Оптимизация бизнес-процессов с помощью генеративных нейронных сетей

Необходимо проверить гипотезы об улучшении бизнес-процессов компании с помощью генеративных нейронных сетей и исходя из результатов разработать и внедрить соответствующее MVP.

Компания исследует новые возможности для оптимизации бизнес-процессов в связи с качественным скачком в развитии генеративных нейронных сетей.

⠀

На первом этапе проекта были проанализированы бизнес-процессы компании и составлен ряд гипотез по их улучшению.

⠀

Если выдвинутые гипотезы подтвердятся, то этот проект может сократить время обработки данных в различных областях операционной деятельности компании, упростить и повысить качество взаимодействия с клиентами и партнерами.

⠀

Для проверки выдвинутых гипотез и реализации их в MVP лидер проекта ищет fullstack-разработчика с опытом в промпт-инжиниринге, который примет активное участие в разработке и дальнейшем внедрении инновационных решений на основе генеративных нейронных сетей.

1. Отчет о проверке гипотез: документ в формате *.docх, содержащий описание использованных промптов, проведенные тесты, анализ результатов и выводы по каждой гипотезе.

2. План разработки MVP, содержащий основные этапы, задачи и сроки по разработке MVP.

3. Исходный код MVP в репозиторий компании на платформе GitHub, содержащий инструкции по его разворачиванию, настройке и использованию.

4. Интеграционная документация: документ в формате *.docx, описывающий процессы интеграции разрабатываемого решения с текущими системами и инструментами компании.

5. Отчет об изменении промптов: документ в формате *.docx, содержащий описание внесенных изменений и улучшений в промпты генеративных моделей исходя из результатов проверки гипотез и обратной связи пользователей.

6. Мониторинг и анализ производительности: документ в формате *.docx, содержащий результаты отслеживания работы решения после внедрения, метрики производительности, а также предложения по дальнейшей оптимизации.

1. Отчет о проверке гипотез должен соответствовать поставленным задачам, содержать все тестируемые гипотезы, результаты тестирования и выводы о возможности их реализации.

2. План разработки MVP должен быть выполнен в установленные сроки, разработан и согласован с лидером проекта, а исполнитель должен придерживаться оговоренных сроков.

3. Бэкенд-часть должна обеспечивать корректное взаимодействие с генеративными моделями и другими компонентами системы.

4. Интерфейс должен быть интуитивно понятным и обеспечивать удобство использования для пользователей разного уровня подготовки.

5. Промпты должны быть оптимизированы с целью повышения эффективности генеративных моделей и минимизации расходов на API.

6. Своевременная и полностью исчерпывающая коммуникация с лидером проекта, включающая прозрачное предоставление информации о прогрессе выполнения работ, участие во встречах с лидером проекта, составление отчетов и решение возникающих вопросов.

Проект предусматривает вознаграждение, размер которого вы определите с лидером проекта напрямую.

По итогам проекта возможно продолжение сотрудничества.