Разбор кейса
Проблема
Ручной подбор объектов недвижимости был субъективным, медленным и не позволял масштабировать бизнес-процессы.
Решение
- Разработан пайплайн ML-ранжирования (на основе локации, цены и предпочтений пользователя).
- Спроектирована архитектура системы: сбор данных → ML-мэтчинг → аналитический дашборд.
- Определен технологический стек для бэкенда и DevOps-инфраструктуры.
- Сформированы дорожная карта (Roadmap), бюджет, этапы MVP и структура команды.
Результат
- Подготовлен полный архитектурный пакет для грантовой заявки.
- Разработана прозрачная техническая модель и модель затрат.
- Проект полностью готов к пилотному запуску на рынке Чехии.
ML RankingETL-пайплайныTerraformCI/CD
Узнайте, что ещё мы реализовали
ai-mlautomation
AI-движок планирования учебных расписаний
Оптимизационное ядро с ИИ-алгоритмами для автоматизации планирования и распределения ресурсов.
Посмотреть решение →
ai-mldata-engineeringautomation
Платформа AI-аналитики в реальном времени
Платформа потоковой аналитики, обеспечивающая мгновенную обработку данных и автоматизированные решения.
Посмотреть решение →Создадим вашу историю успеха
Есть идея проекта или сталкиваетесь с похожими задачами? Поделитесь деталями, и наши эксперты помогут вам сформировать оптимальную стратегию и чёткий план действий.
Контактные данные
Электронная почта: info@neoxora.solutions
Социальные сети: LinkedIn
Что происходит дальше:
- Ответ в течение 24 часов
- NDA по запросу
- Прямой созвон с инженером или архитектором решения