Budżet: 9000 USD Termin: 90 dni
Cześć.
Jestem deweloperem NodeJS. Mam doświadczenie z NextJS. Gotowy do pracy.
Budżet: 9000 USD Termin: 30 dni
Cześć,
Dokładnie zapoznałem się z Twoim projektem. Rozumiem, że rozwój systemu opartego na Next.js, FastAPI i integracjach AI wymaga przemyślanej architektury i systemowego podejścia.
Pracuję w kierunku full-stack i kładę nacisk na budowanie stabilnych i skalowalnych rozwiązań od frontend do backend.
Moje podejście do Twojego projektu:
🔹 Frontend (Next.js)
• Responsywny i szybki interfejs
• Czysta architektura komponentów (App Router)
• Optymalizowany design z użyciem Tailwind
🔹 Backend (FastAPI + PostgreSQL)
• Niezawodna i skalowalna architektura API
• Dobre projektowanie bazy danych
• Optymalizacja zapytań i wydajności
🔹 Bezpieczeństwo i dane
• Szyfrowanie po stronie klienta (AES-256 i podobne podejścia)
• Ochrona danych użytkowników
• Integracja 2FA (WebAuthn, TOTP)
🔹 AI i integracje
• Praca z API AI (OpenAI / Claude)
• Optymalizacja promptów i przetwarzanie odpowiedzi
• Integracja zewnętrznych API i zarządzanie limitami
Skupiam się nie na szybkim wyniku, ale na stworzeniu niezawodnego i odpornego systemu.
Jestem gotów pracować etapami i pokazywać wyniki na każdym etapie rozwoju.
Będę zadowolony ze współpracy.
Z poważaniem,
Muhammad
Budżet: 9500 USD Termin: 5 dni
Cześć,
Ta rola idealnie pasuje do tego, co budowałem przez ostatnie 3–4 lata. Będę krótki.
Sprawdzenie tła — bez problemu.
**Q1.** Zbudowane projekty Next.js 14 + FastAPI. Najtrudniejszy punkt: przesyłanie odpowiedzi AI w trakcie żądania, gdy błędy występują po wysłaniu nagłówków. Rozwiązane z wbudowanymi sygnałami błędów w strumieniu, obsługiwane po stronie klienta w niestandardowym hooku.
**Q2.** Tak — AES-256-GCM przez Web Crypto API, Argon2 przez `hash-wasm` do pochodzenia kluczy. Serwer nigdy nie widział danych w postaci niezaszyfrowanej. Najtrudniejsza część to rotacja kluczy bez utraty danych w trakcie sesji.
**Q3.** Codziennie korzystam z Claude Code, Cursor w edytorze. W zeszłym tygodniu: użyłem go do testowania projektu pamięci podręcznej dla API z ograniczeniem liczby żądań przed napisaniem kodu. Wykryłem warunek wyścigu deduplikacji, który przeoczyłem. AI nie zastępuje myślenia — znajduje miejsca, w których twoje myślenie jest błędne, szybciej.
**Q4.** Cache-first w PostgreSQL z TTL, deduplikacja żądań przez krótkotrwałą blokadę, codzienny licznik budżetu z progiem alertu na poziomie 80%. Przy limicie — zwróć przestarzałe dane z wskaźnikiem, nigdy twardego błędu.
**Q5.** Pracowałem z Plaid. Główne wyzwania: zmienność transakcji (zmiany kwot oczekujących → rozliczonych), normalizacja kategorii w różnych instytucjach oraz ścisła precyzja w centach całkowitych — nigdy liczby zmiennoprzecinkowe dla pieniędzy.
Dostępny 30–40h/tydzień, pełne 12 tygodni. Priorytet asynchroniczny, opisy PR jako dokumentacja.
Skontaktujmy się w wiadomości prywatnej, przygotuję prototyp.
Maks
Budżet: 25000 USD Termin: 90 dni
Dziękuję za szczegółowy opis — zakres jest jasny i dość interesujący.
Na podstawie wymagań (szyfrowanie po stronie klienta, WebAuthn, integracje AI i zewnętrzne API z ograniczeniami) jest to dość złożony, wrażliwy na bezpieczeństwo system, który wykracza poza typową budowę full-stack i wymaga starannej architektury i wdrożenia.
Dla 12-tygodniowego zaangażowania przy 30–40 godzinach tygodniowo, moja szacunkowa cena za pełne dostarczenie opisanego zakresu wynosiłaby w przedziale **35 000–45 000 USD**, w zależności od ostatecznej głębokości warstwy bezpieczeństwa i integracji.
