Yevheniia G.
Zaproponuj Yevheniia pracę nad swoim kolejnym zleceniem.
Prywatna wiadomość
Zaproponuj zlecenie
Kijów,
Ukraina
10 miesięcy 18 dni temu
jestem na urlopie
Zakończono 1 Sejf
10 miesięcy 29 dni temu
1 zleceniodawca
w Serwisie 7 lat
Ranking
Zakończonych zleceń
Średnia ocena
Poziom znajomości języków obcych
Українська: native
English: zaawansowany
Umiejętności i kwalifikacje
Programowanie
-
AI i uczenie maszynowe
od 82 PLN za godzinę
-
Bazy danych i SQL
od 82 PLN za godzinę
-
Content Management Systems
od 82 PLN za godzinę
-
Javascript & Typescript
od 82 PLN za godzinę
-
Kryptowaluty i blockchain
od 82 PLN za godzinę
-
Parsowanie danych
od 82 PLN za godzinę
-
Programowanie stron internetowych
od 82 PLN za godzinę
-
Python
od 82 PLN za godzinę
-
Tworzenie chatbota
od 82 PLN za godzinę
Usługi
-
AI consult
od 82 PLN za godzinę
-
Automatyzacja zarządzania przedsiębiorstwem
od 82 PLN za godzinę
-
Cyberbezpieczeństwo i ochrona danych
od 82 PLN za godzinę
-
Kompleksowe prace nad stroną internetową
od 82 PLN za godzinę
-
Obróbka danych
od 82 PLN za godzinę
-
Obsługa stron internetowych
od 82 PLN za godzinę
-
Wyszukiwanie i zbieranie informacji
od 82 PLN za godzinę
Administracja systemami IT
-
Linux i Unix
od 82 PLN za godzinę
Praca z tekstami
-
AI tekst
od 82 PLN za godzinę
Portfolio
-
109 410 PLN System semantycznego wyszukiwania i generowania raportów (RAG)
AI i uczenie maszynowe
System analityki niestrukturalnych danych (tekstów i mediów), która realizuje podejście RAG w celu zapewnienia wyszukiwania semantycznego oraz tworzenia ustrukturyzowanych raportów na podstawie przefiltrowanych wyników. Interfejs umożliwia użytkownikom przeprowadzanie głębokiego wyszukiwania w bazie dokumentów tekstowych, obrazów, wideo i audio z uwzględnieniem różnych filtrów: typ danych, zakres dat, metadane.
Po wyszukiwaniu użytkownik ma możliwość tworzenia spersonalizowanych raportów analitycznych, generowanych za pomocą modeli LLM (w tym lokalnych lub API) na podstawie wybranego kontentu.
… Kluczowe funkcje:
* Wyszukiwanie semantyczne za pomocą RAG (połączenie wyszukiwania wektorowego i generowania odpowiedzi),
* Zintegrowane filtry do precyzowania wyników (typ, data, metadane, trafność),
* Obsługa wielu typów kontentu: dokumenty, audio, wideo, obrazy,
* Generowanie raportów lokalnymi modelami LLM do przetwarzania danych prywatnych.
Technologiczny stos:
* Python — główna logika, przetwarzanie danych, integracja z LLM,
* Elasticsearch — przechowywanie i wyszukiwanie semantyczne danych wektorowych,
* OpenAI — wykorzystanie modeli GPT do budowy pipeline'ów RAG,
* Docker, Git, Linux — platforma, wdrożenie, CI/CD.
Moja rola:
Architektura systemu, implementacja mechanizmu indeksowania i wyszukiwania semantycznego, integracja API OpenAI i lokalnych LLM, konfiguracja środowiska wdrożeniowego z użyciem Dockera, automatyzacja tworzenia raportów.
#python #elasticsearch #openai #llama #docker #git
-
43 764 PLN System automatyzacji i zarządzania botami
Javascript & Typescript
System automatyzacji kont społecznościowych (botów) oraz ich scentralizowanego zarządzania, działający na tysiącach botów jednocześnie. Umożliwia dodawanie nowych kont, przypisywanie im zadań (np. publikacja wiadomości, interakcja z innymi użytkownikami, zbieranie danych), a także zarządzanie realizacją tych zadań w czasie rzeczywistym i agregację wyników pracy botów. Obsługiwane platformy: Linkedin, Amazon (sklep), Facebook, X (Twitter).
