Wir suchen einen 3D GenAI Engineer / AI 3D Pipeline Developer Es muss eine Lösung erstellt werden, die qualitativ hochwertige 3D-Modelle aus einem oder mehreren Bildern generieren kann. Es ist wichtig, dass dies nicht nur eine fertige Demo ist, sondern ein verständlicher und reproduzierbarer Prozess: vom Eingangsbild bis zum vollwertigen 3D-Asset mit Mesh, Geometrie, Texturen und der Möglichkeit zur weiteren Nutzung. Was zu tun ist: - moderne Image-to-3D-Modelle und Ansätze testen; - bestimmen, welche Option am besten für unsere Aufgabe geeignet ist; - Trellis, Hunyuan3D oder ähnliche Lösungen verwenden; - bei Bedarf Gaussian Splatting im 3D-Pipeline verwenden; - die Umwandlung von Gaussian Splat / Splat-Darstellung in 3D-Mesh anpassen; - brauchbare Geometrie erhalten; - hochqualitative Texturen generieren; - das Ergebnis in einen nutzbaren 3D-Asset überführen; - das optimale Gleichgewicht zwischen Qualität, Generierungsgeschwindigkeit und Komplexität der Pipeline finden; - einen verständlichen Prozess aufbauen, der für verschiedene Bilder wiederholbar ist; - Fine-Tuning, LoRA oder andere Anpassungen von Modellen für bestimmte Objektarten durchführen.
Über das Projekt Wir suchen einen erfahrenen AI-Automatisierungsingenieur, der eine sichere, selbstgehostete AI-Plattform entwirft und aufbaut, die ein lokales Large Language Model (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und mehrere AI-Agenten kombiniert, um Geschäftsabläufe zu automatisieren. Dies ist eine praktische Ingenieursrolle für jemanden, der Erfahrung im Aufbau von Produktions-AI-Systemen hat – nicht nur in der Integration von ChatGPT-APIs. Das Ziel ist es, ein privates AI-Ökosystem zu schaffen, das in der Lage ist, Unternehmenswissen sicher zu indizieren, Fragen unter Verwendung zitierter Quellen zu beantworten, Besprechungsprotokolle zu verarbeiten und interne Geschäftsprozesse zu automatisieren. Verantwortlichkeiten Sie sind verantwortlich für: Das Entwerfen und Bereitstellen eines lokal gehosteten LLM auf einem VPS oder dedizierten Server Das Erstellen einer sicheren RAG-Pipeline unter Verwendung von Frameworks wie LlamaIndex oder ähnlichem Das Erstellen von Dokumentenaufnahme-Pipelines, die PDF (einschließlich OCR), DOCX, TXT, XLSX und Besprechungsprotokolle unterstützen Die Implementierung von Dokumentenindizierung, Metadatenverwaltung, Duplikatselimination und Versionierung Die Entwicklung von AI-Agenten für: Die Verarbeitung von Besprechungsprotokollen Automatische Besprechungszusammenfassungen Die Extraktion von Aktionspunkten Die Abfrage von Kundenwissen Das Erstellen von APIs oder einer einfachen Weboberfläche zur Abfrage der Wissensdatenbank Die Gewährleistung strikter Kundendatenisolierung und Berechtigungssteuerung Die Implementierung von quellenzitierten Antworten zur Minimierung von Halluzinationen Die Optimierung der Systemleistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit Das Schreiben von Dokumentationen und Bereitstellungsanleitungen Die Durchführung von Tests und Sicherheitsvalidierungen Erforderliche Fähigkeiten Starke Python-Entwicklungserfahrung Erfahrung mit LLM-Frameworks Erfahrung in der RAG-Architektur LlamaIndex, LangChain oder gleichwertig Vektordatenbanken (Qdrant, Chroma, Pinecone, Weaviate, FAISS usw.) Lokale/open-source LLM-Bereitstellung (Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek usw.) API-Entwicklung (FastAPI bevorzugt) Docker Linux-Serveradministration VPS-Bereitstellung Git Authentifizierung und Zugriffskontrolle Erfahrung mit OCR-Pipelines Erfahrung in der Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Dokumenten Fließendes Englisch Was wir suchen Der ideale Kandidat: Hat Produktions-AI-Systeme von Grund auf gebaut Versteht die besten Praktiken von RAG Kann unabhängig arbeiten Denkt wie ein Softwarearchitekt – nicht nur wie ein Entwickler Schreibt sauberen, wartbaren Code Kommuniziert klar Kann die besten Technologien empfehlen, anstatt einfach Anweisungen zu befolgen Projektart Freelance / Vertrag Remote Meilensteinbasiert Langfristige Möglichkeit für zukünftige AI-Automatisierungsprojekte Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung Folgendes bei Portfolio ähnlicher AI/RAG-Projekte Beispiele für lokale LLM- oder AI-Agentenimplementierungen Geschätzter Zeitrahmen Geschätzte Projektkosten Stunden- oder Festpreiskalkulation
