Budżet: 27000 UAH Termin: 22 dni
Witam.
Jestem programistą NodeJS. Jestem gotów podjąć się zadania. Piszcie, omówimy.
Zadania:
Rozwój backendu (REST API, FastAPI)
Workerzy do przetwarzania zdarzeń (Redis Streams)
Integracje z zewnętrznymi platformami (są gotowe repozytoria & potrzebny refaktoryzacja pod naszą architekturę)
Menadżer sesji: cookies/proxy, stabilne sesje, retries/limity
System modułów/pluginów
Stos technologiczny:
Python 3.11+ · FastAPI · Pydantic · asyncio · SQL (PostgreSQL/MySQL) · Redis (cache/locks/ratelimit) · Redis Streams (lub RabbitMQ) · curl_cffi
Wymagania:
asyncio + FastAPI, doświadczenie w systemach produkcyjnych pod obciążeniem (100 - 1000 użytkowników), zrozumienie sesji/cookies/proxy/limitów/retries.
Doświadczenie z curl_cffi, asynchronicznymi klientami sieciowymi, omijaniem ochrony antybotowej oraz projektowaniem odpornej logiki backendowej będzie dużym plusem.
Format:
Zdalnie · praca projektowa · możliwa długoterminowa współpraca
Odpowiedź:
Krótko o doświadczeniu + GitHub + oczekiwania dotyczące wynagrodzenia/formatu zatrudnienia
Budżet: 27000 UAH Termin: 22 dni
Witam.
Jestem programistą NodeJS. Jestem gotów podjąć się zadania. Piszcie, omówimy.
Budżet: 27000 UAH Termin: 4 dni
Dzień dobry! Jestem gotów wykonać ten projekt. Mam duże doświadczenie w tworzeniu różnych aplikacji.
Budżet: 27000 UAH Termin: 2 dni
Witam.
Zajmuję się backendem w Pythonie (FastAPI, asyncio). Pracowałem z REST API, Redis (cache, blokady, limitowanie), Redis Streams / RabbitMQ, integracjami zewnętrznych usług.
Budżet: 27000 UAH Termin: 30 dni
cześć
mam różnorodne doświadczenie w parsowaniu (Twitter, Ikea, prom.ua, Pepco itd.), w tym rozumiem, jak omijać CAPTCHA
1. czy to czyste parsowanie (zbieranie) danych, czy również jakieś działania?
2. jaki jest zakres danych do sparsowania? jaka jest przybliżona częstotliwość? czy to jedno źródło danych, czy różne?
piszcie, omówimy szczegóły
Budżet: 27000 UAH Termin: 30 dni
Cześć, mam praktyczne doświadczenie w tworzeniu backendu w FastAPI z wykorzystaniem PostgreSQL / MySQL. Pracowałem z REST API, logiką asynchroniczną oraz projektowaniem części serwerowej pod rzeczywiste zadania.
Nie miałem jeszcze doświadczenia komercyjnego z kolejkami i strumieniowaniem zdarzeń, ale szybko przyswajam nowe technologie: zazwyczaj zaczynam od dokumentacji i minimalnych prototypów, po czym pewnie stosuję rozwiązania w projekcie. Dla mnie jest normalne rozumienie już istniejącej architektury i stopniowe przejmowanie nowych obszarów odpowiedzialności.
Komfortowo pracuję z cudzym kodem, mogę refaktoryzować i dostosowywać go do jednolitej architektury, nie łamiąc procesów produkcyjnych.
Jestem gotów pracować zdalnie przez 4–5 godzin dziennie, szybko wdrażać się i stopniowo przejmować większą odpowiedzialność za część backendową.
Budżet: 27000 UAH Termin: 30 dni
Cześć!
Jestem programistą backendowym z doświadczeniem w budowaniu systemów produkcyjnych na FastAPI / asyncio, skoncentrowanych na stabilnej pracy pod obciążeniem.
Krótko o doświadczeniu:
• Python 3.11+, FastAPI, Pydantic, asyncio
• Projektowanie i realizacja REST API
• Praca z PostgreSQL / MySQL
• Redis: cache, blokady, limitowanie, kolejki
• Workerzy i przetwarzanie zdarzeń (Redis Streams, zadania w tle)
• Integracje z zewnętrznymi usługami + refaktoryzacja istniejących repozytoriów pod architekturę modułową
• Zarządzanie sesjami / ciasteczkami / proxy, ponowne próby, limity, logika odporna na błędy
• Doświadczenie w budowaniu logiki backendowej dla systemów z 100–1000 aktywnych użytkowników
Pracuję z asynchronicznymi klientami sieciowymi, rozumiem specyfikę stabilnej pracy z zewnętrznymi platformami (czasy oczekiwania, blokady, ponowne próby, kontrola obciążenia).
