Примеры работ и кейсы по направлению «Нейронные сети»

Изображения животных на нейтральном фоне с акцентом на свет. Сделаны с помощью Midjourney Niji 7

Разработал автоматизированного Telegram-бота для узкого специалиста (на примере кулинарного эксперта), который дает персонализированные консультации, помнит историю переписки и обеспечивает клиентов 24/7 ответами без нагрузки на эксперта. Система использует LLM-агент с контекстной памятью диалога для естественного, логичного общения. Задача клиента: Узкий специалист (консультант, тренер, эксперт в кулинарии, диетологии, фитнесе, психологии или другой области) получал сотни одинаковых вопросов в мессенджерах и тратил 6+ часов в день на рутинные ответы. Типовые вопросы типа «Как мне похудеть?», «Какой рецепт пирога?», «Что такое гликемический индекс?» требовали индивидуального, персонализированного подхода — просто скопировать ответ не получалось, потому что контекст каждого клиента важен. Цель: Автоматизировать 70–80% консультаций первого уровня, чтобы эксперт тратил силы только на сложные и уникальные случаи. Система должна помнить контекст переписки каждого пользователя и выдавать ответы, как живой консультант, а не робот.

Задача клиента: HR-менеджер строительной компании (50–200 сотрудников) получал 20–50 откликов на вакансии в день по почте (Gmail). Каждое резюме нужно было: Вручную скачать PDF из письма. Прочитать и вытащить ФИО, опыт, навыки, желаемую зарплату. Открыть Google Sheets и вручную заполнить таблицу с данными кандидата. Сравнить с описанием вакансии и вручную написать письмо (приглашение или отказ). Пометить письмо в Gmail нужной меткой для архива. Цифры боли: На одно резюме уходит 3–5 минут × 30 откликов = 1,5–2,5 часа в день. Много ошибок: забывают ответить, потеряют резюме, опечатки в письмах. Теряют лидов: хорошие кандидаты получают ответ через 2 дня и уходят к конкуренту. Цель: Полностью автоматизировать первичный скрининг и разработать базу кандидатов, чтобы HR-менеджер тратил время только на интервью хороших кандидатов, а не на парсинг резюме.

Кот-пилот. Арт в золотисто-коричневых тонах с харизматичным рыжим котом. Midjourney и редакция в графическом редакторе.

Модуль автоматизации раскроя листового материала для производства пластиковых подоконников. Решает классическую задачу оптимизации (Cutting Stock Problem) — минимизация отходов при нарезке заготовок из листов фиксированного размера. Производство получает заказы на подоконники разных размеров и цветов. Необходимо оптимально разместить заготовки на листах 760×3680 мм, минимизируя потери материала. Реализованный функционал 1. Strip-packing алгоритм оптимизации раскроя по ширине 2. Приоритетный поиск материалов: возвраты → остатки → целые листы 3. Учёт партийности для изделий с капиносом 4. Генерация PDF-отчёта: схемы раскроя, таблицы заказов, маркировка остатков 5. Парсер артикулов для извлечения параметров из кода товара Результат 1. Снижение отходов материала за счёт оптимального размещения 2. Автоматическая генерация карт раскроя для производства 3. Учёт складских остатков и возвратов 4. Готовый модуль для интеграции в ERP-систему

Веб-приложение для анализа ценовых движений валютных пар. Платформа предоставляет трейдерам инструменты для выявления ключевых рыночных паттернов: зон ликвидности, Fair Value Gap, точек разворота и сигналов Break of Structure. Ключевые особенности 1. Режим реального времени с автоматическим обновлением данных 2. Time Travel — просмотр исторических данных с навигацией по времени 3. Анализ торговых сессий (Asia, Frankfurt, London, New York) 4. Smart-индикаторы с фильтрацией по объему и временным окнам 5. Интерактивные графики на базе TradingView Lightweight Charts

Отрисовка городских пространств для музыкального клипа

котик в векторе, сделан в иллюстраторе

Оживление фотографий и изображений.