Jeśli zajdzie taka potrzeba, możemy również podzielić to na etapy (np. MVP → warstwa bezpieczeństwa → integracje), aby lepiej dostosować się do budżetu i priorytetów.
Jeśli chodzi o międzynarodowe sprawdzenie przeszłości — to nie jest problem z mojej strony.
Chętnie omówię szczegóły zakresu i dostosuję się odpowiednio.
Budżet: 9000 USD Termin: 60 dni
Pracowałem nad projektami fullstack, w tym Nodehost.ru, gdzie frontend został zrealizowany w Next.js (App Router), a backend — w Node.js (NestJS) z PostgreSQL. Odpowiadałem za API, strukturę bazy danych i integrację z zewnętrznymi usługami. Najtrudniejszą częścią było pracowanie z zewnętrznymi API pod dużym obciążeniem: trzeba było kontrolować równoległe zapytania, optymalizować zapytania SQL i zbudować stabilną asynchroniczną logikę między frontendem a backendem. Chociaż moje główne doświadczenie dotyczy Node.js, jestem również zaznajomiony z Python/FastAPI i rozumiem podobne podejścia do routingu, DI i pracy z bazą danych.
W zakresie bezpieczeństwa i przetwarzania danych po stronie klienta używałem Web Crypto API, znam się na AES-GCM i podejściach do generowania kluczy. Główną zasadą jest to, że dane nie są przesyłane ani przechowywane w otwartej postaci, klucze pozostają po stronie klienta, a serwer pracuje tylko z zaszyfrowanymi informacjami.
W swojej codziennej pracy aktywnie korzystam z narzędzi AI, takich jak Claude i Cursor. Na przykład w ciągu ostatniego tygodnia używałem Claude do generowania i dopracowywania logiki API, optymalizacji zapytań SQL, debugowania problemów asynchronicznych w Node.js oraz przyspieszania refaktoryzacji i pisania boilerplate. Pozwala to pracować szybciej i skupić się na architekturze i skomplikowanych zadaniach.
Do pracy z zewnętrznymi API z ograniczeniem liczby zapytań (na przykład 25 dziennie) wdrożyłbym pamięć podręczną po stronie serwera z TTL (Redis lub PostgreSQL), deduplikację identycznych zapytań, kolejkę z ograniczeniem liczby zapytań i fallback na dane z pamięci podręcznej po osiągnięciu limitu. Przy tym logowałbym użycie, aby optymalizować strategię pamięci podręcznej z czasem.
Chociaż nie mam bezpośredniego doświadczenia z API fintech, takim jak Plaid, pracowałem z aplikacjami bogatymi w dane i integracjami, gdzie napotykałem zadania zapewnienia spójności danych przy dużym obciążeniu, przetwarzania błędów zewnętrznych usług, idempotentności operacji oraz utrzymania bezpieczeństwa i kontroli dostępu.
Budżet: 9000 USD Termin: 84 dni
Robiłem Poseidon (https://poseidon.codezerogroup.com) — enterprise platformę webową z backendem Python, pipeline'ami danych i panelami analitycznymi dla sektora przemysłowego.
Next.js 14 + FastAPI + Claude API to mój codzienny stack. Zakres tej oferty pokrywa się 1:1 z tym co robię.
Co zrobię:
- frontend Next.js 14 (App Router, Tailwind, Radix UI)
- backend FastAPI + PostgreSQL (schemat, migracje, optymalizacja)
- szyfrowanie AES-256-GCM + Argon2, WebAuthn + TOTP
- integracja Claude/Anthropic z prompt caching i streaming
- integracja Plaid + dane rynkowe, cache + rate limit management
- wdrożenie na Render, testy E2E, dokumentacja + handover
P: Sprawdzenie przeszłości — nie ma problemu.
P1: Poseidon — React frontend + Python backend, najtrudniej: sync stanu kalkulacji serwer↔UI, rozwiązane przez WebSocket.
P2: Web Crypto API (AES-256-GCM), klucze Argon2 derywowane w przeglądarce, serwer trzyma tylko zaszyfrowany blob.
P3: Cursor + Claude daily. Ten tydzień: agent generował FastAPI endpoints + Pydantic + testy edge-case'ów parsera.
