Разработка и настройка нейронной сети (AI) для компании OBOZ Digital

Разработка и настройка нейронной сети (AI) для компании OBOZ Digital

Задача

Проблемы проекта:

  • на основе накопленных анкетных данных контрагентов планировалось выдавать модулем «Скоринг» максимально достоверные прогнозы рейтингов Поставщиков и Покупателей;
  • компании Обоз требовался ИТ-партнер с опытом проектирования и внедрения современных алгоритмов вычислений на основе нейросети. Также из-за активной фазы разработки других модулей Продукта у Обоза не хватало собственных ресурсов;
  • внутренняя взаимосвязь модулей. Логика работы модулей «Рейтинги» и «Бонусы» тесно связана с модулем «Скоринг».

Решение

1 Этап. Аналитика.

Спроектирована архитектура и схема данных, разработаны частные технические задания (ЧТЗ) и технические постановки на разработку модулей «Рейтинги», «Бонусы» и «Скоринг». Для модуля «Скоринг» на этапе аналитики были реализованы прототипы трех моделей нейронной сети, по результатам обучения и проверки которых в качестве базовой для этапа разработки выбрана модель нейросети с наилучшими показателями.

2 Этап. Разработка.

На бекенд были реализованы обвязки, схема данных, логика работы и внешние связи модулей «Рейтинги», «Бонусы» и «Скоринг» как между собой, так и с другими модулями продукта. Для каждого из трех новых модулей реализован веб-интерфейс для возможности настройки модулей администратором платформы. Обеспечено 30%-ое покрытие кода unit-тестами. В процессе приемки работ заказчиком на тестовом стенде проведено функциональное, регрессионное, интеграционное и нагрузочное тестирование новой функциональности, также выполнена подстройка алгоритма нейронной сети под приемочные испытания достоверности рейтинга, выдаваемого модулем «Скоринг», тимлидами заказчика проведено ревью кода бекенд и фронтенд. По всем проведенным проверкам полученный результат заказчика устроил.

По итогу реализации и стабилизации разработчикам Обоза передана подробная техническая документация на модули «Рейтинги», «Бонусы» и «Скоринг» для возможности их самостоятельного встраивания в релизы продукта и дальнейшего развития силами Заказчика.

Технологический стек, движок:

Модули «Рейтинги» и «Бонусы»: kotlin/java, spring-boot, consul, kafka, keycloak, PostgreSQL, vue.js Модуль «Скоринг»: python, consul, kafka, keycloak, PostgreSQL, Minio, vue.js.

Результат

Сроки проекта, трудозатраты:

1 Этап. Аналитика - длительность 3,5 месяца.

Суммарно потратили: 750 часов;

В команде от DZ: системный аналитик, бизнес-аналитик, тимлид java, тимлид python, специалист по нейросети, руководители проекта каждой из команд;

В команде от Заказчика: бизнес архитектор/функциональный заказчик, системный аналитик, системный архитектор и руководитель проекта/функциональный заказчик.

2 Этап. Разработка - длительность 8 месяцев.

Суммарно потратили: 2100 часов;

В команде от DZ: разработчик java, разработчик python, фронтенд разработчики, специалист по нейросети, руководители проекта каждой из команд;

В команде от Заказчика: тестировщики, devOPS, тимлид бекенд, тимлид фронтенд, бизнес архитектор/функциональный заказчик, руководитель проекта/функциональный заказчик.