Ольга Суслова — проекты

CreditLens

Учебная система кредитного скоринга показывает путь от табличных данных до объяснимого прогноза риска.

Реализовано: подготовка данных, классификаторы, калибровка вероятностей, метрики качества и объяснения SHAP.

Стек: Python, Flask, scikit-learn, SHAP.

Демонстрация, не инструмент реальных кредитных решений. Не загружайте персональные или конфиденциальные данные.

Адрес демо использует HTTP без шифрования.

TimeSeries

Исследовательская среда для построения и сравнения моделей прогнозирования временных рядов.

Реализовано: эксперименты с моделями, сравнение с простым baseline, метрики и визуальное сопоставление результатов.

Стек: Python, анализ временных рядов, машинное обучение.

Исследовательский проект, не торговая система. В рассмотренном эксперименте устойчивое превосходство над наивным прогнозом не подтверждено.

Адрес демо использует HTTP без шифрования.

Financial DWH

Профессиональная витрина и учебная лаборатория по финансовым хранилищам данных, архитектуре EDWH и финансовой предметной области.

Реализовано: материалы для подготовки к собеседованиям и практикум с проверками финансовых инвариантов.

Стек: Python, SQLite, SQL, статический сайт.

Учебный проект, не промышленное хранилище и не финансовая система для клиентов.

HRMatchMatrix / ForHR

Инструмент первичного сопоставления требований вакансии и резюме с возможностью рассмотреть несколько оценок, а не только один итоговый балл.

Реализовано: разбор PDF/DOCX/TXT, оценки нескольких LLM, агрегирование, веб-интерфейс и экспорт результатов.

Стек: Python, LLM API, обработка документов, XLSX/CSV/JSONL.

Поддержка решения, а не автоматический отказ кандидатам. Не загружайте резюме без разрешения и не передавайте реальные персональные данные в демо.

Адрес демо использует HTTP без шифрования.

MultiLLM Chat

Отправляет вопрос нескольким языковым моделям и показывает поток ответов для сравнения подходов и идей.

Реализовано: групповой запуск моделей, потоковая выдача ответов и история диалога.

Стек: Python, Flask, LLM API.

Не вводите конфиденциальные данные: сервис демонстрационный, а запросы могут передаваться внешним моделям.

Адрес демо использует HTTP без шифрования.

VoiceMosaic

Голосовой AI-интерфейс для общения через аудио, распознавание речи, языковые модели и синтез ответа.

Реализовано: мобильный интерфейс, голосовые режимы и отдельная расширенная Studio.

Стек: Python, STT, LLM, TTS, веб-технологии.

Передавайте только те аудио и тексты, обработку которых внешними AI-провайдерами вы разрешаете.

AI Router

Telegram-интерфейс для общения с языковыми моделями, выбора модели и ведения короткого контекста диалога.

Реализовано: маршрутизация запросов, переключение языка и модели, история и лимиты использования.

Стек: Python, Telegram Bot API, OpenRouter, SQLite.

Сообщения обрабатываются внешним AI-провайдером; не отправляйте чувствительные данные.

AI Toolkit

Каталог помогает искать AI-инструменты по задаче и разбираться в подключении, совместимости и вариантах использования.

Реализовано: каталоговые записи с источниками, локализациями и сведениями о возможностях интеграции.

Стек: Django, PostgreSQL, Python.

Каталог охватывает инструменты разного уровня проверки и доступности; сведения следует сверять с первоисточником.

Search Methods

Исследовательская база методов и материалов, связывающая утверждения с документами-основаниями и происхождением данных.

Реализовано: конвейер подготовки и ревизии источников, утверждений и evidence; согласованная публикация страниц и данных.

Стек: Python, PostgreSQL, HTML/JSON.

Связь с источником помогает проверке, но сама по себе не гарантирует истинность каждого утверждения.

IT Events

Каталог ИТ-мероприятий помогает находить конференции и встречи по теме, дате, месту и формату.

Реализовано: сбор и нормализация событий, классификация, оценка релевантности и связанные профильные витрины.

Стек: Python-пайплайн данных, JSON, веб-витрины.

Сведения о датах и регистрации могут меняться; перед участием проверяйте страницу организатора.

MAS — Models, Algorithms, Systems

Техническое издание о математических моделях, алгоритмах, корпоративных системах и практических инженерных решениях.

Реализовано: многоязычный сайт и серия материалов от постановки задачи до проверки системного решения.

Стек: Java, Spring, PostgreSQL.

TechAtlas

Справочник по программированию, математике, SQL, SAP и AI с практическими объяснениями и материалами.

Реализовано: тематическая структура и публикация материалов на шести языках.

Стек: Django, PostgreSQL, HTML, CSS, JavaScript.

AI in Practice

Издание собирает и объясняет материалы об AI: что меняется, как это работает и кому может быть практически важно.

Реализовано: многоязычный сайт, тематическая структура и редакционная подготовка публикаций.

Стек: Next.js, React, Node.js.

Публикационные выводы зависят от качества источников и редакционной проверки.