Кейс
AI-приложение медицинской визуализации
Медицинский продукт с ML-конвейером для анализа рентгеновских снимков суставов, непосредственно интегрированный в инженерные процессы клиента.
45+ задач • 3 участника • 4 департамента
Задача
Бэкенд должен был интегрироваться с ML-кодовой базой клиента и его процессом работы с задачами в GitHub.
Результат
Реализацию бэкенда и ML-конвейера координировали отдельно по каждой задаче в GitHub: аутентификация врачей и пациентов, история изображений и оркестрация конвейера.
Состав команды: 2 бэкенд, 1 PM/BA.
Мой вклад
Координировал оркестрацию конвейера на Celery и RabbitMQ, миграцию базы данных Azure, изменения API и схем, процессы авторизации и верификации — синхронно с внутренней ML-командой клиента.
Что было выпущено
- AI-процесс визуализации, встроенный в ML-кодовую базу клиента
- Аутентификация врачей и пациентов и история изображений
- Оркестрация конвейера на Celery/RabbitMQ, миграция базы Azure
Стек
- Python
- Celery
- RabbitMQ
- Azure
- PostgreSQL
- интеграция ML-конвейера
- GitHub