Примеры работ и кейсы по направлению «Нейронные сети»

Разработка проекта TrueExit «Мир Ясности» под ключ. Создан современный сайт для трансформационной настольной игры с уникальным дизайном, системой регистрации пользователей, личным кабинетом, реферальной программой и административной панелью управления. Что реализовано: • дизайн и верстка сайта; • система покупки и бронирования игр; • личный кабинет участников; • многоуровневая партнерская программа; • Telegram Mini App и интеграция с Telegram-ботом; • административная панель для управления пользователями, заказами, выплатами и мероприятиями; • система достижений и геймификации; • автоматизация бизнес-процессов проекта. Особое внимание уделено удобству интерфейса, скорости работы и масштабируемой архитектуре системы. В результате клиент получил полноценную экосистему для продажи, проведения и продвижения игры через сайт, Telegram и партнерскую сеть.

ai-видео в стиле реализм, создано при помощи Google Veo

Забавные Edits в стиле аниме. При Работе использовались ChatGpt, Claude, Nano Banana, Seedance, CapCut.

Забавные Edits, созданные в стиле аниме. При создании использоваkись Claude 4.7 Opus, Nano Banana Pro, Seedance 1.5 Pro, CapCut

Ai-анимция, Reels, Shorts для личных соцсетей. При создании использованы ChatGpt, Nano Banana Pro, Seedance 2.0, CapCut.

AI-видео в стиле аниме для личных соцсетей. Видео Reels, Shorts. При создании использованы Claude 4.7 opus, Nano Banana Pro, Seedance 1.5 Pro, ElevenLabs, CapCut.

Алготрейдинговый бот для криптовалют. Нейросеть на PyTorch анализирует свечи, объёмы и ончейн-данные, предсказывает движение цены и автоматически выставляет ордера через API биржи. Backtesting на исторических данных.

Нейросеть, которая смотрит на выступление музыканта и в реальном времени управляет световым оборудованием зала. Синхронизирует световые эффекты с ритмом и динамикой музыки. Django + PyTorch.

Проектирование и внедрение LLM-агентов в продакшен: интеграция Claude, GPT и Gemini через API, инструментальные вызовы (tool use), MCP-серверы под конкретные задачи. RAG-системы на LangChain с векторными БД (Qdrant, FAISS) для 10K+ пользователей. Мультимодальный анализ (текст + голос + изображения), 64K+ сообщений. Стек: Python, PyTorch, LangChain, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Qdrant. Результат: автоматизация рутинных операций — до −80% времени на ручную обработку.

AI-система матчинга резюме и вакансий под ключ для HR-агентства. Резюме и вакансии собираются из Telegram вперемешку форматов (текст, PDF, DOCX, фото, скан). Задача: ручной разбор и сопоставление резюме с вакансиями не масштабируется — фото/сканы не ищутся, дубли из каналов, сопоставление вручную. Решение — конвейер от сообщения до готовой пары: — Сбор: userbot Telethon, кэш и дедуп. — Парсинг любых форматов: LLM (текст), pdfplumber (PDF), DOCX, OCR через LLM Vision (фото/сканы). LLM приводит к единой структуре и анонимизирует резюме. — Матчинг векторный: эмбеддинг 1536d в pgvector, косинусное расстояние (порог настраивается), фильтр неактивных — совпадение по смыслу, не по ключевым словам. — Фон/реалтайм: Celery + Redis, лента по WebSocket. — Дашборд React 19: лента со score, модерация горячими клавишами, отправка нанимателю. UI и девопс (Docker, nginx, CI/CD GitLab, 304 теста) — тоже мои. Результат: резюме любого формата попадает в поиск; матчинг по смыслу; реалтайм-лента с модерацией в клик. Production-уровень. Стек: Python · FastAPI · pgvector · Telethon · OpenAI/Gemini · React 19 · Docker · GitLab CI