решение
- —Приложение + слой метаданных + генерация визуализаций.
Эффект
- —Быстрее получение управленческих ответов.
Next.jsMetadata LayerLLM
Концепт можно показывать как направление развития.
Мониторинг пожилых: AI-детекция событий и алерты
Система, где важны надёжность, приватность и своевременная реакция.
Контекст
- —Нужно обнаруживать инциденты и уведомлять ответственных.
Риск
- —Ложные срабатывания или пропуски событий.
Решение
- —Контур детекции + алерты и контроль качества сценариев.
Эффект
- —Стабильная реакция на события при сохранении приватности.
AIAlertingObservability
Внедрения BI в разных отраслях
Опыт построения управленческой аналитики в компаниях разного профиля.
Контекст
- —Разные источники, роли и требования к доступам.
Риск
- —«Сырые» дашборды без доверия к данным.
Решение
- —Семантика, витрины, контроль качества, governance.
Эффект
- —Единые метрики и ежедневная управленческая польза.
WarehousingETL/ELTBI
Формулировки без раскрытия чувствительных деталей.
Global macro по валютам: факторы и регулярное обновление
Контур исследования: сбор данных, структурирование факторов, отчётность.
Контекст
- —Нужно регулярно обновлять картину факторов для FX.
Риск
- —Решения без актуальной структуры факторов и подтверждений.
Решение
- —Сбор данных, факторная рамка, регулярные обновления.
Эффект
- —Прозрачная аналитическая база под стратегии.
Data PipelinesResearch Framework
R&D / внутренний контур.