Публикувано на 13 ноември 2026 г.Когато една сложна индустриална машина има проблем, откриването на причината може да изисква преглед на стотици параметри, различни системи и исторически данни. Откъде започва инженерът и кои сигнали заслужават вниманието му първо?
Именно върху тази задача работи екип на ICT Strypes, който разработва AI-базирано решение за диагностика за свой клиент, водещ производител на оборудване за полупроводниковата индустрия. Решението анализира сензорни данни, открива аномалии и помага на инженерите да насочат търсенето към потенциалните причини за даден проблем.
За работата им разговаряме със Симеон Георгиев, Project Manager в ICT Strypes. Той е част от проекта практически от самото начало и отговаря както за неговото управление, така и за кариерното развитие на екипа.
„Това, което лично много ми харесва в проекта, е, че сме на пресечната точка между AI, data science, software engineering и реален инженеринг“, споделя Симеон.
Как се анализират данни при повреда?
При повреда инженерът трябва да открие кои от множеството взаимосвързани сигнали могат да го насочат към причината за аномалията. Решението на ICT Strypes автоматизира голяма част от анализа и подрежда сигналите по значимост.
Каква точно е ролята на AI в решението?
„Използваме machine learning, deep learning, anomaly detection и causal analysis върху реални сензорни данни. Имаме различни аналитични подходи, които разглеждат поведението на параметрите около дадена повреда, търсят аномалии и зависимости и след това комбинират резултатите, за да предложат кои сигнали са най-релевантни за разследването“, обяснява Симеон.
Екипът развива и Generative AI направление и е изградил RAG решение, което използва векторна база данни с инженерна информация. Целта е в бъдеще AI да подпомага и процеса по търсене и свързване на информация от различни инженерни източници.
Loading …Една задача, няколко различни гледни точки
Екипът обединява специалисти по data science, анализ на данни, математика, machine learning и software engineering. В него има Tech Lead и Solution Architect, а според задачата се включват и front-end, back-end, DevOps и UX специалисти.
По всяка нова задача екипът работи съвместно по целия процес: от изясняването на инженерния проблем и подготовката на данните до избора или разработването на модел. Те проверяват резултатите с експертите на клиента, преди да превърнат разработката във функционалност, която след това инженерите могат да използват.
Какъв е „пулсът“ на екипа?
„Основният ICT Strypes екип е базиран в България, макар и разпръснат из доста различни градове. Работим ежедневно с нашите клиенти и инженерни експерти“, разказва Симеон.
Екипът организира съвместни уъркшопи с клиента, като се стреми такива срещи да има всяко тримесечие. Ежедневната работа следва Agile подход, адаптиран към спецификата на проект с много изследователска дейност и експерименти.
За Симеон тази среда е ценна и от гледна точка на развитието на хората.
„За мен важната част е да изградим екип, който има необходимата експертиза и пространство да развива нови идеи и да се занимава с иновации.“
Следващата стъпка: по-бързо от експеримент до продукт
Какво предстои в следващия етап на проекта?
„Следващата голяма стъпка за нас е да изградим много по-бърз път от AI PoC до продукт. Вече имаме опит в разработването и валидирането на AI решения, а сега искаме успешните идеи много по-бързо да преминават от експеримент към решение, което инженерите могат реално да използват“, казва Симеон.
Това отваря задачи около автоматизацията, софтуерната разработка, интеграцията и превръщането на прототипите в устойчиви продукти. Паралелно ще продължат изследванията и експериментите с нови подходи.
Explore more
Място за още експертиза
Разширяването на екипа е сред основните фокуси за 2027 г. В момента ICT Strypes търси колеги за три роли, свързани с развитието на AI проектите.
За Mid Data Scientist / AI е необходим предишен опит и стабилна основа в machine learning, анализ на данни и статистика, както и желание за работа с реални инженерни данни и експериментални модели.
Ролята GenAI Specialist съчетава AI и Data Science познания с практически софтуерни умения. Търси се доказан опит във воденето на AI проекти и внедряването им като работещи продукти. Участието обхваща избора на подход, разработването, валидирането и интеграцията със съществуващи системи.
За Mid Business Analyst за AI проекти фокусът е върху превръщането на бизнес и инженерните проблеми в конкретни сценарии на приложение, ясен обхват и критерии за успех. Ролята предполага пряка работа с инженерите, AI екипа и заинтересованите страни.
„Търсим хора, които могат да вземат сравнително неструктуриран инженерен проблем и да помогнат да го превърнем в работещо AI решение“, обобщава Симеон.
Разгледайте актуалните обяви на ICT Strypes тук.