Główne możliwości:
* Dodawanie i zarządzanie kontami z wyświetlaniem ich statusu i stanu (śledzenie blokad i ograniczeń),
… * Przypisywanie zadań dla każdego konta: publikacje, lajki, follow, parsowanie i inne,
* Masowe zarządzanie grupami botów,
* Kontrola realizacji zadań.
Interfejs webowy zaprojektowany do jednoczesnego użytku przez wielu operatorów, panel administracyjny do rozdzielania dostępów i kontroli pracy.
Technologiczny stos:
* Node.js + ADB (Android Debug Bridge) — realizacja logiki automatyzacji i zarządzania urządzeniami (przeglądarki i emulatory mobilne),
* MySQL — scentralizowane przechowywanie i przetwarzanie danych,
* Ubuntu Linux, Git i Docker — główna platforma do zarządzania i wdrażania,
* AWS — infrastruktura do kolejek zadań i dynamicznego uruchamiania workerów.
Rola w projekcie:
Rozwój i implementacja architektury systemu, usługi backend do obsługi zadań, skrypty ADB do interakcji z emulatorami, zoptymalizowana struktura bazy danych. Konfiguracja automatyzacji wdrożeń i procesów CI/CD. Stworzony interfejs frontend do zarządzania.
#NodeJS #AWS #GIT #docker #MySQL #Linux\UNIX #docker #adb #automatyzacja #boty #Bots
-
54 705 PLN System analizy trendów wiadomości i wykrywania anomalii
Python
Inteligentny system zbierania, przetwarzania i analizy treści informacyjnych z setek źródeł w czasie rzeczywistym. Agreguje wiadomości, przeprowadza analizę semantyczną treści, uwzględnia zachowania użytkowników (komentarze, reakcje społeczne) oraz generuje wnioski na temat trendów, anomalii i ogólnego nastroju.
Główne funkcje:
* Zbieranie wiadomości z RSS, API i stron internetowych za pomocą niestandardowych parserów,
… * Analiza treści wiadomości: klasyfikacja tematów, wykrywanie słów kluczowych, określanie tonu (pozytywny, negatywny, neutralny),
* Interakcja z mediami społecznościowymi: uwzględnianie reakcji, komentarzy i rozpowszechnianie wiadomości,
* Wizualizacja dynamiki popularności tematów, wspomnień, emocji i wzorców zachowań,
* Wykrywanie nietypowych aktywności i anomalii w strumieniach wiadomości lub zachowaniach użytkowników.
Technologiczny stos:
* Python — przetwarzanie danych, NLP, wykrywanie anomalii,
* Node.js — obsługa zapytań, interfejsy API, praca z przepływami danych,
* MySQL — przechowywanie wiadomości, aktywności użytkowników i wyników analizy,
* RabbitMQ — asynchroniczna obsługa danych,
* Docker — konteneryzacja usług dla stabilnego wdrożenia,
* GitHub Actions — automatyzacja CI/CD, testowanie, budowa obrazów,
* OpenAI Platform — wykorzystanie modeli GPT do ulepszonej analizy treści i generowania ustrukturyzowanych danych.
Rola w projekcie:
Projekt "pod klucz" — jedyny full-stack deweloper. Architektura systemu, integracja modeli NLP, budowa pipeline'ów przetwarzania danych oraz automatyzacja CI/CD, dashboardy UI do wizualizacji wyników analizy.
#python #NodeJS #javascript #MySQL #rabbitmq #openai #nlp #ml #Parsowanie #bigdata
Recenzje dotyczące zrealizowanych zleceń 1
5 lipca 2025
2056 PLN
Dopasowywanie lokalnego LLM do uporządkowanego wyniku
Jakość
Profesjonalizm
Koszt
Zawsze w kontakcie
Terminy
Projekt został dostarczony szybciej niż oczekiwano z pożądaną jakością:
- rozwiązanie (dostarczony dostrojony model) działa zgodnie z oczekiwaniami, wykazując wymagane wyniki na naszym zbiorze testowym,
- niezwykle dobry czas realizacji,
- profesjonalne podejście do komunikacji: skoncentrowane na rezultacie, bez zbędnych rozmów o problemach,
- wysoce profesjonalne wykonanie z dostarczonym działającym rozwiązaniem.
Z przyjemnością kontynuujemy naszą współpracę w przyszłości.
Denys I.
| Indywidualny | Wzajemna opinia
Aktywność
| Ostatnie oferty 1 | Budżet | Dodana | Terminy | Oferta | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Dopasowywanie lokalnego LLM do uporządkowanego wyniku
2056 PLN
|
