Хакатон по улучшению портала для поставщиков прошел в Москве

Хакатон по улучшению портала для поставщиков прошел в Москве
Общество
Максим Денисов

Фото - © Максим Денисов/Сайт мэра Москвы

РИАМО - 28 фев. Свыше 400 человек приняли участие в серии хакатонов Tender Hack, в рамках которого были предложены идеи по улучшению портала для поставщиков, соревнования прошли в четырех регионах России, в том числе и в Москве, сообщается на официальном сайте мэра столицы.

Десятки новых информационных решений для портала поставщиков были взяты в разработку техническими специалистами портала.

«В серии хакатонов портала поставщиков приняли участие более 400 человек. Интеллектуальные соревнования проходили в Москве, Санкт-Петербурге, Казани и Нижнем Новгороде. Свои идеи по совершенствованию интернет-ресурса для работы с закупками малого объема предлагали ИТ-разработчики, дизайнеры и аналитики», — сказал заместитель мэра Москвы по вопросам экономической политики и имущественно-земельных отношений Владимир Ефимов.

Участники хакатонов должны были усовершенствовать дизайн портала поставщиков и его функционал, предложить меры для увеличения количества закупок малого объема и разработать собственную идею.

Руководитель департамента города Москвы по конкурентной политике Иван Щербаков уточнил, что общий призовой фонд составил 1,6 миллиона рублей. По его словам, в соревнованиях приняли участие как студенты, так и опытные специалисты контрактной сферы.

«Участники серии интеллектуальных соревнований портала поставщиков разрабатывали умный функционал для распознавания прайс-листов в любом представленном формате, семиотический алгоритм поиска, оптимизировали параметры котировочных сессий и предлагали множество других ярких и полезных решений», — добавил Щербаков.

В московском хакатоне победили три команды – Challengers, которая предложила лучшую идею по модернизации интерфейса портала и изменению действий пользователя на странице, Bee2Bee, разработавшая прототип механизма формирования совместных закупок, а также команда «ДипДип», которая разработала модель машинного обучения, предсказывающая цену сделки по стандартной товарной единице и объему партии.