P4: Redis TTL 1h, pre-fetch przed wygaśnięciem, 25 req/dzień = scheduler z exponential backoff.
P5: Poseidon — pipeline finansowy, TCO calculatory. Wyzwania: Decimal zamiast float, audit trail, retencja danych.
--- OPCJE ---
A) MVP Core — 9000 USD (84 dni) — frontend + backend + AI API + auth, bez Plaid
B) Kompletna realizacja — 14400 USD (84 dni) — pełny zakres + Plaid + dane rynkowe + deploy — najlepszy stosunek zakres/cena
C) Opieka rozszerzona — 18720 USD (84 dni) — jak B + 3 mies. opieki, monitoring, 2 rundy poprawek
Czas realizacji: 84 dni. Potrzebuję repo, specyfikacji i środowiska testowego.
Portfolio:
- https://poseidon.codezerogroup.com — enterprise Python/React, pipeline'y danych
- https://nyxvx.com — Next.js, Epic Games MegaGrant
- https://ou-uv.com — Flask/Python CMS, integracja API
8 lat w backendzie Python — od prostych REST API po enterprise platformy obliczeniowe.
Gotowy na rozmowę w tym tygodniu.
P.S. Ponieważ jestem nowy w serwisie freelancehunt i chcę szybko zdobyć kilka pierwszych projektów do portfolio, oferuję zniżkę 15% dla 5 pierwszych klientów. Oferta ważna do czasu uzyskania 5 zleceń.
Budżet: 9000 USD Termin: 30 dni
Cześć, zespole techników — github.com/Tehniki-Dev
Pytanie 1. Budowaliśmy systemy fullstack na Next + FastAPI. Najtrudniejsze to streamowanie odpowiedzi od AI, gdy błąd pojawia się już po wysłaniu nagłówków. Rozwiązaliśmy to wbudowanymi sygnałami o błędach bezpośrednio w strumieniu, klient przetwarza przez niestandardowy hook.
Pytanie 2. To nasza zwyczajowa praktyka w projektach web3 — architektura zero-knowledge, AES-256-GCM przez Web Crypto API, Argon2 przez WebAssembly do derivacji kluczy. Serwer nigdy nie widzi tekstu jawnego. Najtrudniejsze to rotacja kluczy bez utraty danych w ramach sesji.
Pytanie 3. Używamy Cursor + Claude codziennie. W zeszłym tygodniu generowaliśmy migracje i skomplikowane SQL z funkcjami okienkowymi — czas na rozwój modułu analitycznego skrócił się o połowę.
Pytanie 4. Redis z długim TTL, stale-while-revalidate — pokazujemy cache, podczas gdy nowe zapytanie idzie w tle, kolejka z priorytetem dla aktywnych użytkowników.
Pytanie 5. Budowaliśmy systemy finansowe z atomowymi transakcjami. Wyścigi stanów przy jednoczesnym debetowaniu rozwiązaliśmy przez izolację serializowalną w Postgresie i ścisły audyt logów.
Weryfikacja biografii — bez problemu. Napisz, omówimy szczegóły.
Budżet: 9000 USD Termin: 1 dzień
Cześć!
Zauważyłem, że moje podstawowe umiejętności w 90% pasują do tej roli. Chciałbym wysłać moje CV przez wiadomość prywatną, abyśmy mogli omówić, jak mogę pomóc.
Dziękuję za poświęcony czas; czekam na wiadomość od Ciebie!
Budżet: 9000 USD Termin: 30 dni
Cześć. Pracuję z React/Vue/Node.js od ponad 8 lat. Jestem gotowy do współpracy.
Budżet: 9000 USD Termin: 84 dni
Cześć,
Sprawdzenie tła jest w porządku.
**Q1:** Mój najbardziej odpowiedni projekt to airoleplay.fun - pełnostackowy AI SaaS, który zbudowałem od początku do końca. Warstwa AI jest głęboka: strumieniowe odpowiedzi, pracownicy z nieskończonym kontekstem, którzy kompresują i podsumowują historię czatu, aby obejść limity tokenów, śledzenie stanu na poziomie tierów, zarządzanie podpowiedziami i ustawieniami dla każdego modelu, śledzenie użycia tokenów w różnych tierach. Moim głównym stosem jest PHP/Laravel, ale zawsze pracowałem w różnych ekosystemach - Python, Next.js, Vue, FastAPI i inne w zależności od projektu.
