Команда U-BSS при помощи современных ИИ-инструментов разработала FeynMap — решение для онбординга, технических интервью, внутренних аттестаций. Оно состоит из двух ИИ-модулей — один ведет диалог с пользователем и выявляет пробелы в знаниях, второй визуализирует карту компетенций. Всего за 48 часов был создан рабочий прототип с архитектурой корпоративного уровня, который жюри признало одним из лучших B2B-инструментов.
U-BSS заняла третье место в IT-соревновании Build with AI — EdTech Hackathon, которое прошло в Ташкенте. Хакатон входит в глобальную серию Build with AI 2026, которая прошла более чем в 140 странах при поддержке сообществ разработчиков Google Developer Groups.
Перед участниками стояла задача создать AI-решение для корпоративного обучения с использованием современных LLM.
Команда U-BSS разработала FeynMap — Learning & Development инструмент. Продукт основан на технике Ричарда Фейнмана — «понял тот, кто может объяснить» — и состоит из двух ИИ-модулей:
- ИИ-«студент», которому пользователь объясняет тему простыми словами, а тот задает уточняющие вопросы и обнажает пробелы в знаниях;
- ИИ-«ассессор» параллельно строит карту компетенций в реальном времени — радар навыков, где видно, что усвоено, а где пробелы в знаниях.
Инструмент заточен под корпоративные нужды: техническое интервью, онбординг, внутренние сертификации.
Всего за два дня команда не только проработала концепцию, но и собрала полноценный рабочий прототип. Одним из ключевых инструментов разработки стали Claude и Claude Code от Anthropic — команда буквально создала AI-продукт с помощью современных ИИ-инструментов.
В основе решения — современный стек:
React 18, Vite, TypeScript и Tailwind для интерфейса;
Node.js 22 и Express 4 для серверной части;
RAG-конвейер на PostgreSQL 17 с pgvector и эмбеддингами bge-m3 для работы со знаниями.
Отдельное внимание уделили гибкости и безопасности. Решение поддерживает работу как с облачными LLM (Anthropic Claude Sonnet 4.6 для «студента» и Haiku 4.5 для «ассессора»), так и с локальными моделями Qwen 32B-72B через vLLM, благодаря чему данные могут оставаться внутри корпоративного контура.
Также команда реализовала трехъязычный интерфейс (русский, английский и узбекский), систему ролей и прав доступа, журнал аудита, механизмы антифрода, ручную модерацию результатов и возможность подачи апелляций.
В итоге получился готовый работающий прототип с архитектурой корпоративного класса: 16-уровневый доступ, раздельные контуры данных, два провайдер-слоя (облако и on-premise) — все, что обычно появляется на горизонте полугода, было заложено в фундамент за два дня.
FeynMap сразу вошел в шорт-лист, а в финале уступил лишь нескольким B2C-проектам, став сильным B2B-решением хакатона. Именно зрелая архитектура особенно впечатлила жюри, наряду с сильной концепцией, основанной на методе Фейнмана.
Команда U-BSS объединила четырех специалистов с взаимодополняющей экспертизой — в разработке, технологической архитектуре и управлении продуктом.
Мохияхон Узокова (Team Leader) и Миржалол Каримов (Developer) уже в третий раз за последний год участвовали в AI-хакатонах, поэтому хорошо понимали специфику соревнований: как распределить 48 часов, когда остановить рефакторинг, как подготовить демо. Павел Попов (Tech Lead) сильно продвинул команду благодаря своим архитектурным находкам, а Алексей Осадчий (Project Manager) выстроил рабочий процесс и помог эффектно представить проект жюри.
«Самым сложным было не написать код, а сохранить фокус — в первые часы хотелось встроить в продукт все, что придумали. Но мы справились и заложили в прототип FeynMap архитектуру production-уровня — уже обсуждаем, как инструмент можно использовать внутри компании. Этот хакатон — только начало, в следующий раз рассчитываем на первое место», — прокомментировал управляющий директор U-BSS Павел Попов.
Телефон: (+998) 95−148−02−06.
Сайт: ubssys.uz
Telegram: t.me/ubssys
На правах рекламы.