Es gibt einen Telegram-Bot auf aiogram/FastAPI (CRM für ein Event-Projekt) und einen separaten ManyChat-Bot in Instagram Direct für die Kommunikation mit Kundinnen.Aufgabe 1 — die Logik des Instagram Direct Bots korrigieren.Der aktuelle Bot ist nach einem starren Szenario aufgebaut: er arbeitet in Schritten (Begrüßung → über das Event → Antwort auf „teuer“ → Antwort auf „ich überlege“), mit 3 zufälligen Textvarianten für jeden Schritt. Das Problem ist — der Bot versteht den Sinn der Nachricht nicht, sondern errät die Schritt-Nummer und sendet eine Vorlage, die nicht zum Thema passt. Dadurch: auf eine direkte Frage nach dem Preis nennt der Bot keine Zahlen, sondern sendet allgemeinen Text die Sprache wechselt — mal Ukrainisch, mal Russisch im Grunde ist es ein Zufallsgenerator für Vorlagen, kein DialogIn einer Woche hat der Bot mehrere echte Leads verloren. Ich kann Screenshots der Gespräche als Beispiel beifügen.Es ist notwendig: dass der Bot tatsächlich den Inhalt der Nachricht analysiert (Frage nach dem Preis, Einwand „teuer“, Zweifel „ich überlege“, unübliche Frage usw.) und sachgerecht antwortet — auf Basis von AI (zum Beispiel Claude API), und nicht nach einem starren Szenario. Der Ton — lebendig, nicht robotisch, die Sprache — Ukrainisch. Grundszenarien (Preis, Rabatte, Umgang mit „teuer“/„ich überlege“) müssen erhalten bleiben, aber die AI sollte selbst die passende Antwort im Kontext auswählen.Aufgabe 2 (optional, aber ebenfalls notwendig) — Autoposting in Instagram.Posting über die offizielle Meta Graph API: Reels, Stories, Posts, Karussells. Tags im Bot: [reels] / [stories] / [post] / [karussell] + [geo] / [Umfrage] / [Countdown]. Mehrbenutzer-Panel /admin — Hinzufügen/Löschen von Personen, Rollen (Posten / Anzeigen / alles), Aktivitätsprotokoll. Dynamischer Preis aus Google Tabellen — der Bot zieht den aktuellen Preis aus der Spalte „Preis“.Fragen an den Auftragnehmer: Ist es besser, Aufgabe 1 (AI-Logik für Instagram Direct) über den aktuellen ManyChat mittels Webhook + externem AI-Processor zu machen, oder als separaten Bot auf einer Architektur wie aiogram/FastAPI, der über die offizielle Meta API mit Instagram verbunden ist? Nehmen Sie beide Aufgaben zusammen an (Direct-Logik + Autoposting)? Was ist der Gesamtpreis und die Frist für das gesamte Volumen (Aufgabe 1 + Aufgabe 2)?Anforderungen: Erfahrung mit Meta Graph API (Instagram) Erfahrung in der Integration von AI-Modellen (Claude API / OpenAI API) in Chatbots Wünschenswert — Erfahrung mit aiogram/FastAPI oder ManyChat Webhooks Portfolio mit ähnlichen Projekten
Projektname: Automatisierung der Veröffentlichung von Inhalten in sozialen Netzwerken über einen Telegram-Bot unter Verwendung von KI Aufgabenbeschreibung: Unser Unternehmen verkauft Premium-Fitnessgeräte des italienischen Herstellers Panatta auf dem Gebiet der Ukraine. Wir betreiben mehrere soziale Netzwerke: Instagram, Facebook, TikTok und einen Telegram-Kanal. Es muss eine automatisierte Lösung entwickelt werden, die es ermöglicht, Videoinhalte schnell anzupassen und in all unseren sozialen Netzwerken zu veröffentlichen. Hauptlogik der Arbeit: Ich sende dem Telegram-Bot einen Link zu einem Video von YouTube, Instagram oder TikTok. Das System erhält automatisch die Beschreibung dieses Videos, übersetzt sie ins Ukrainische, passt