Кейс
AI-застосунок медичної візуалізації
Медичний продукт з ML-конвеєром для аналізу рентгенівських знімків суглобів, безпосередньо інтегрований в інженерні процеси клієнта.
45+ завдань • 3 учасники • 4 департаменти
Завдання
Бекенд мав інтегруватися з ML-кодовою базою клієнта та його процесом роботи із завданнями в GitHub.
Результат
Реалізацію бекенду та ML-конвеєра координували окремо за кожним завданням у GitHub: автентифікація лікарів і пацієнтів, історія зображень та оркестрація конвеєра.
Склад команди: 2 бекенд, 1 PM/BA.
Мій внесок
Координував оркестрацію конвеєра на Celery та RabbitMQ, міграцію бази даних Azure, зміни API і схем, процеси авторизації та верифікації — синхронно з внутрішньою ML-командою клієнта.
Що випущено
- AI-процес візуалізації, вбудований у ML-кодову базу клієнта
- Автентифікація лікарів і пацієнтів та історія зображень
- Оркестрація конвеєра на Celery/RabbitMQ, міграція бази Azure
Стек
- Python
- Celery
- RabbitMQ
- Azure
- PostgreSQL
- інтеграція ML-конвеєра
- GitHub