**Q2:** Znam wzorce szyfrowania - szyfrowanie symetryczne, pochodzenie kluczy, bezpieczne przechowywanie, szyfrowanie po stronie klienta w spoczynku.
**Q3:** Claude Code i Cursor są częścią mojego codziennego workflow. Używam AI do przeglądu kodu, generowania modeli danych, pisania specyfikacji API i debugowania - to standardowa część mojej pracy, a nie eksperyment.
**Q4:** Cache'uj odpowiedzi w PostgreSQL lub Redis z cache_key i znacznikiem czasu. Logika cache-first z TTL. Deduplication żądań, aby jednoczesne wyzwolenia uruchamiały tylko jedno wywołanie API. Licznik budżetu dziennego - serwuj przestarzały cache z ostrzeżeniem zamiast błędu, gdy limit się zbliża.
**Q5:** Zintegrowałem płatności kryptograficzne i LiqPay - obsługa webhooków, uzgadnianie transakcji, idempotencja, odzyskiwanie po awarii. Mentalność fintech (logika ponownego próbowania od pierwszego dnia, tylko do dodawania rekordów, zerowa tolerancja na błędy) jest mi dobrze znana.
Budżet: 9000 USD Termin: 84 dni
Witaj! Razem z partnerem (projektant + full-stack) od ponad 4 lat specjalizujemy się w opracowywaniu architektonicznie złożonych rozwiązań na Next.js (App Router) i FastAPI, zwracając szczególną uwagę na bezpieczeństwo danych oraz integrację modeli AI. Realizujemy dla Ciebie platformę z szyfrowaniem po stronie klienta (AES-256-GCM), skonfigurujemy strumieniowe generowanie odpowiedzi od Claude oraz zapewnimy technicznie doskonałą synchronizację z finansowymi API (Plaid), nasze doświadczenie w rozwoju wynosi 4 lata, zapoznaj się z naszymi pracami pod kątem wydajności i bezpieczeństwa: hyperfi.tech, espressolab.com.ua, hudi.com.ua. Profesjonalnie pracujemy z WebAuthn oraz złożonymi schematami PostgreSQL, gwarantując zgodność z najwyższymi standardami bezpieczeństwa, nasze 4-letnie doświadczenie potwierdzone jest udanymi przypadkami rozwoju usług fintech oraz systemów z intensywnym wykorzystaniem. Cenimy możliwość udzielenia szczegółowych odpowiedzi na Twoje pytania i potwierdzamy pełną gotowość do przeprowadzenia międzynarodowego sprawdzenia przeszłości przed rozpoczęciem współpracy. Nasz zespół ma gruntowne doświadczenie w opracowywaniu systemów o wysokim obciążeniu na stosie Next.js i FastAPI, w szczególności w projektach monitorowania aktywów, gdzie krytycznym wyzwaniem była synchronizacja stanów między długotrwałymi obliczeniami na backendzie a interfejsem klienta; to zadanie skutecznie rozwiązaliśmy poprzez wdrożenie architektury opartej na WebSocket dla natychmiastowych statusów oraz Redis dla efektywnego buforowania danych pośrednich. W kwestiach bezpieczeństwa mamy praktyczne doświadczenie w realizacji architektury Zero-Knowledge z szyfrowaniem po stronie klienta: korzystając z Web Crypto API (AES-256-GCM) oraz Argon2 przez WebAssembly, zapewniliśmy taki poziom poufności, przy którym klucze dostępu nigdy nie opuszczają przeglądarki użytkownika. Narzędzia AI, w tym Cursor i GitHub Copilot, są nieodłączną częścią naszego procesu pracy, co pozwala nam znacznie przyspieszyć pisanie złożonych zapytań SQL z funkcjami okienkowymi oraz zautomatyzować generowanie migracji bazy danych bez utraty jakości. W warunkach surowych limitów zewnętrznych API wdrażamy wielowarstwową strategię: agresywne buforowanie w Redis, mechanizm Stale-While-Revalidate dla nieprzerwanego dostępu do danych oraz inteligentne zarządzanie kolejkami z priorytetyzacją zapytań dla aktywnych sesji. Osobno warto podkreślić naszą ekspertyzę w operacjach finansowych, zdobytą podczas opracowywania platform bankowych, gdzie zapewniliśmy pełną atomowość transakcji i wyeliminowaliśmy ryzyko warunków wyścigu dzięki zastosowaniu poziomu izolacji SERIALIZABLE w PostgreSQL oraz wdrożeniu systemu ścisłego audytu każdego logu.
