Разработка мини-приложения для подбора трендов по скважинам

Необходимо разработать MVP приложения (клиентскую и серверную части) для помощи в выборе актуальных трендов для скважин на основе указанных параметров.

Современные технологии моделирования позволяют принимать решения с учетом множества параметров при организации процессов добычи и на основе численных данных, полученных со скважин. Среди многих параметров важным является прогноз скорости добычи конкретной скважины в зависимости от выбранных режимов работы и других параметров. Для более оперативного принятия решений требуется создать приложение, которое позволит отслеживать изменения таких прогнозов и выбирать алгоритмы, предоставляющие наиболее точный прогноз.

⠀

Лидер проекта ищет фулстек-разработчика, который сможет разработать клиентскую и серверную части MVP приложения под ключ в соответствии с предоставленным ТЗ.

1. Папка с проектом, в которой находятся:

· Папка с бекендом Django, внутри которой запускается сервис API модели;

· Папка с проектом фронтенда, внутри которой запускается клиентская часть.

2. Описание проекта и инструкция администратора в файле readme (*.docx).

1. Приложение соответствует представленному лидером проекта ТЗ.

2. Сервис раз в день обновляет данные накопленной добычи по скважинам. Производит некоторую предобработку и сохраняет в БД (Postgres).

3. Сервис анализирует накопленные данные по заданным параметрам. По каждому из параметров по заданному алгоритму формируются тренды и сохраняется статистика по ним.

4. Приложение получает данные от сервиса по API и представляет их пользователю в виде списка скважин и набора диаграмм с трендами для каждой скважины.

5. Приложение позволяет оценить сходимость расчетного тренда с фактическими данными и маркирует тренды с лучшей сходимостью.

6. Приложение позволяет пользователю выбрать свой тренд для скважины в качестве предпочитаемого, а также выгрузить исходные данные диаграмм в csv-файл.

7. Приложение отдельно демонстрирует скважины с изменившимися трендами за прошедший период.

8. Пройдены все тесты API на основе спецификации.

9. Запущенный проект проходит чек-лист для проверки функционала.

10. Работы выполняются в соответствии с корпоративными стандартами и нормативными документами.

Проект предусматривает вознаграждение в размере 500 000 рублей после всех вычетов для физических лиц (налоговая ставка 13%) или 540 000 рублей после всех вычетов для самозанятых/ИП (налоговая ставка 6%).