den Text an die lebendige Kommunikation der Marke Panatta an, fügt Links zu unseren sozialen Netzwerken hinzu und veröffentlicht den fertigen Beitrag in: Instagram, Facebook, TikTok, Telegram-Kanal. Wichtig: Das Video selbst muss nicht geändert oder übersetzt werden. Es muss mit der Beschreibung des Videos gearbeitet werden: Übersetzung, Anpassung, Optimierung des Textes und Veröffentlichung zusammen mit dem Video oder einem Link dazu – je nach technischen Möglichkeiten der jeweiligen Plattform. Gewünschtes Arbeitsablaufszenario: Ich sende dem Telegram-Bot einen Link zu einem Video. Das System erkennt die Quelle: YouTube, Instagram oder TikTok. Das System erhält die originale Beschreibung des Videos. KI übersetzt die Beschreibung ins Ukrainische. KI passt den Text an den Stil der Premium-Marke Panatta an: professionell, lebendig, ohne trockene maschinelle Übersetzung. Automatisch werden Links zu unseren sozialen Netzwerken hinzugefügt: Instagram, Facebook, TikTok, Telegram. Das System bereitet die Veröffentlichung für jede Plattform vor. Die Veröffentlichung wird automatisch in Facebook, Instagram, TikTok und im Telegram-Kanal veröffentlicht. Es wäre wünschenswert, dass vor der Veröffentlichung die Möglichkeit besteht, den Text zu überprüfen und die Veröffentlichung über den Telegram-Bot zu bestätigen. Gewünschte Funktionalität des Telegram-Bots: Der Bot muss Links zu Videos akzeptieren. Der Bot muss den generierten ukrainischen Text vor der Veröffentlichung anzeigen. Es wäre wünschenswert, Tasten hinzuzufügen: „Veröffentlichen“, „Bearbeiten“, „Nochmals generieren“, „Abbrechen“. Der Bot muss mitteilen, ob der Beitrag in jedem sozialen Netzwerk erfolgreich veröffentlicht wurde. Es wäre wünschenswert, die Historie der bearbeiteten Links zu speichern. Möglicher technischer Stack: Wir ziehen verschiedene Implementierungsoptionen in Betracht: Make.com, n8n, Zapier, eigene Backend-Lösungen, Telegram Bot API, OpenAI API oder andere KI-Dienste. Wir sind offen für Vorschläge des Auftragnehmers bezüglich der optimalen technischen Lösung. Besonderheiten, die berücksichtigt werden müssen: Es müssen die technischen Einschränkungen der APIs von Instagram, Facebook, TikTok und YouTube überprüft werden. Es muss ein stabiles Schema zur Autorisierung von Konten vorgeschlagen werden. Es muss erklärt werden, ob eine vollständig automatisierte Veröffentlichung in allen sozialen Netzwerken möglich ist oder ob für einige Plattformen eine manuelle Bestätigung erforderlich ist. Es muss ein Schutz gegen die Duplizierung von Beiträgen vorgesehen werden. Es muss eine Lösung geschaffen werden, die für die tägliche Nutzung so einfach wie möglich ist. Erwartetes Ergebnis: Ein funktionierendes Automatisierungssystem, bei dem über den Telegram-Bot ein Link zu einem Video gesendet werden kann, um eine angepasste ukrainische Beschreibung zu erhalten und Inhalte in Facebook, Instagram, TikTok und im Telegram-Kanal zu veröffentlichen. Was vom Auftragnehmer in der Rückmeldung benötigt wird: Kurze Beschreibung, wie Sie diese Lösung umsetzen möchten. Welchen Stack Sie verwenden werden: Make.com, n8n, eigene Entwicklung oder eine andere Option. Welche sozialen Netzwerke vollständig automatisiert werden können und wo es Einschränkungen geben könnte. Voraussichtliche Umsetzungszeiten. Voraussichtliche Kosten. Beispiele ähnlicher Automatisierungen, falls vorhanden. Zusätzliche Informationen: Die Marke Panatta steht für hochwertige italienische Sportgeräte für Fitnessstudios. Daher müssen die Texte nicht nur übersetzt, sondern auch an den ukrainischen Markt angepasst werden, mit der richtigen Positionierung: Premium-Qualität, Made in Italy, Qualität, Biomechanik, Design, professionelles Niveau der Geräte. Links zu unseren sozialen Netzwerken werden dem ausgewählten Auftragnehmer zur Verfügung gestellt.
