Стажировки
Май 2025
Организационная информация


ЕСЛИ ЭТО ВАША ПЕРВАЯ СТАЖИРОВКА В УИИ, ТО ВАШ УРОВЕНЬ - НОВИЧОК.

ЕСЛИ ВЫ ЯВЛЯЕТЕСЬ ВЫПУСКНИКОМ ИЛИ ЭТО ВАША 2/3/4 И БОЛЕЕ СТАЖИРОВКА, ТО ВАШ УРОВЕНЬ - СТАРИЧОК.
проекты по AI
(новички+старички) Создание прототипа ИИ-системы по контролю качества работы операторов колл-центра на основе анализа волновых характеристик аудио-записей их разговоров
описание проекта
Цель стажировки: Создание модели классификации текстовых отзывов, автоматической генерации ответов и оценки операторов для оптимизации работы службы поддержки маркетплейса.

Задачи группы:
  • Классифицировать отзывы (о товаре, сервисе, токсичность, спам) с помощью, например, трансформеров или ML-алгоритмов
  • Разрабатывать NLP-модель генерации ответов на основе GPT или seq2seq;
  • Старички - автоматически оценивать операторов (скорость, вежливость, соответствие регламенту);
  • Формировать эталонные ответы на основе данных заказчика;
  • Оптимизировать точность и скорость обработки, используя TensorFlow, PyTorch, NLTK и spaCy.

Польза проекта заказчику: Автоматизация обработки отзывов позволит снизить нагрузку на операторов, повысить качество клиентского сервиса и ускорить работу службы поддержки. Оценка операторов на основе данных обеспечит прозрачность и контроль качества обслуживания.

ООО «Гипер» — ведущий D2C-оператор Северо-Запада, управляющий более чем 10 интернет-магазинами и представляющий мировые бренды. Компания объединяет команду из 400 специалистов с 20-летним опытом в сфере клиентского сервиса и онлайн-продаж
(старички) Проект по ИИ-оценке привлекательности Жилых Комплексов городов России на основании инфраструктурных, социальных, экологических и иных данных (в рамках программы Устойчивого Развития Территорий)

описание проекта
Цель стажировки :
Создание интеллектуального модуля для анализа субъективных отзывов горожан о социальной инфраструктуре, выявления проблемных точек и построения прогностических моделей развития городской среды на основе AI-моделей.

Задачи проекта:
  • Получат структурированный датасет отзывов в форматах .csv и .json, содержащий пользовательские оценки социальных объектов инфраструктуры (школы, детские сады, больницы, поликлиники, аптеки, ЖК, парки, магазины, университеты);
  • Выполнят предобработку текстов: очистку, нормализацию, устранение дубликатов, токенизацию;
  • Проведут тематическую группировку отзывов (например, с помощью алгоритмов кластеризации);
  • Реализуют модели анализа тональности с использованием рекуррентных сетей или трансформеров;
  • Построят простую модель регрессии или классификации для оценки динамики по направлениям (например, ухудшение/улучшение мнения по школам за квартал);

Польза проекта заказчику:
Проект позволит учитывать реальные мнения горожан при принятии управленческих решений. Система будет выявлять проблемные точки в городской инфраструктуре и поможет прогнозировать развитие территорий, повышая эффективность городской политики и планирования. Заказчик интегрирует разработанную систему в живую интерактивную карту восприятия, отражающую уровень комфортности городской среды с детализацией по районам и параметрам.



Московский Политехнический Университет – ведущий государственный вуз, осуществляющий подготовку специалистов в области инженерных, информационных и прикладных наук. Реализует крупные исследовательские и прикладные проекты в интересах городской среды, промышленности и цифрового управления.