Ivan Vinnik
Zaproponuj Ivan pracę nad swoim kolejnym zleceniem.
Prywatna wiadomość
Zaproponuj zlecenie
Kijów,
Ukraina
4 minuty temu
gotowy do podjęcia pracy
Zakończono 1 Sejf
1 miesiąc 19 dni temu
1 zleceniodawca
zamieszczono 1 ofertę
w Serwisie 2 miesiące
Ranking
Zakończonych zleceń
Średnia ocena
Umiejętności i kwalifikacje
Programowanie
Administracja systemami IT
Portfolio
-
410 PLN Wysokowydajny silnik wyszukiwania semantycznego
AI i uczenie maszynowe
RustySearch — to rdzeń obliczeniowy napisany w Rust, który przekształca dowolną bazę danych w inteligentny system odpowiedzi. Zamiast klasycznego wyszukiwania opartego na dopasowaniu słów, system rozumie semantykę tekstu, łącząc modele uczenia maszynowego z szybkością niskopoziomowego języka programowania.
Architektura: od tekstu do wektora
Proces wyszukiwania oparty jest na hybrydowym podejściu i składa się z dwóch etapów:
… 1. AI-wektoryzacja: Sieć neuronowa (oparta na architekturze Transformer) analizuje wejściowe zapytanie i przekształca je w wielowymiarowy wektor (embedding), uchwycając treść i kontekst.
2. Rust-rdzeń: Algorytm wyszukiwania natychmiast oblicza odległość między wektorami i znajduje najbardziej relewantne wyniki w dużych zbiorach danych.
Innowacja techniczna pod maską
Aby uniknąć wolnego liniowego wyszukiwania, w systemie zaimplementowano Inverted File Index (IVF). Dzięki algorytmowi klasteryzacji K-means przestrzeń wektorowa dzielona jest na komórki Voronoi. Dzięki temu silnik nie sprawdza każdego rekordu w bazie, lecz od razu zwraca się do odpowiedniego klastra, co radykalnie przyspiesza wydajność.
Kluczowe zalety systemu
Wydajność: Czas wyszukiwania wśród setek tysięcy rekordów wynosi mniej niż 2 ms — to 30–50 razy szybciej niż podobne skrypty w Pythonie.
Uniwersalność: Rdzeń działa z dowolnymi źródłami danych, od lokalnych plików (JSON/CSV) po przemysłowe bazy (SQL/NoSQL).
Elastyczność ustawień: Architektura w Rust pozwala łatwo dostosować system do specyficznych zadań biznesowych, zmieniać metryki podobieństwa lub integrować go w złożone rozproszone sieci.
Autonomia: Wydajność na poziomie chmurowych baz danych wektorowych (np. Pinecone), ale z pełną kontrolą nad własnymi danymi i bez miesięcznych subskrypcji.
Obszary zastosowania
RAG-systemy (Retrieval-Augmented Generation): Tworzenie inteligentnych asystentów, którzy odpowiadają na pytania na podstawie wewnętrznej dokumentacji.
E-commerce: Dokładne systemy rekomendacyjne, które oferują produkty na podstawie opisowych lub nietypowych zapytań użytkowników.
Analiza Big Data: Wyszukiwanie podobnych wzorców, duplikatów lub anomalii w dużych zbiorach danych.
Efektywność w liczbach
Złożoność algorytmiczna: Zredukowana z liniowej O(N) do subliniowej O(√N).
Dokładność (Recall): 90–98% przy zachowaniu wysokiej prędkości przetwarzania.
Czas odpowiedzi: Średnie opóźnienie zapytania wyszukującego — 1.4 ms.
#AI #UczenieMaszynowe #WyszukiwanieSemantyczne #nlp #RAG #wysokieobciążenie #NiskaLatencja #OptymalizacjaWydajności #Algorytmy #ProgramowanieSystemowe #Backend #Rust
-
656 PLN Wysokoczęstotliwościowy bot HFT dla Polymarket (Web3 / Python)
Kryptowaluty i blockchainOpracowanie wysokoczęstotliwościowego backendu handlowego (HFT) dla zdecentralizowanego rynku prognoz Polymarket (sieć Polygon).
System w czasie rzeczywistym analizuje dane strumieniowe z Binance, oblicza wieloczynnikowy model scoringowy i automatycznie wykonuje transakcje za pomocą smart kontraktów.
… Kluczowe rozwiązania inżynieryjne:
• Pipeline poniżej 300 ms: Cała droga od otrzymania sygnału do potwierdzonego zamówienia Web3 zajmuje mniej niż 300 milisekund.
• Zero-Latency Discovery: Zrealizowano algorytm deterministycznego przewidywania przyszłych kontraktów bez paginacji API, co daje przewagę w szybkości na początku okna handlowego.
• Smart Order Routing: Inteligentny system omijania problemów z płynnością (Limit -> Anuluj -> FOK) w celu minimalizacji poślizgu (slippage).
• Zaawansowane zarządzanie ryzykiem: Wbudowane sztywne limity na dzienną stratę, spadki oraz maksymalny spread, a także awaryjny Kill-Switch.
• Async Web3 Integration: Optymalizacja podpisu kryptograficznego EIP-712 (szybkość podpisu ~45 ms) oraz skonfigurowane automatyczne wypłaty on-chain (redeem) przez dostawców RPC Polygon.
Stos technologii: Python 3.11, WebSocket, Web3.py, asyncio, EIP-712, Telegram Bot API.
#python #web3 #tradingbot #polymarket #crypto #backend #bot #blockchain #api-rozwoju
Recenzje dotyczące zrealizowanych zleceń 1
14 kwietnia
109 PLN
Analiza struktury bota
Jakość
Profesjonalizm
Koszt
Zawsze w kontakcie
Terminy
Wszystko przebiegło pomyślnie. Polecam do współpracy.
Yurii Ribchuk
| Indywidualny | Wzajemna opinia
Aktywność
| Ostatnie oferty 10 | Budżet | Dodana | Terminy | Oferta | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Znalezienie i wdrożenie najlepszych projektów dla 4 maszyn Mac Mini M4
834 PLN
|
|||||
|
Python / Inżynier Sieciowy: Optymalizacja sieci bota (WAF, Pooling połączeń, Asyncio)
91 PLN
|
|||||
|
Zlecenie freelance
2049 PLN
|
|||||
|
Zlecenie freelance
5452 PLN
|
|||||
|
Zlecenie freelance
82 PLN
|
|||||
|
Zlecenie freelance |
|||||
|
Zlecenie freelance
291 PLN
|
|||||
|
Zlecenie freelance |
|||||
|
Bot dla Bybit: śledzenie usunięcia płynności i FVG
1454 PLN
|
|||||
|
Kompilacja btk kor 0.4.0
545 PLN
|