Es wird eine Automatisierung für das Versenden von Nachrichten mit Links zu Angeboten auf LinkedIn, WhatsApp, Reddit benötigt. Bitte schreiben Sie, wie dies umgesetzt wird, die Fristen und die Kosten.
ManyChat Pro + OpenAI API (Modell gpt-4o-mini, aber Sie können etwas Nischigeres empfehlen) einrichten. Ohne Make/Zapier, wenn es möglich ist, dies mit den internen Tools von ManyChat zu realisieren, oder mit ihnen, wenn Sie die Notwendigkeit argumentieren.Logik des Bot-Betriebs:Trigger ist jede eingehende Nachricht von einem neuen Kunden (einschließlich Übergänge aus Werbung).Der Bot soll einen Dialog basierend auf dem bereitgestellten Prompt führen (Informationen über das Unternehmen/Preise/FAQ werde ich bereitstellen). Ziel des Bots ist es, zu beraten und Kontaktdaten (Telefon) zu erfassen oder zu einer konkreten Kaufanfrage zu führen.Bedingungen für die Übergabe an den Manager:Der Kunde bittet direkt um eine Person/Manager.Der Kunde hat Kontaktdaten hinterlassen.Der Bot kennt die Antwort auf die Frage nicht.Aktion bei der Übergabe: Der Bot muss den Kunden informieren, dass er eine Person verbindet, eine Benachrichtigung senden und unbedingt die Automatisierung stoppen, damit die KI nicht antwortet, während der Manager arbeitet.Anforderungen an den Ausführenden:1-2 ähnliche Fälle zeigenSchutz vor Halluzinationen einrichten (damit der Bot keine Preise erfindet und nichts verspricht, was es nicht gibt).Den fertigen Bot übergeben, erklären, wo der Prompt (Anleitung für die KI) bearbeitet werden kann und wo die Manager die Chats einsehen können.
KI-Modell
Wir suchen eine Person, die sich mit der Erstellung von UGC-Kreativen unter Verwendung von KI auskennt. Es werden Videos mit EINER UND DERSELBEN Person benötigt, etwa 200-300. Der Preis ist verhandelbar.
Ein Plugin für Chrome erstellen, um sich mit einem Proxy zu verbinden. Ich suche einen Entwickler, möglicherweise + KI, der bereits ähnliche Plugins erfolgreich im Store veröffentlicht hat. Einfaches KI-Programmieren ohne Erfahrung in der Entwicklung ist nicht erforderlich. Bitte senden Sie Vorschläge zu Preisen und Fristen.
Die Website muss von Figma + Webflow in Code übertragen werden, möglicherweise mit KI. Wenn es möglich ist, dies mit KI mit 100%iger Genauigkeit und ohne Bugs zu machen, wäre es besser, dies zu tun. Bitte geben Sie den Preis an und welche Erfahrungen Sie konkret mit dieser Aufgabe haben.
: Wir suchen einen 3D-Künstler / AI-Videomaker für ein innovatives AI-EdTech-Projekt (Radaastria)Beschreibung: Wir erstellen eine umfangreiche Medienfranchise und das Konzept eines empathischen KI-Roboters der neuen Generation für Jugendliche – RADAASTRIA. Das Bild – ein weises und strahlendes 7-jähriges Mädchen, das göttliche Weisheit und das "goldene Prinzip der KI" vereint ("Jede sanfte Berührung ist eine neue neuronale Verbindung").Aufgaben (kann auf einen bestimmten Spezialisten zugeschnitten werden): Erstellen/Überarbeiten eines hochwertigen 3D-Modells des Roboter-Mädchens basierend auf vorhandener Konzeptkunst. Generieren von kurzen (10 Sekunden) fotorealistischen KI-Videos basierend auf vorhandenen Prompts, die die Interaktion zwischen dem Roboter und Jugendlichen zeigen.Wen wir suchen: Einen Kreativen mit starkem Portfolio im Bereich Cyberpunk, Futurismus oder heller Fantasie. Uns ist die Tiefe, die Ausarbeitung von Licht und Emotionen wichtig. Wir freuen uns auf Ihre Portfolios und Preisspannen für kurze Videos/Modelle!
