Кейс · 1ex
AI News: аналитическая платформа с ML-обработкой
Работа основателя в штате 1ex над продуктом компании, а не проект или заказ студии
Ситуация
AI News создавался в 1ex как платформа для трейдеров, сочетающая анализ информационного поля и расширенный технический анализ. Работа начиналась с идеи: продукт и процессы разработки предстояло построить с нуля, команду — собрать через найм.
Задача
Построить платформу, которая собирает новости и торговые данные бирж, обрабатывает новостной поток ML-моделями и рассчитана на высокую нагрузку.
Роль
Личный вклад и работа команды — раздельно.
Лично
- Построил продукт с нуля и руководил кросс-функциональной командой из девяти человек, которую сам сформировал через найм и собеседования
- Выстроил процессы разработки, управлял бюджетом команды, проводил перформанс-ревью, отвечал за релизы и устранение аварий
- Параллельно выполнял роль продакт-менеджера: работал с отделами дизайна и маркетинга, подчинялся напрямую CPO
- Спроектировал высоконагруженную микросервисную архитектуру и проводил ревью всех сервисов; часть из них написал сам
- Создал ML-пайплайн и дообучал модели
С командой
- Реализовал с командой функциональность платформы — от обработки торговых данных бирж и парсеров новостей до AI-ассистента и динамической кластеризации
- В команде работали три backend-разработчика на Python, DevOps-инженер, ML-инженер, два full-stack-разработчика и два QA-инженера
Выполненная работа
- Обработка торговых данных бирж и математические модели
- Парсеры новостей и каскады ML-обработки
- Дедупликация: стекинг и дообучение моделей BERT
- Сентимент-анализ: стекинг моделей BERT
- Суммаризация: модели OpenAI, резервный вариант — модели Hugging Face
- Разметка тегами: три классификатора
- AI-ассистент и динамическая кластеризация
Результат
-
Продукт доведён от идеи до высоконагруженного приложения
результат проекта, описанный основателем студии
Описание проекта основателем студии; внутренние данные 1ex не раскрываются. Кейс описывает работу с мая 2022 по июль 2024 года, а не текущее состояние продукта.
Чем этот опыт полезен вам
- Продукты с потоком новостей или документов, где материалы нужно автоматически размечать, очищать от повторов и сокращать до краткого содержания
- Сервисы для трейдеров, в которых нужны и торговые данные бирж, и обработка новостного потока
- Встраивание ML-моделей в продукт: от согласования данных, проверочной выборки и критериев качества до работающего пайплайна
- Backend нового продукта, в архитектуру которого с самого начала нужно заложить обработку данных и ML-компоненты
Похожая задача?
Расскажите, что нужно сделать, — обсудим подход и возможность подключения.
Тендер или закупка? Выберите тему «Тендер» и приложите ссылку на требования.
Заявка получена
Номер обращения: . Ответим на указанный контакт.