Full-stackDeveloper

Сеть из десятков торговых точек и около двух тысяч накладных в месяц: приёмка велась на бумаге, расчёты с поставщиками расходились, а ошибки в разбивке НДС при вычерках обнаруживались слишком поздно и стоили реальных денег.

Накладную фотографируют при приёмке — нейросеть распознаёт позиции и суммы и заводит их в учёт. Система автоматически ведёт остатки, расчёты и долги по каждому поставщику, контролирует разбивку НДС и дисциплину обработки. Владельцу — дашборд: выручка, наценка, закупки и задолженность по всем точкам в реальном времени. Портал для офиса и Telegram mini-app для точек.

Только за первые два месяца контроль НДС выявил около 500 000 ₽ переплаты из-за неверной работы с вычерками. Остатки и долги перед поставщиками видны в реальном времени, а не после ревизии.

200 сотрудников на торговых точках ежедневно пересчитывают остатки вручную. Штрафы демотивируют, без контроля подсчёт делается небрежно, а расхождения всплывают только на ревизии.

Сотрудник вносит подсчёт вслепую — не видя остатка, который система рассчитала по накладным и продажам. Совпадение начисляет баллы рейтинга, расхождение — списывает. Кривая сбалансирована: с низкого рейтинга подняться легко, наверху рост замедляется, а ошибка стоит дороже — статус нужно защищать. Из мотивации — только подарки трём лидерам квартала.

Ошибки подсчёта сократились почти на 50% — без штрафов и денежных премий. Расхождения видны в день возникновения, а не в конце квартала.

Розничной сети нужен был инструмент массовой мотивации сотрудников торговых точек: KPI-вызовы, награды, внутренний магазин с обменом баллов на товары — всё в привычном для сотрудников Telegram, без отдельного приложения.

Telegram-бот на Aiogram + Django-бэкенд для бизнес-логики и админки + React-приложение в Telegram Web App для магазина и профилей. Геймификация продаж со сквозным KPI и лидербордами.

Работает в продакшене, охватывает все торговые точки сети. Детали и архитектуру — на личном созвоне под NDA.

Производственная компания вела расчёты в наследованной системе 1990-х: десятки взаимосвязанных формул, специфика отрасли, нулевая UX-эргономика. Любое изменение тарифов или норм требовало программиста; ошибки в расчётах стоили денег.

Реверс-инжиниринг бизнес-логики совместно с предметным экспертом → переписан движок расчётов на Python с тестовым покрытием граничных случаев → веб-интерфейс на React с живым пересчётом и аудитом изменений.

Работает в продакшене, ускорил расчёты в разы. Архитектура и доменные подробности — на созвоне под NDA.

Риелторам нужна живая картина рынка и обоснованная оценка объекта. Ручной анализ занимает часы, а публичные сервисы не дают ни глубины, ни актуальности данных.

Платформа полного цикла: ежедневный сбор и очистка данных по десяткам городов, глобальная статистика рынка — цены, спрос, скорость продажи, реальный торг по районам. Глубокая интеграция с нейросетями: автоматическая оценка объекта с подбором аналогов и обоснованием, AI-аналитик, отвечающий на живых данных города, генерация готовых промо-материалов для риелторов.

Работает в продакшене: около 1,3 млн объявлений в базе, автооценка объекта с обоснованием за минуту, платная подписка для риелторов.

Соло-авторам тяжело держать ритм в нескольких соцсетях одновременно: разные форматы, тон голоса, расписания. Готовые сервисы либо для агентств (дорого), либо примитивные шедулеры.

Холст с AI-генерацией постов в голосе автора, мульти-адаптация под форматы каждой платформы, интеграции с API Telegram, Instagram, Threads для прямой публикации.

Внутреннее решение в активной разработке. Возможна коммерциализация в будущем.