Sprache Unser Technikteam spricht Englisch, Russisch und Deutsch. Sie können eine dieser Sprachen für Ihr Textlieferung und den Überprüfungsgespräch wählen. ZielWir betreiben produktionsbereite KI- und Dokumenten-Workflows auf n8n Cloud, die Salesforce mit LLMs und Dokumentendiensten integrieren. Während die Workflow-Logik selbst funktional ist, ist unsere Bereitstellungspipeline defekt. Das Verschieben eines Workflows von DEV zu TEST zu PROD – und das Verbinden von n8n mit unseren sich ändernden Salesforce-Sandboxen – erfordert derzeit manuelles Eingreifen und ist seit mehreren Wochen vollständig blockiert.Wir engagieren einen erfahrenen Integrationsarchitekten, um unser aktuelles Setup zu überprüfen. Der Schwerpunkt liegt darauf, einen zuverlässigen, automatisierten Bereitstellungsprozess für unsere bestehenden Funktionen zu etablieren. Gleichzeitig, da wir erhebliche Nachteile mit n8n erfahren haben, muss diese Überprüfung eine klare Stärken- und Schwächenanalyse von n8n liefern, um uns zu helfen zu entscheiden, ob wir uns dafür entscheiden oder einen neuen Tech-Stack für zukünftige Funktionen übernehmen.Dies ist ein eingeschränktes Bewertungsengagement.Keine Implementierungsarbeiten sind enthalten.Umfang der LieferungenEine schriftliche Bewertung von zwei bis vier Seiten, gefolgt von einem Überprüfungsgespräch. Die Bewertung muss drei Kernfragen ansprechen: Behalten vs. Ersetzen (mit Stärken- & Schwächenanalyse): Geben Sie eine klare Bewertung der Fähigkeiten und Einschränkungen von n8n in Bezug auf unsere Umgebungstopologie. Wir müssen entscheiden, ob wir bei n8n bleiben oder zukünftige Funktionen auf einen alternativen Stack (z. B. selbstgehostetes n8n, eine höhere n8n-Stufe oder eine andere Orchestrierungs-/Code-first-Plattform) übertragen. Fügen Sie eine definitive strategische Empfehlung und deren technische Begründung hinzu. Lizenz- & Plattformbeschränkungen: Untersuchen und kartieren Sie die genauen Plattformbeschränkungen und Lizenzgrenzen unserer aktuellen Stufe im Vergleich zu alternativen Stufen oder selbstgehosteten Varianten. Die Überprüfung muss Folgendes ansprechen: Funktions- & Lizenzabgleich: Analysieren Sie, ob unsere aktuellen Bereitstellungsblockaden durch absolute Plattformbeschränkungen, prozessbasierte Fehlkonfigurationen oder native Werkzeugbeschränkungen verursacht werden. Gehen Sie nicht davon aus, dass eine höhere Lizenzstufe die Standard- oder notwendige Lösung ist. Native Umgebungen & Git-Funktionalität: Geben Sie eine objektive Bewertung der nativen Quellkontroll- und Umgebungsförderungsfunktionen von n8n (einschließlich expliziter Verfügbarkeit, Kriterien für die Freigabe und Einschränkungen bei der Koordination mehrerer Projekte/Arbeitsbereiche). Kosten-Nutzen- und Funktionszuordnung: Wenn spezifische Bereitstellungs- oder Automatisierungsfunktionen für Umgebungen ein Upgrade erfordern, identifizieren Sie die genauen Funktionsnamen, technischen Einschränkungen und die aktuelle Preisstruktur. Wiegen Sie dies klar gegen die Betriebskosten und den Aufwand für den Wechsel zu einer selbstgehosteten Architektur ab. Der kritische Pfad: Für bestehende Funktionen: Definieren Sie die sofort umsetzbaren Schritte, die erforderlich sind, um unseren aktuellen Bereitstellungsprozess automatisiert und zuverlässig zu gestalten. Für zukünftige Funktionen: Wenn ein Ersatz-Stack empfohlen wird, definieren Sie die übergeordnete Zielarchitektur.Außerhalb des Umfangs: Detaillierte