pages.caseId.essence.title
Проблема
Ручний підбір об'єктів нерухомості був суб'єктивним, повільним і не дозволяв масштабувати бізнес-процеси.
Рішення
- Розроблено пайплайн ML-ранжування (на основі локації, ціни та вподобань користувача).
- Спроєктовано архітектуру системи: збір даних → ML-метчинг → аналітичний дашборд.
- Визначено технологічний стек для бекенду та DevOps-інфраструктури.
- Сформовано дорожню карту (Roadmap), бюджет, етапи MVP та структуру команди.
Результат
- Підготовлено повний архітектурний пакет для грантової заявки.
- Розроблено прозору технічну модель та модель витрат.
- Проєкт повністю готовий до пілотного запуску на ринку Чехії.
ML RankingETL-пайплайниTerraformCI/CD
pages.caseId.cards.title
ai-mlautomation
AI-рушій планування навчальних розкладів
Оптимізаційне ядро з ШІ-алгоритмами для автоматизації планування та розподілу ресурсів.
Переглянути рішення →
ai-mldata-engineeringautomation
Платформа AI-аналітики в реальному часі
Платформа потокової аналітики, що забезпечує обробку даних у реальному часі та автоматизоване прийняття рішень.
Переглянути рішення →pages.caseId.form.title
pages.caseId.form.description.accent pages.caseId.form.description.text
Контактні дані
Електронна пошта: info@neoxora.solutions
Соціальні мережі: LinkedIn
Що відбувається далі:
- Відповідь протягом 24 годин
- NDA за запитом
- Прямий дзвінок з інженером або архітектором рішення