Scholarship Owl: EdTech AI
Wspieranie studentów poprzez wspomagane przez AI dopasowywanie stypendiów i zarządzanie wnioskami. Nasza praca obejmowała budowę wysokowydajnych wyszukiwarek i silników rekomendacji, które przetwarzają ogromne bazy stypendiów, aby znaleźć idealne dopasowanie dla każdego studenta.
Precyzyjne dopasowanie ML
Dokładność
Odporność na ruch w szczycie sezonu
Skalowanie
Wyzwanie i Zakres
Wymagania
Filtrowanie masowych, nieustrukturyzowanych baz stypendiów w użyteczne dopasowania
Zapewnienie ścisłej prywatności danych dla wrażliwych rekordów studentów
Obsługa sezonowych skoków ruchu podczas globalnych terminów stypendiów
Modernizacja EdTech UX w celu zachęcenia do częstego powracania
Cele strategiczne
Pomoc studentom w znajdowaniu i wydajnym ubieganiu się o stypendia poprzez inteligentne dopasowywanie.
Kluczowe produkty
Realizacja techniczna
Rdzeń dopasowywania ML
Opracowano silnik rekomendacji oparty na uczeniu maszynowym, który analizuje profile studentów pod kątem tysięcy stypendiów, rankingując je wg prawdopodobieństwa sukcesu.
Bezpieczny skarbiec dany.
Zaimplementowano utwardzoną architekturę danych do obsługi wrażliwych informacji, zapewniając pełną zgodność ze standardami prywatności ISR/UE.
Usprawnione wnioski
Zbudowano scentralizowany portal, który pozwala studentom zarządzać wieloma zgłoszeniami z jednego panelu, redukując narzut administracyjny.
Stos technologiczny
Frontend
Angular
TypeScript
Backend
Node.js
Baza danych
MySQL (Zoptymalizowana / Indeksowana)
AI
Niestandardowe rekomendacje ML
Podobny projekt?
Zbudujmy razem Twoją kolejną platformę.
Funkcje i Rezultaty
Inteligentne dopasowanie
Wyższe wskaźniki sukcesu dzięki ukierunkowanym aplikacjom.
Hub zgłoszeń
Eliminacja powtarzalnego ręcznego wprowadzania danych przez studentów.
Kontrola prywatności
100% zgodność z RODO dla wrażliwych danych użytkowników.
Korzyści dla klienta
Wysokowydajny rozwój EdTech przy konkurencyjnych kosztach globalnych
Szybki dostęp do sprawdzonych programistów w dziedzinie edukacji i AI
Złagodzenie ryzyk technicznych w bezpiecznej obsłudze danych i modelowaniu ML
Efektywna współpraca agile w docelowych strefach czasowych (UTC+3)
Rezultaty strategiczne
Znacznie uproszczono cykl odkrywania stypendiów dla tysięcy studentów
Zwiększono liczbę przyznanych stypendiów dzięki precyzyjnemu dopasowaniu
Zapewniono bezpieczne i godne zaufania środowisko dla danych osobowych studentów
Dostarczono solidną platformę zdolną do skalowania na globalne zapotrzebowanie EdTech
Interfejsy systemu
Zespół projektu
Sami
Inżynier Full-stack
Silnik dopasowywania i rdzeń logiki aplikacji
Chcesz porozmawiać z inżynierem Mereb?
Przed jakąkolwiek rozmową handlową umówimy Cię na 30-minutową rozmowę ze starszym inżynierem w Twoim stosie. Żadnych sprzedawców. Tylko sprawdzenie poprawności technicznej.
Powiedz nam, nad czym pracujesz.
Odpowiemy w ciągu jednego dnia roboczego, podając następny krok.