Задача
Fairmarkit делает корпоративную платформу закупок, в которой команды ведут RFP, оценивают поставщиков и управляют сорсингом в масштабе. Задача — встроить ИИ-поддержку решений прямо в существующий процесс: закупщикам нужны были сгенерированные LLM рекомендации по поставщикам без выхода из привычных инструментов, а разрозненные закупочные процессы предстояло собрать в один связный табличный вид.
Сделано внутри Nx-монорепозитория на Angular 21, в кросс-функциональной команде из ~10 инженеров в инженерной организации на ~200 человек, с системным Angular-ревью как частью Scrum-процесса.
Что сделано
Функция ИИ-поддержки решений, потребляющая сгенерированные LLM рекомендации по поставщикам, — командам закупок проще выбирать оптимальных вендоров из больших исторических и живых данных.
Модуль консолидации процессов на AG Grid с серверной обработкой данных: разрозненные закупочные процессы сведены в одну таблицу с подобранными LLM вариантами вендоров.
Дашборд автоматизации на Angular Signals и NgRx — реактивное состояние и лучшая прозрачность процессов на платформе, обслуживающей корпоративных клиентов по всему миру.
Участие в архитектурных решениях по фронтенду на уровне команды.