Команда U-BSS при помощи современных ИИ-инструментов разработала FeynMap - инструмент для онбординга, технических интервью и внутренних аттестаций. Он состоит из двух ИИ-модулей: один ведёт 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 лучшим B2B-инструментом.
23-24 мая компания U-BSS заняла третье место в IT-соревновании в Ташкенте «Build with AI: EdTech Hackathon». 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». ИИ-«студент», которому пользователь объясняет тему простыми словами, задаёт уточняющие вопросы и обнажает пробелы в знаниях. Параллельно ИИ-«ассессор» строит карту компетенций в реальном времени - радар навыков, где видно, что усвоено, а где остались пробелы. Инструмент заточен под корпоративные нужды: техническое интервью, онбординг, внутренние сертификации.
Всего за 2 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 трёхъязычный 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 провайдерских слоя (облако и on-premise) - всё, что обычно появляется на горизонте полугода, было заложено в фундамент за два дня.
FeynMap сразу вошёл в шорт-лист, а в финале уступил лишь нескольким B2C-проектам, став самым сильным B2B-решением хакатона. Именно зрелая архитектура особенно впечатлила жюри, наряду с сильной концепцией, основанной на методе Фейнмана.
Команда U-BSS объединила четырёх 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 всё, 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.