AI Skin Advisor & Product Recommender (FOREO Ecosystem)
AI Skin Advisor — це інтелектуальна система на базі великих мовних моделей (LLM), розроблена для надання персоналізованих порад з догляду за шкірою та автоматизованого підбору продуктів екосистеми FOREO. Проєкт працює за принципом діалогового асистента, який аналізує індивідуальні запити користувачів, стан їхньої шкіри та пропонує оптимальні рішення для щоденного догляду.
Ключовий функціонал системи
Інтелектуальний чат-інтерфейс: Реалізація діалогового вікна в стилі ChatGPT, що дозволяє користувачам отримувати миттєві відповіді на питання щодо дерматологічного догляду.
Персоналізована діагностика: Аналіз введених даних користувача (тип шкіри, вік, поточні проблеми) для формування унікального "цифрового профілю" шкіри.
Розумні рекомендації FOREO: Алгоритмічний підбір гаджетів (LUNA, UFO, BEAR) та косметичних засобів бренду, інтегрованих у персоналізовану рутину.
Освітній контент: Генерація інструкцій та порад щодо правильного використання технологій мікрострумів, T-Sonic пульсацій та LED-терапії.
Стек технологій та архітектура
NLP/LLM: Використання моделей GPT-4 або Claude для ведення контекстних діалогів.
Data Science & Machine Learning: Розробка алгоритмів ранжування продуктів на основі інгредієнтів та технічних характеристик пристроїв.
Backend: Python (FastAPI/Flask) для обробки запитів та інтеграції з базою даних продуктів.
Frontend: React/Next.js або інтеграція в мобільний застосунок FOREO For You.
Data Storage: Векторні бази даних (Pinecone/Milvus) для швидкого пошуку релевантних дерматологічних знань (RAG-архітектура).
Мій внесок (Data Science)
У межах проєкту я відповідав за аналітичну частину та розробку логіки рекомендацій:
Розробка рекомендаційної моделі: Створення системи меппінгу між дерматологічними проблемами користувачів та специфікаціями лінійок FOREO.
Fine-tuning та Prompt Engineering: Налаштування поведінки мовної моделі для забезпечення високої точності медичних порад та дотримання tone-of-voice бренду.
Обробка та структурування даних: Формування та підготовка датасетів з інгредієнтами косметики та технічними параметрами гаджетів для навчання алгоритмів.
Валідація відповідей: Розробка метрик для оцінки безпеки та релевантності порад асистента, щоб уникнути помилкових дерматологічних рекомендацій.
Ключовий функціонал системи
Інтелектуальний чат-інтерфейс: Реалізація діалогового вікна в стилі ChatGPT, що дозволяє користувачам отримувати миттєві відповіді на питання щодо дерматологічного догляду.
Персоналізована діагностика: Аналіз введених даних користувача (тип шкіри, вік, поточні проблеми) для формування унікального "цифрового профілю" шкіри.
Розумні рекомендації FOREO: Алгоритмічний підбір гаджетів (LUNA, UFO, BEAR) та косметичних засобів бренду, інтегрованих у персоналізовану рутину.
Освітній контент: Генерація інструкцій та порад щодо правильного використання технологій мікрострумів, T-Sonic пульсацій та LED-терапії.
Стек технологій та архітектура
NLP/LLM: Використання моделей GPT-4 або Claude для ведення контекстних діалогів.
Data Science & Machine Learning: Розробка алгоритмів ранжування продуктів на основі інгредієнтів та технічних характеристик пристроїв.
Backend: Python (FastAPI/Flask) для обробки запитів та інтеграції з базою даних продуктів.
Frontend: React/Next.js або інтеграція в мобільний застосунок FOREO For You.
Data Storage: Векторні бази даних (Pinecone/Milvus) для швидкого пошуку релевантних дерматологічних знань (RAG-архітектура).
Мій внесок (Data Science)
У межах проєкту я відповідав за аналітичну частину та розробку логіки рекомендацій:
Розробка рекомендаційної моделі: Створення системи меппінгу між дерматологічними проблемами користувачів та специфікаціями лінійок FOREO.
Fine-tuning та Prompt Engineering: Налаштування поведінки мовної моделі для забезпечення високої точності медичних порад та дотримання tone-of-voice бренду.
Обробка та структурування даних: Формування та підготовка датасетів з інгредієнтами косметики та технічними параметрами гаджетів для навчання алгоритмів.
Валідація відповідей: Розробка метрик для оцінки безпеки та релевантності порад асистента, щоб уникнути помилкових дерматологічних рекомендацій.
Warszawa 
Вільний для роботи