Budżet: 9000 USD Termin: 90 dni
Cześć! Razem z partnerem (projektant + full-stack) od ponad 4 lat specjalizujemy się w opracowywaniu architektonicznie złożonych rozwiązań na Next.js (App Router) i FastAPI, zwracając szczególną uwagę na bezpieczeństwo danych oraz integrację modeli AI. Realizujemy dla Was platformę z szyfrowaniem po stronie klienta (AES-256-GCM), skonfigurujemy strumieniowe generowanie odpowiedzi od Claude i zapewnimy technicznie doskonałą synchronizację z finansowymi API (Plaid), nasze doświadczenie w rozwoju to 4 lata, zobaczcie nasze prace pod kątem wydajności i bezpieczeństwa: hyperfi.tech, espressolab.com.ua, hudi.com.ua. Profesjonalnie pracujemy z WebAuthn oraz złożonymi schematami PostgreSQL, gwarantując zgodność z najwyższymi standardami bezpieczeństwa, nasze 4-letnie doświadczenie potwierdzone jest udanymi przypadkami rozwoju usług fintech oraz systemów z intensywnym wykorzystaniem danych.
Odpowiedzi na Wasze pytania:
Międzynarodowe sprawdzenie tła: To nie problem. Jesteśmy gotowi przejść weryfikację przed rozpoczęciem.
Q1: Projekt Next.js + FastAPI. Opracowywaliśmy system monitorowania aktywów. Najtrudniejszym punktem była synchronizacja stanu frontendu z długimi obliczeniami na backendzie. Rozwiązaliśmy to przez WebSocket dla statusów i Redis do buforowania pośrednich wyników.
Q2: Szyfrowanie po stronie klienta. Tak, realizowaliśmy architekturę "Zero-Knowledge". Używaliśmy Web Crypto API dla AES-256-GCM (wsparcie przeglądarki) oraz Argon2 (przez WebAssembly) do derivacji kluczy z hasła użytkownika. Klucze nigdy nie opuszczały części klienckiej.
Q3: Wykorzystanie AI. AI to część naszej DNA. Konkretna przykładowa: w zeszłym tygodniu używaliśmy Cursor (Composer) do szybkiej generacji migracji Bazy Danych oraz pisania złożonych zapytań SQL z funkcjami okienkowymi, co skróciło czas rozwoju modułu analitycznego o połowę.
Q4: Buferowanie API (25 zapytań/dzień). 1. Agresywne buforowanie: Przechowywanie wyników w Redis z długim TTL. 2. Stale-While-Revalidate: Pokazywanie buforowanych danych, podczas gdy nowe zapytanie idzie w tle (jeśli limit pozwala). 3. Zarządzanie kolejką: Kolejka zapytań z priorytetami (priorytet dla aktywnych użytkowników).
Q5: Dane finansowe. Pracowaliśmy nad systemem bankowości dziecięcej. Głównym wyzwaniem była atomowość transakcji oraz zapobieganie "race conditions" przy jednoczesnym wypłacaniu środków. Rozwiązywaliśmy to przez izolację transakcji SERIALIZABLE w PostgreSQL oraz rygorystyczny audyt logów.
Budżet: 9000 USD Termin: 1 dzień
Cześć, robiłem maksymalnie podobny projekt, również wdrożyłem go na render z integracją sztucznej inteligencji, napisz do mnie, prześlę link.
Budżet: 9000 USD Termin: 90 dni
Dzień dobry.
Zainteresował mnie Państwa projekt, ponieważ jest to dokładnie ten typ zadań full-stack, w którym ważne jest jednoczesne utrzymanie jakości frontendu, niezawodności backendu, bezpieczeństwa danych oraz starannej integracji z zewnętrznymi API. Pracuję z Python/FastAPI, PostgreSQL, integracjami API, logiką serwerową, a także z nowoczesnym stosem webowym na poziomie pełnoprawnej logiki biznesowej, ról, bezpieczeństwa, formularzy, paneli, integracji i wdrożeń.
Budżet: 9000 USD Termin: 21 dni
Cześć.
To jest solidne dopasowanie do mojego zestawu — pracowałem z systemami Next.js + FastAPI z integracjami AI i przepływami danych, w tym odpowiedziami strumieniowymi, pamięcią podręczną i zorganizowanymi potokami.
Sprawdzenie tła — bez problemu.
