Workspace Digital Awards 2025 — успейте номинировать кейсы по льготной цене до 1 декабря. Принять участие!
Spectr
Платон — сервис мониторинга публичных запросов на разработку с ML-классификатором и CRM
Spectr
WDA
2023
#Сайт под ключ#Внедрение и поддержка CRM#Проектирование и дизайн CRM

Платон — сервис мониторинга публичных запросов на разработку с ML-классификатором и CRM

3588 
Spectr
Spectr Россия, Пермь
Поделиться:
Платон — сервис мониторинга публичных запросов на разработку с ML-классификатором и CRM
Клиент

Spectr

Сфера

Программное обеспечение

Регион

Россия, Пермь

Тип сайта

Порталы и сервисы

Сдано

Февраль 2023

Задача

Одно из ключевых направлений нашей компании — аутстаффинг разработчиков (https://digital-spectr.ru/service/outstaff).

Важный элемент этой модели — оперативный мониторинг спроса на основе размещенных в открытом доступе запросов на ресурсы. Как правило, речь идет о большом количестве Telegram-каналов, в которых запросы появляются в большом количестве круглосуточно и ежедневно.

Основная проблема в том, что организовать регулярный мониторинг силами людей сложно и дорого: люди иногда спят и отдыхают, а из-за большого потока информации очень просто пропустить релевантный запрос.

Решение

Для решения проблемы мы разработали внутренний сервис, который мониторит все источники (парсинг), при помощи машинного обучения самостоятельно классифицирует по необходимым параметрам все запросы и предоставляет менеджерам интерфейс для работы с этими данными.

Помимо core-функционала (парсинг и ML-классификация), мы разработали специализированную CRM, которая адаптирована строго под работу с клиентами в формате аутстаффинга.

СТЕК И АРХИТЕКТУРА

Применяется микросервисная архитектура.

Для реализации микросервиса парсинга и ML-классификатора используется Python.

Основной бэкенд работает на Laravel, база данных — PostgreSQL.

Основной фронтенд реализован на React + TypeScript.

1Парсинг каналов

Один из важнейших элементов — парсинг телеграмм-каналов. Сейчас осуществляется мониторинг более 50 каналов и чатов (как публичных, так и закрытых). Ежедневный объем обрабатываемых сообщений доходит до 500.

Все полученные сообщения моментально заносятся в базу данных и становятся доступны в интерфейсе сервиса.

2ML-классификатор

Наличие ML-классификатора — главная особенность разработанного сервиса.

Мы собрали датасет из нескольких десятков тысяч запросов, произвели его ручную разметку и на основе этих данных обучили разработанную нейросеть самостоятельно классифицировать все запросы по интересующим нас параметрам.

На текущий момент нейросеть умеет:

- определять релевантные и «мусорные» сообщения;

- определять смысл сообщения: это запрос ресурсов или же предложение ресурсов;

- выделять технологический стек, о котором идет речь в сообщении;

- определять необходимый уровень разработчика: junior, middle, senior.

Благодаря этой автоматизации в базу сервиса попадают сразу классифицированные сообщения.

3Работа с запросами

Менеджеры на основе их прав доступа могут видят те или иные сообщения.

Лента предоставляет возможность фильтрации сообщений, а также работы с параметрами запросов.

4Автоматический мониторинг по параметрам

Каждый менеджер может настроить для себя мониторинг запросов по определенным параметрам (например: «запросы на Middle React разработчиков»). Если в процессе парсинга будет найден такой запрос — менеджер мгновенно получит уведомления в телеграм и на почту.

5CRM

CRM разработана с учетом особенностей взаимодействия при работе в формате аутстаффинга. Удобное представление данных по текущим запросам, назначенным интервью и актуальному пулу свободных разработчиков помогают менеджерам держать руку на пульсе и ничего не забывать.

Результат

Ежедневно сервис обрабатывает и классифицирует 200+ запросов из 50+ каналов и чатов.

Точность автоматической классификации на текущий момент более 80% (8 из 10 запросов классифицируются корректно).

У менеджеров больше нет ежедневных трудозатрат на мониторинг каналов с запросами.

Модуль аналитики показывает динамику изменения спроса на рынке в разрезе технологий, спроса и предложения, что позволяет принимать управленческие решения на основе репрезентативных данных.

Благодаря мониторингу менеджеры получают уведомления и реагируют на релевантные запросы в течение часа с момента их появления.

https://app.platon.digital-spectr.ru/login

Стек технологий

  • JavaScript JavaScript Язык программирования
  • PHP PHP Язык программирования
  • TypeScript TypeScript Язык программирования
  • Django Django Фреймворк/библиотека
  • Laravel Laravel Фреймворк/библиотека
  • React.js React.js Фреймворк/библиотека
  • PostgreSQL PostgreSQL База данных
  • Redis Redis База данных
  • PhpStorm PhpStorm Среда разработки
  • Figma Figma Графический редактор

Выскажите мнение
Авторизуйтесь, чтобы добавить свой комментарий.
оставить заявку

Хотите заказать похожий проект?

Spectr с удовольствием обсудит вашу задачу

Оставить заявку