Безопасность:
Ролевая модель: администратор системы / оператор МФЦ / исполнитель в департаменте / аналитик (только просмотр)
Все обращения содержат персональные данные (ФИО, адрес, телефон). Хранение только в защищённом контуре с шифрованием AES-256
Аудит доступа: логирование каждого факта просмотра обращения с указанием сотрудника и времени
Интеграция через токен-авторизацию (OAuth 2.0) с системой «Открытый город»
Обязательная фильтрация вложений: проверка на вредоносный код перед передачей в ML-модуль

Надёжность и SLA:
Доступность API: 99,5% (не более 3,6 часов простоя в месяц)
Время ответа API классификации: не более 500 мс на одно обращение (текст до 5000 символов + до 3 вложений)
Ручное дублирование: если ML-модуль не может определить тему с уверенностью > 70% — обращение направляется в очередь ручной модерации
Резервирование: минимум 2 инстанса ML-сервиса с автоматическим отказоустойчивость

Нагрузка и масштабирование:
Пиковая нагрузка: 1500 обращений в час (утро понедельника и пятница вечер)
Горизонтальное масштабирование: автоматический запуск дополнительных pod-ов при превышении 70% CPU на текущих
Хранение истории: не менее 3 лет с возможностью переобучения модели на новых данных
Ограничение на размер одного обращения (текст + вложения): 15 MB

Интеграция и поддерживаемость:
API спецификация в формате OpenAPI 3.0
Поддержка входящих форматов: JSON (из чат-бота), EML (почта), CSV (выгрузка из соцсетей)
ML-модель должна быть дообучаема на новых размеченных данных без переделки всего сервиса
Логирование классификации: метка (департамент) + confidence score (0-100%) для аудита ошибок

Дополнительные бизнес-ограничения:
Запрещено использовать иностранные облачные API (Yandex Cloud, SBER Cloud — разрешены)
Код должен быть предоставлен с лицензией MIT для возможной передачи в регионы
Время развёртывания тестового стенда: до 2 часов после получения доступа к VM