P1: Budowałem aplikacje full-stack z Next.js + FastAPI. Najtrudniejszą częścią zazwyczaj było koordynowanie asynchronicznych przepływów (odpowiedzi AI + wywołania API) z konsekwentnym stanem na frontendzie — szczególnie gdy występują strumieniowanie lub częściowe awarie. Radzę sobie z tym dzięki jasnym kontraktom API i izolacji stanu po stronie klienta.
P2: Tak — Web Crypto API (AES-256-GCM) z obsługą kluczy po stronie klienta. Głównym wyzwaniem jest utrzymanie użyteczności UX przy zachowaniu bezpieczeństwa (pochodzenie kluczy, obsługa sesji, odzyskiwanie).
P3: Używam narzędzi takich jak Cursor / Claude do debugowania, refaktoryzacji i szybszej iteracji. Ostatnio użyłem ich do śledzenia problemu z niespójnością danych w API + stanie frontendowym i generowania czystszej warstwy walidacji.
P4: Wprowadziłbym warstwę pamięci podręcznej (DB/Redis) + kolejkowanie żądań, z rygorystyczną deduplikacją i zaplanowanym odświeżaniem. Nigdy nie wywołuj API bezpośrednio z działań użytkownika, gdy limity są tak niskie.
P5: Pracowałem z uporządkowanymi danymi finansowymi i integracjami API — główne wyzwania to spójność, przypadki brzegowe i bezpieczne obsługiwanie częściowych awarii.
Czuję się komfortowo pracując w pełnym stosie i koncentrując się na czystej integracji między frontendem, backendem a zewnętrznymi API — szczególnie ważne w takim systemie.
Jeśli to pomocne, możemy zacząć od szybkiego przeglądu zakresu MVP i ryzyk integracyjnych przed rozpoczęciem rozwoju.
Budżet: 9000 USD Termin: 30 dni
Cześć,
Interesuję się tym projektem, ponieważ odpowiada mojemu doświadczeniu z Next.js, FastAPI, PostgreSQL, integracjami API oraz z AI-wspomagowanymi procesami deweloperskimi. Czuję się komfortowo pracując w pełnym stosie i budując bezpieczne, oparte na danych aplikacje z przejrzystą architekturą i niezawodną implementacją.
Przejście międzynarodowej weryfikacji tła nie stanowi problemu.
**P1:** Pracowałem nad projektami, w których zajmowałem się zarówno frontendem, jak i backendem. Najtrudniejszą częścią zazwyczaj było koordynowanie asynchronicznych przepływów między interfejsem użytkownika a przetwarzaniem backendowym, jednocześnie utrzymując płynność doświadczenia użytkownika i jasne zarządzanie błędami.
**P2:** Znam podejścia do szyfrowania po stronie klienta z wykorzystaniem Web Crypto API, z AES-256-GCM do szyfrowania i Argon2 do derivacji kluczy. Moim celem jest szyfrowanie wrażliwych danych po stronie klienta, odpowiednie zarządzanie IV i solami oraz trzymanie sekretów z dala od logów i ekspozycji backendu.
**P3:** Codziennie korzystam z narzędzi AI do tworzenia szkieletów, debugowania, refaktoryzacji i przyspieszania powtarzalnych zadań. Ostatnio użyłem AI, aby pomóc w restrukturyzacji logiki integracji backendu, a następnie ręcznie przejrzałem i udoskonaliłem wynik, aby upewnić się, że pasuje do architektury i przypadków brzegowych.
**P4:** Dla API z ograniczeniem liczby zapytań, zastosowałbym podejście oparte na pamięci podręcznej z cachingiem opartym na TTL, deduplikacją zapytań, śledzeniem limitów i eleganckim przejściem do danych z pamięci podręcznej, gdy limity zostaną osiągnięte. Skoncentrowałbym tę logikę w warstwie serwisowej, aby użycie pozostało kontrolowane i przewidywalne.
**P5:** Pracowałem nad systemami wrażliwymi na dane, gdzie dokładność, spójność i zaufanie były kluczowe. W pracy związanej z finansami największymi wyzwaniami zazwyczaj są bezpieczne przetwarzanie danych, normalizacja między źródłami, audytowalność i upewnienie się, że użytkownicy mogą polegać na wynikach.
