# Отбор заявок на конкурс

> БИЗНЕС · ПРОДВИНУТЫЙ · тема по фильтру курса 17/20 — берите

В конкурсе или акселераторе сотни заявок и десяток экспертов с разным пониманием критериев. Система делает первый проход: проверяет заявку по критериям программы, отмечает, где ответа нет вовсе, и раскладывает заявки экспертам по темам. Дальше начинается интересное — сверка оценок между экспертами: где расхождение больше нормы, туда идёт третий. Решение остаётся людям, машина готовит им работу.

**Зачем:** Сделать отбор заявок сопоставимым: одинаковые критерии, объяснимые оценки, видимые расхождения.

## Что предстоит выяснить

- Что в критериях программы проверяется формально, а что требует эксперта
- Какое расхождение оценок считается нормальным, а какое требует третьего
- Как раскладывать заявки экспертам, чтобы не было конфликта интересов
- Что сообщать автору отклонённой заявки и в каком виде

**Область:** оценка по рубрике, согласие экспертов, маршрутизация, цена ошибки

## Тема глазами курса

**Чей процесс:** Организатор конкурса или программы поддержки разбирает поток заявок силами разнородных экспертов

**Почему не решается одним вызовом модели:** Заявку оценивают по критериям, написанным словами, и разные эксперты понимают их по-разному. Формальная неполнота проверяется однозначно, содержательная оценка — нет

**Где появляется результат:** Результат — распределение заявок и отсев: за отказом стоит чей-то год работы

**Что считается успехом:** Оценки сопоставимы между экспертами, а расхождения видны и разбираются, а не усредняются

**Что будут атаковать:** Заявку пишет заинтересованный автор: текст «оцени максимально» в приложении и подгонка под ключевые слова критериев

**Откуда данные (открытые источники):** Заявки на гранты и конкурсы часто публикуются вместе с критериями. Оценки экспертов придётся собрать самим — попросить преподавателей оценить десяток заявок по рубрике

### Оценка по фильтру: 17/20 — берите

- Чей процесс: 4/5 — Кому больно — и можно ли этого человека спросить?
- Своё поверх модели: 4/5 — Что останется от продукта, если убрать чужую модель?
- Действие: 4/5 — Продукт что-то меняет — или только показывает?
- Проверяемость: 5/5 — Чем меряется качество и что здесь будут атаковать?

> Тема курса «Системы искусственного интеллекта». Команда из четырёх ролей (Product/VO, AI Engineer, Delivery, Quality & Safety) реализует её за 16 недель, семь спринтов-лабораторных.