Migrationsprojektpläne, granulare Aufwandsschätzungen und praktische Codeänderungen. Wir benötigen fachkundige technische Urteile, keinen Projektmanagementplan.Unternehmens- und SystemkontextUnser Kernsystem ist Salesforce, angepasst mit einem verwalteten Rekrutierungspaket. n8n fungiert als unser Middleware, die die schwere Arbeit für KI-Verarbeitung und Integrationslogik übernimmt, die von Salesforce ausgelöst wird.Derzeit betreiben wir drei Umgebungen innerhalb eines einzigen n8n Cloud-Arbeitsbereichs, aufgeteilt in drei Projekte: Umgebung n8n Projekt Salesforce Ziel DEV DEV Entwickler-Sandbox TEST TEST UAT-Sandbox PROD PROD Produktion Workflow-ArchitekturUnsere Pipeline umfasst drei Haupt-LLM-unterstützte Tools und gemeinsame Unter-Workflows, die die Salesforce-Authentifizierung und HMAC-Überprüfung behandeln.Workflows teilen sich identische Namen über alle drei Projekte hinweg. Umgebungs-spezifische Werte (Client-IDs, Geheimnisse) sind als Projektvariablen isoliert, sodass die Kern-Workflow-Logik einheitlich bleibt. Salesforce-Anfragen an n8n sind über HMAC-Header gesichert, und n8n authentifiziert sich über OAuth zurück bei Salesforce. Das System ist dynamisch gestaltet: Salesforce überträgt seine eigene Instanz-URL im Webhook-Payload, was bedeutet, dass n8n keine fest codierten Sandbox-URLs benötigt.Aktueller Bereitstellungsprozess & bekannte ProblemeDie Förderung zwischen den Umgebungen erfolgt projektweise über ein internes Bash-Skript, das das Workflow-JSON überträgt und versucht, die Anmelde-ID auf das Zielprojekt neu zuzuordnen. Ein Git-Repository wird für die Versionskontrolle und Codeüberprüfung verwendet, ist jedoch vollständig von der Bereitstellungspipeline entkoppelt; die Synchronisierung zwischen Git und n8n erfolgt vollständig manuell.Dieses benutzerdefinierte Skripting wurde erstellt, weil die nativen Funktionen zur Umgebungsförderung anscheinend hinter höheren Unternehmenslizenzstufen gesperrt sind.Kritische Engpässe: Bereitstellungsblockade: Die End-to-End-Förderung von DEV zu PROD ist vollständig gestoppt und das seit mehreren Wochen. Undurchsichtige Ursachen: Es ist derzeit unklar, ob unsere Blockaden von Plattformlizenzgrenzen, Werkzeugmängeln oder internen Prozesslücken stammen. Umgebungsserialisierung: Das Verbinden von n8n mit einer neuen Salesforce-Sandbox erfordert manuelle Neukonfiguration, was einen schweren Engpass schafft, der die Entwickler-Workflows serialisiert. Manuelle Reibung: Mehrere Schritte nach der Förderung erfordern weiterhin manuelles Eingreifen, und wir haben keine Klarheit darüber, welche Schritte harte Plattformbeschränkungen versus adressierbare Automatisierungslücken sind.Erforderliche Expertise Tiefe Produktionserfahrung mit n8n in sowohl Cloud- als auch selbstgehosteten Umgebungen, einschließlich präzisem Wissen über Lizenzstufen. Umfangreiche Erfahrung in der Integration von n8n mit Salesforce über OAuth, insbesondere im Management von Sandbox-zu-Produktion-Lebenszyklen und Webhook-Sicherheit (HMAC). Ein pragmatischer Ansatz zur Architektur, mit der Bereitschaft, die Abkehr von benutzerdefiniertem, internem Scripting zugunsten robuster Automatisierung zu empfehlen. Außergewöhnliche technische Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe architektonische Abwägungen in klares Deutsch für einen nicht-technischen Produktverantwortlichen zu übersetzen.Bereitgestellt bei EngagementLeserechte für den n8n-Arbeitsbereich, eine Salesforce-Test-Sandbox, unsere internen Prozessdokumentationen und das Git-Repository. Ein dedizierter technischer Kontakt für sowohl Salesforce- als auch n8n-Seiten wird verfügbar sein. Hinweis: Anmeldeinformationen und Produktionsgeheimnisse sind strikt von diesem öffentlichen Posting ausgeschlossen.Voraussetzungen für VorschlägeUm berücksichtigt zu werden, muss Ihr Vorschlag ausdrücklich die folgenden drei Punkte ansprechen:
