Математик / специалист по аналитике данных / исследователь в области вероятностных моделей.

Техническое задание: Поиск математика для разработки алгоритма совместимости в AI-портале знакомств

Цель задачи
Нам необходимо разработать математический алгоритм для оценки совместимости пользователей в AI-портале знакомств между мужчинами и женщинами. Алгоритм должен учитывать разные типы вопросов анкеты и определять общий уровень соответствия на основе математической модели.

Описание задачи
В анкете предусмотрено около 100 вопросов, которые делятся на:

Мягкие вопросы – допускающие небольшой разброс в ответах (например, предпочтения в досуге, интересы, график сна). Совпадение дает небольшие баллы, расхождение – незначительное снижение.
Жесткие вопросы – критически важные вопросы (например, несовместимые религии, радикальные различия в сексуальных предпочтениях). Если есть сильное расхождение – минусуется большое количество баллов, а при несовпадении нескольких таких вопросов – пара автоматически считается несовместимой.
Формат работы алгоритма
Определение весов для вопросов

Присваиваем каждому вопросу коэффициент значимости (например, мягкие вопросы: ±1–3 балла, жесткие: -10 или -20 баллов).
Если несовпадает два и более критических вопроса, анкета обнуляется (то есть вероятность совпадения становится 0%).
Формула оценки совместимости

На вход поступает два набора анкетных данных (ответы пользователей).
Происходит сравнение ответов и подсчет итогового балла по заранее заданной системе весов.
Выводится финальный процент совместимости.

Что нужно сделать математику
Разработать математическую модель оценки совместимости с учетом весов вопросов.
Определить формулы расчета баллов при совпадениях и несовпадениях ответов.
Настроить порог несовместимости, при котором пользователи исключаются из подбора.
Проработать модульность алгоритма, чтобы его можно было доработать или адаптировать под новые анкеты.

Кого мы ищем?
Математика / специалиста по аналитике данных / исследователя в области вероятностных моделей.
Подойдет студент, аспирант или преподаватель с хорошими знаниями в статистике, анализе данных, алгоритмах принятия решений.
В идеале – опыт работы с системами рекомендаций или scoring-моделями.

Формат работы и бюджет
Ожидаем, что разработка займет 1 день.
Бюджет: готовы обсуждать.
Выходной результат – готовая математическая формула + описание логики алгоритма.
💡 Если у вас есть опыт в разработке подобных алгоритмов – пишите! Готовы обсудить детали. 🚀