Примеры работ и кейсы по направлению «Прикладное программирование»

Разработал платформу для интеллектуальной обработки документов с семантическим поиском и AI-анализом. Что умеет: - Загрузка документов: PDF, DOCX, XLSX, TXT, изображения (PNG, JPG) — drag & drop - Семантический поиск: находит информацию по смыслу, а не по ключевым словам - Вопросы к документам: задаешь вопрос на естественном языке — получаешь ответ со ссылкой на источник (документ, страница) - AI-анализ: автоматическое резюме, извлечение ключевых сущностей, выявление тем - Организация: коллекции и теги для категоризации документов - Экспорт результатов анализа в JSON Технические детали: - 37 API-эндпоинтов, JWT-авторизация, ролевой доступ - RAG-pipeline: загрузка → парсинг → чанкинг → эмбеддинги → векторный поиск (pgvector, HNSW-индекс) - 6 200+ строк production-ready кода, 12 страниц фронтенда - Фоновая обработка с обновлением статуса в реальном времени - CI/CD pipeline, запуск одной командой через Docker Стек: Python, FastAPI, React, TypeScript, PostgreSQL + pgvector, Redis, Docker Подходит для: компаний с большим документооборотом — юридические фирмы, бухгалтерии, архивы, отделы compliance. Загрузил документы — ищи и спрашивай, как в Google, только по своим данным.

Разработал легковесную CRM-систему с Канбан-доской для управления клиентами и сделками. Что умеет: - Канбан-доска: перетаскивание сделок между этапами (Новый → В работе → Завершен) - Карточки клиентов: контакты, история взаимодействий, привязанные сделки - Воронка продаж: визуализация конверсии по этапам - Аналитика: графики по продажам, сделкам, активности менеджеров - Экспорт в Excel: выгрузка данных для отчетности - Уведомления: напоминания о задачах и просроченных сделках Технические детали: - Drag & Drop Канбан (React DnD) - Фильтрация и поиск по всем полям - Ролевая модель: администратор / менеджер - Self-hosted: данные хранятся на вашем сервере Стек: Python, FastAPI, React, TypeScript, PostgreSQL, Docker Подходит для: небольших команд продаж (2-15 человек), которым не нужен тяжелый Bitrix/amoCRM, но нужен контроль над воронкой и клиентской базой.

Разработал платформу для автоматического сбора и мониторинга данных с веб-сайтов. Что умеет: - Визуальный конструктор правил парсинга — без программирования - Расписание: автоматический сбор по cron (раз в час, день, неделю) - Дедупликация: умное определение повторов, только новые данные - Мониторинг изменений: уведомления при появлении новых данных - Экспорт: CSV, JSON, Excel, отправка по API/webhook - Параллельный сбор с контролем нагрузки на источники Технические детали: - Headless-браузер Playwright для сложных сайтов (SPA, динамический контент) - Очередь задач с приоритетами и retry-логикой - Веб-интерфейс для управления задачами и просмотра результатов - API для интеграции с другими системами Стек: Python, FastAPI, React, TypeScript, PostgreSQL, Playwright, Docker Подходит для: мониторинга цен конкурентов, сбора объявлений, отслеживания новостей, агрегации товаров — любых задач по регулярному сбору данных.

Разработал корпоративную AI-платформу для создания интеллектуального ассистента на основе внутренних документов компании. Что умеет: - Мгновенно находит ответы в корпоративных документах (PDF, DOCX) - Указывает источники — документ и страницу, ответы можно проверить - Запоминает контекст диалога — можно задавать уточняющие вопросы - Админ-панель: управление пользователями, документами, аналитика Технические детали: - 22 API-эндпоинта с JWT-авторизацией - RAG-архитектура: векторный поиск по документам (pgvector) - 9 500+ строк production-ready кода, 42 теста - CI/CD pipeline, запуск одной командой через Docker Стек: Python, FastAPI, React, TypeScript, PostgreSQL + pgvector, Redis, Docker Подходит для: юридических фирм, IT-компаний, медицинских клиник, производств — любой организации с большим объемом внутренней документации.

Разработал Telegram-бота с AI-ассистентом для автоматизации бизнес-процессов малого и среднего бизнеса. Что умеет: - CRM прямо в Telegram: управление клиентами, сделками, воронка продаж - Онлайн-запись: клиенты бронируют время через бота, менеджер получает уведомление - AI-ассистент: отвечает на вопросы клиентов, генерирует тексты, анализирует данные - Напоминания и рассылки: автоматические уведомления клиентам и сотрудникам - Аналитика: отчеты по продажам, конверсии, активности Технические детали: - Асинхронная архитектура на aiogram 3 + FastAPI - Интеграция с AI (Claude/GPT) для умных ответов - Система бронирования с проверкой конфликтов - Веб-панель администратора Стек: Python, aiogram 3, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Docker Подходит для: салонов красоты, автосервисов, частных клиник, студий, репетиторов — любого бизнеса, где есть запись клиентов и повторяющиеся вопросы.

Криптографическое ядро offline TOTP-менеджера. Argon2id + AES-256-GCM, собственный документированный формат хранилища, тестовые вектора RFC 6238/9106, атомарная запись. C#/.NET, MIT.

Добавление в приложение Anki воможности активно взаимодействовать с учебными карточками: вводить, выбирать, переставлять слова. Реализованы HTML-шаблоны карточек с плотным внедрением javascript и web-components для интерактива, и некотрых ухищрений для обхода ограничений приложения. Оформление карточек сделано по гайдлайнам Material Design.

Создать систему для генерации в реальном времени высокодетализарованных текстур тканей с управляемыми параметрами и различной структурой. Разработана система шэйдеров (Shader Nodes) для вычисления разных аспектов текстур, и аддон для автоматической генерации цепочек этих шэйдеров под разные схемы.

Добаработка архитектурного аддона BlenderBIM для наглядного отображения аннотаций по данным IFC. Разработана система OpenGL шейдеров интегрированная с интерфейсом Blender.

Создание серверного модуля для симуляции и расчёта работы оборудования, и веб-интерфейса для ввода/вывода данных. Вычислительная модель для симуляции и расчёта работы разработана самим заказчиком. Серверная часть реализована на Python на фреймворке Django, Django-REST. Интерфейс сделан максимально простой, на обычном динамическом HTML/JavaScript.