Synopsys

01Проблема

Заинтересованным сторонам нужно было одно место, чтобы оценивать несколько LLM по одним критериям и выбирать модель под NLP, автоматизацию поддержки, генерацию контента и анализ данных – а не разрозненные эксперименты.

02Выбранный вклад

Собирал и сопровождал переиспользуемые UI-компоненты корпоративной платформы оценки LLM, с упором на цельный продуктовый UX. Помогал выстраивать фронтенд-бэклог, сопоставляя трудоёмкость и ожидаемый эффект, и влиял на техническое направление через стандарты кода и практики реализации. Работал с продуктом и дизайном, чтобы решения по UX и приоритеты roadmap совпадали с ожиданиями заинтересованных сторон.

• Собрал переиспользуемые UI-компоненты для сравнения моделей и пробного вывода
• Помогал выстраивать продуктовый бэклог, сопоставляя трудоёмкость и эффект
• Влиял на техническое направление фронтенда через стандарты кода и практики реализации
• Работал с продуктом и дизайном над решениями по UX и приоритетами roadmap

03Контекст системы

Продуктовый UI на React и Next.js, стили на Tailwind CSS: сравнение LLM и пробный вывод. TypeScript по всему пути. Docker – среда поставки. Обучение моделей и веса моделей в этот проект не входили.

04Масштаб и ограничения

• Продуктовый UI для сравнения моделей и пробного вывода
• Переиспользуемые компоненты с единым языком интерфейса
• Инженерные стандарты и процесс поставки в существующей продуктовой команде

05Результат

Продуктовые фронтенд-поверхности для бенчмаркинга и сравнения LLM: переиспользуемый UI, а не разовые экраны. Владение самими моделями не утверждается.

• Переиспользуемые UI-компоненты корпоративного продукта оценки LLM
• Фронтенд-стандарты и практики поставки, общие для команды

06Стек

• React
• Next.js
• JavaScript
• TypeScript
• Tailwind CSS
• Docker