AI-приложение «StrideMatch»

Заказчик: StrideMatch SAS
Проблема:
Покупатели часто выбирают неподходящую спортивную обувь, что приводит к дискомфорту, травмоопасности и возврату товара. Почти половина приобретённой обуви оказывается неподходящей. Покупателям приходится тратить много времени на подбор, чтение отзывов и консультации продавцов, но предлагаемые решения фрагментарны и не основаны на индивидуальных характеристиках спортсмена.
Цель проекта — создать мобильное/веб-приложение с искусственным интеллектом, которое помогает пользователям выбирать беговую обувь индивидуально, анализируя профиль пользователя, его физическую активность и характеристики движений
Ограничения и рекомендации:
Рекомендуется использовать современные и широко применяемые технологии, позволяющие создать масштабируемое и удобное в поддержке решение:
Frontend: React / Next. js
Backend: Node. js, Express или Python (FastAPI)
База данных: PostgreSQL/MongoDB
ИИ/ML: Python (scikit-learn, TensorFlow, OpenCV), возможно подключение готовых AI recommendation engine API
DevOps: GitHub, Docker, CI/CD (опционально)
Требуемые компетенции:
Frontend-разработчики: HTML/CSS, JavaScript, React/Next.js
Backend-разработчики: REST API, базы данных, серверная логика
AI/ML-инженеры: Python, машинное обучение, работа с данными
UX/UI-дизайнеры (при наличии): Figma, проектирование пользовательского пути

«Я каждый раз покупаю кроссовки, как в лотерею, — и чаще проигрываю. Хочу, чтобы ИИ подбирал обувь не по отзывам, а под меня — точно, индивидуально, без мучений и возвратов».