ОПИСАНИЕ ПО

Описание функциональных характеристик программного обеспечения

ПО Box.ai · zarplatawant.ru

1. Общие сведения

Программное обеспечение «Зарплатомир» представляет собой аналитическую информационную систему, предназначенную для оценки уровня дохода пользователя относительно рынка труда Российской Федерации, а также для формирования персонализированных рекомендаций по увеличению дохода. Решение реализовано в формате веб-сервиса с предоставлением доступа по цифровому коду активации или номеру телефона.

2. Назначение функционала

Функциональные возможности программного обеспечения направлены на решение следующих задач:

  • анализ пользовательских параметров, включая уровень дохода, город и специальность;
  • сопоставление пользовательских данных с агрегированной рыночной статистикой;
  • предоставление аналитической информации о состоянии рынка труда;
  • формирование рекомендаций по возможным направлениям роста дохода;
  • обеспечение доступа к функционалу сервиса по цифровому коду активации.

3. Основные функциональные модули

3.1. Модуль активации доступа
Прием и обработка кода активации либо номера телефона, проверка валидности введённых данных, предоставление доступа к функционалу системы, ограничение доступа при недействительном или ранее активированном коде.
3.2. Модуль пользовательского ввода
Сбор исходных параметров пользователя: размер заработной платы, город проживания и специальность — с передачей данных в backend-платформу для обработки.
3.3. Модуль обработки запросов
Приём пользовательского запроса, проверка корректности и полноты данных, нормализация параметров, сопоставление со справочниками и формирование запроса к хранилищу данных.
3.4. Модуль аналитики рынка труда
Выборка данных из хранилища вакансий, расчёт средних и медианных зарплат, диапазонов доходов, спроса на профессию, динамики рынка и отклонения дохода пользователя от среднерыночных значений.
3.5. Модуль формирования результата
Формирование структурированного ответа пользователю, подготовка данных для frontend-интерфейса и визуализация итогов анализа: сравнение с рынком, позиционирование, диапазоны доходов, выводы.
3.6. Модуль генерации рекомендаций (AI-модуль)
Формирование персонализированного плана действий и текстовых рекомендаций с использованием локально развёрнутой нейросетевой модели: интерпретация данных и генерация ответа в понятной форме.
3.7. Модуль управления данными
Хранение агрегированных данных рынка труда, статистики по вакансиям и заработным платам, предоставление доступа к этим данным аналитическим модулям системы.
3.8. Модуль интеграции (при наличии)
Взаимодействие с внешними источниками данных, получение обновлений статистики рынка труда и загрузка данных через API либо иные допустимые способы интеграции.

4. Функциональные сценарии использования

1. Активация доступа. Пользователь вводит код активации или номер телефона, после чего система выполняет проверку введенных данных и предоставляет доступ к сервису.

2. Формирование запроса. Пользователь вводит параметры для анализа, включая заработную плату, город и специальность. Указанные данные передаются в систему и инициируют процесс обработки запроса.

3. Анализ рынка труда. Система сопоставляет пользовательские параметры с внутренним датасетом, выполняет расчет аналитических показателей и формирует результат анализа.

4. Получение результата. Пользователь получает сведения о текущем уровне дохода, его сравнении с рыночными значениями и аналитические выводы по итогам обработки запроса.

5. Получение рекомендаций. Система формирует персонализированные рекомендации с использованием AI-модуля и предоставляет пользователю возможные направления повышения дохода.

5. Характер функционирования

Программное обеспечение функционирует в автоматическом режиме обработки запросов, с участием пользователя на этапе ввода данных, без необходимости ручного вмешательства оператора в процесс формирования результата.

6. Масштабируемость и расширяемость

Архитектура программного обеспечения предусматривает возможность расширения перечня анализируемых параметров, подключения дополнительных источников данных, масштабирования пользовательской нагрузки и дальнейшего развития функционала AI-модуля.