Тема выпускной квалификационной работы: «Проект улучшения процесса контроля качества товаров на маркетплейсе». Целью работы является разработка и внедрение эффективных методов и подходов для повышения качества товаров, реализуемых на платформе "Яндекс Маркет". Объектом разработки являются процессы контроля качества товаров, реализуемые на маркетплейсе "Яндекс Маркет", предметом – методы и технологии автоматизации контроля качества. Был проведен эксперимент: построена имитационная модель, собрана и обработана статистика результатов моделирования. Предложены рекомендации для внедрения изменений в процессы контроля качества. Область применения результатов ВКР: процессы контроля качества товаров на маркетплейсе "Яндекс Маркет", а также в других компаниях, занимающихся электронной коммерцией. По результатам обработки статистики эксперимент проведен успешно: показатель качества товаров повысился по сравнению с предыдущим периодом. В качестве рекомендаций была построена система автоматизированного контроля качества с использованием технологий искусственного интеллекта и Computer Vision, направленная на дальнейшее улучшение процессов контроля и обеспечения высокого качества товаров.

A theme of graduate qualification work: "Project to Improve the Quality Control Process of Goods on a Marketplace". The aim of the work is to develop and implement effective methods and approaches to improve the quality of goods sold on the "Yandex Market" platform. The object of the development is the quality control processes of goods implemented on the "Yandex Market" marketplace, and the subject is the methods and technologies for automating quality control. An experiment was conducted: a simulation model was built, and statistics of the simulation results were collected and processed. Recommendations were made for implementing changes in the quality control processes. Application area of the thesis results: quality control processes of goods on the "Yandex Market" marketplace, as well as in other companies engaged in e-commerce. The experiment was successfully conducted based on the processed statistics: the quality indicator of goods improved compared to the previous period. As recommendations, a system of automated quality control using artificial intelligence and computer vision technologies was developed to further improve the control processes and ensure high quality of goods.