Z poważaniem
Nikola
Budżet: 9000 USD Termin: 14 dni
Cześć! 🚀
Mam doświadczenie w tworzeniu rozwiązań full-stack SaaS: Next.js + FastAPI + PostgreSQL, integracji AI (Claude/OpenAI), pracy z API oraz budowie skalowalnej architektury. Pracowałem z danymi wrażliwymi, wdrażałem szyfrowanie po stronie klienta (AES-GCM), caching oraz optymalizację zapytań.
Stos, którego używam:
Backend: Python (FastAPI), PostgreSQL, Redis
Integracje: *AI API (Claude/OpenAI), zewnętrzne API, caching, limitowanie
Frontend: Next.js, TypeScript, Tailwind
Infrastruktura: Docker, CI/CD, bezpieczna architektura
Q1:
Tworzyłem aplikację SaaS (panel + analityka): Next.js + FastAPI.
Najtrudniejsze — integracja streamingowych odpowiedzi AI w UI (częściowe aktualizacje + synchronizacja stanu). Rozwiązane przez WebSocket + caching.
Q2:
Tak. Używałem Web Crypto API (AES-GCM), klucze przez PBKDF2/Argon2. Dane są szyfrowane po stronie klienta, serwer przechowuje tylko zaszyfrowany ładunek.
Q3:
Używam Claude/GPT/Cursor: generacja kodu, refaktoryzacja, testy.
Przykład: zoptymalizowałem zapytanie SQL i przepisałem przetwarzanie pod batch.
Q4:
Caching (Redis/PostgreSQL) + TTL, limitowanie, kolejka zapytań, deduplikacja, fallback na caching przy limitach.
Q5:
Pracowałem z danymi finansowymi (panele, transakcje).
Wyzwania: dokładność obliczeń, spójność, bezpieczeństwo, obsługa edge-case (rollback, częściowe operacje).
Jestem gotów omówić szczegóły osobiście!
Z poważaniem,
Andrij
Budżet: 9000 USD Termin: 3 dni
Witam! Po zapoznaniu się z twoim projektem, jestem gotów przystąpić do jego realizacji. Mogę zaproponować optymalne rozwiązania dla osiągnięcia najlepszego wyniku.
Budżet: 9000 USD Termin: 30 dni
Dzień dobry.
Mam doświadczenie w pełnym cyklu rozwoju: od front-endu na Next.js do back-endu na FastAPI z PostgreSQL, w tym integracje AI API i zewnętrznych usług.
Pracowałem z systemami opartymi na danych, gdzie ważna jest wydajność, struktura danych i stabilność integracji. Posiadam doświadczenie w cachowaniu, asynchronicznym przetwarzaniu, streamingowych odpowiedziach oraz optymalizacji zapytań.
Realizowałem bezpieczne rozwiązania, w tym pracę z tokenami, szyfrowaniem danych i autoryzacją. Również pracowałem z integracjami finansowych i zewnętrznych API.
Narzędzia AI wykorzystuję codziennie (Claude Code, Copilot) do analizy, refaktoryzacji i przyspieszania rozwoju.
Jestem gotów pracować w Waszym formacie (30–40 godzin/tydzień), brać udział w podejmowaniu decyzji technicznych i poruszać się w ramach workflow PR.
Sprawdzenie tła nie jest problemem.
Q1:
Pracowałem nad projektem z FastAPI + front-endem, gdzie trudność polegała na synchronizacji stanu między back-endem a klientem przy asynchronicznych zapytaniach AI i streamingowych odpowiedziach. Rozwiązałem to poprzez jasny kontrakt API i kontrolę stanów po stronie klienta.
Q2:
Używałem podejścia przetwarzania danych wrażliwych po stronie klienta przed przesłaniem na serwer, z wykorzystaniem standardowych bibliotek kryptograficznych przeglądarki (Web Crypto API). Główny fokus — nie przechowywać otwartych danych na serwerze.
Q3:
Używam AI do generowania i weryfikacji kodu, wyszukiwania wąskich gardeł i szybkiego prototypowania. Na przykład, niedawno poprzez Claude Code zoptymalizowałem część API i strukturę przetwarzania danych.
Q4:
Zrealizowałbym cachowanie (na przykład Redis) + kontrolę limitu zapytań na back-endzie. Cachować odpowiedzi i minimalizować powtarzające się zapytania, dodać kolejkę i logikę fallback.
Q5:
Pracowałem z danymi finansowymi w kontekście integracji API i przetwarzania transakcji. Główne wyzwania — dokładność, spójność i przetwarzanie scenariuszy edge-case.