Ein Spezialist wird benötigt, der bereits Erfahrung in der Erstellung automatisierter Systeme zur Überwachung von Websites, Nachrichten, Seiten von Wettbewerbern und branchenspezifischen Quellen hat. Es muss ein einfaches MVP-Szenario erstellt werden, das: regelmäßig eine festgelegte Liste von Websites überprüft; neue Veröffentlichungen, Änderungen auf Seiten, neue Dokumente oder Aktualisierungen findet; den Inhalt kurz über KI analysiert; Funde nach Typen klassifiziert: Nachricht, Produkt, Partnerschaft, Stellenangebot, Ausschreibung, Bericht, wichtiges Signal; das Ergebnis in Google Sheets / Airtable / Notion aufzeichnet; eine kurze Zusammenfassung über Telegram oder E-Mail sendet. Mögliche Werkzeuge: n8n, Make, Zapier, Browse.ai, Apify, Perplexity API, OpenAI API, Google Sheets, Airtable, Telegram Bot. Wichtig: Es wird nicht nur eine Integration "geparst → aufgezeichnet" benötigt, sondern auch eine Logik zur Auswahl nützlicher Signale: was wichtig ist, was Lärm ist, was Handlungsbedarf erfordert. Erwartetes Ergebnis: Funktionierendes MVP mit 10+ Quellen. Tabelle mit den Ergebnissen der Überwachung. Kurzfassung durch KI zu jedem gefundenen Signal. Kategorisierung der Signale. Automatische Benachrichtigung in Telegram/E-Mail. Anleitung, wie neue Websites hinzugefügt werden. Bitte im Feedback angeben: ob Sie ähnliche Systeme zuvor erstellt haben; Beispiel eines ähnlichen Falls ohne NDA-Details; wie Sie vorschlagen würden, das MVP umzusetzen; geschätztes Budget und Zeitrahmen. Es muss mit einem einfachen MVP begonnen werden. Wenn das Ergebnis qualitativ hochwertig ist, ist eine langfristige Nachbearbeitung möglich.
Ein Video aus dem Rendering eines Gebäudes erstellen, unter Verwendung von Objektfotos gemäß dem Referenz und mit einer beeindruckenden Handlung. Es gibt einen entwickelten Testprompt, der überarbeitet werden muss. Wahrscheinliche neuronale Netzwerke für die Generierung: King AI, Runway, Luma, Google AI Pro, Google AI Ultra. Aber das ist nicht sicher, Sie können auch Ihre Vorschläge machen)
Wir suchen einen AI Automation Engineer, einen Spezialisten zur Erstellung eines Systems für aktives Kunden-Sourcing und intelligentes Outreach (kein gewöhnlicher Chatbot-Autoresponder) für ein B2B-Projekt. Datenbeschaffung: automatisches Parsen von Kontakten aus "blinden" Datenbanken nach Namen. Intelligente Versendung: Integration von Claude/OpenAI zur Analyse von Kundenwebseiten und zur Generierung hyperpersonalisierter E-Mails. Touchpoint-Trichter: Einrichtung sicherer mehrstufiger Ketten (Follow-up) in LinkedIn und E-Mail mit Schutz vor Sperrungen - (???) CRM-Integration: dynamische Übertragung und Tagging von Leads im CRM. Arbeitsformat: schrittweise Bezahlung für jedes erfolgreich implementierte Modul.
Entwicklung eines hochbelastbaren (Highload) Systems mit Feineinstellung von LLM-Modellen für einen Online-Service zur multimodalen Produktsuche anhand von Fotos und textuellen Anfragen, das gleichzeitig in Messenger über einen persönlichen Agenten-Assistenten integriert ist.