Mogę szybko zaangażować się w projekt i pracować samodzielnie, koncentrując się na rezultacie.
Format:
• Zdalnie
• Praca projektowa
• Otwarty na długoterminową współpracę, jeśli będzie wzajemne dopasowanie
Jestem gotów omówić architekturę i szybko przystąpić do zadań.
Witam! Potrzebuję wizualnie dostosować system InvenTree (open-source) do prezentacji projektu kawiarni. Składny backend i integracja z kasą (POS) nie są wymagane — ważna jest zewnętrzna przeróbka interfejsu, aby pokazać różnicę „Było / Stało”. Stos technologiczny projektu: Python (Django) + React (Mantine UI). Co należy zrobić w interfejsie: Dostosowanie marki, Zmiana nazw w menu bocznym i tabelach, Usunięcie pól inżynieryjnych z formularzy, Skonfigurowanie jednego przepisu „składania” napoju (na przykład, Cappuccino), aby przy ręcznym odpisywaniu ze magazynu wszystkie składniki były wyraźnie odliczane, dodanie funkcji w postaci dodatkowych raportów oraz wyjaśnienie zasad działania wprowadzonych zmian. Wszystkie szczegóły omówimy osobiście. Wymagania dla wykonawcy: Doświadczenie w pracy z Django i React (Mantine UI). Zdolność do szybkiego wykonania zadania — projekt potrzebny do prezentacji. Pracujemy przez Safe (Bezpieczną transakcję). W odpowiedzi zacznij od słowa „KAWA”, aby widział, że przeczytałeś do końca. Napisz swoje terminy i cenę.
Konieczne jest opracowanie aplikacji lub skryptu, który automatycznie konwertuje pliki z formatów YML lub JSON na format XLS, z późniejszym generowaniem linku do wyjściowego pliku XLS do promocji Wymagania: Dane wejściowe: Plik w formacie YML (linki będą dostarczone) lub Plik w formacie JSON (linki będą dostarczone, JSON nie zawiera drzewa kategorii, ale każdy produkt znajduje się w osobnej tablicy). Dane wyjściowe: Plik w formacie XLS z dostępem przez bezpośredni link. Plik powinien być automatycznie aktualizowany według harmonogramu, na przykład codziennie. Wymagania funkcjonalne: Możliwość określenia liczby dni dla Dostępności Na zamówienie dla każdego wejściowego linku. Aplikacja powinna stabilnie działać w warunkach ograniczonego hostingu zasobów. Preferowany intuicyjny interfejs webowy do zarządzania ustawieniami.
Potrzebna jest niewielka poprawka w programie, który formuje zamówienia do druku. Zadanie: Dodaliśmy do asortymentu miękkie szkło z nadrukiem. W zamówieniach nazwa nadruku będzie wyróżniona symbolami #...# dla poprawnego rozpoznawania. Przykład: Miękkie szkło, #Abstrakcja biała# 2.0mm, Kształt: Prostokąt... Wymagane: jeśli w tekście zamówienia znajduje się fragment między symbolami #...#, program powinien rozpoznać go jako zamówienie z nadrukiem; przy formowaniu PDF lub arkusza do druku takie zamówienie należy wyróżnić innym kolorem (jakimkolwiek widocznym, uzgodnimy podczas realizacji); reszta logiki działania programu ma pozostać bez zmian. Przykład zamówienia dodaję poniżej do testowania.
O projekcie: Uruchamiamy usługę B2B do analityki i zarządzania kampaniami reklamowymi dla specjalistów ds. targetowania i mediów. Produkt będzie działał z oficjalnym Meta API. Główna techniczna trudność i fokus projektu to wirtuozowska praca z limitami Facebooka, routowanie ruchu między pulą naszych aplikacji oraz rygorystyczny system ochrony infrastruktury przed blokadami szarych kont reklamowych. Posiadamy już szczegółowe zadanie techniczne, opisującą architekturę baz danych, logikę balansu i wymagania dotyczące interfejsów. Szukamy wykonawcy, który zrealizuje to w trybie "pod klucz" (backend + frontend pulpitów). Co należy zrobić (Kluczowe zadania): Integracja z Meta API: Skonfigurować autoryzację użytkowników i regularne asynchroniczne parsowanie statystyk kont reklamowych. Zapytania muszą być wysyłane wyłącznie w paczkach, aby oszczędzać limity. System automatycznego odłączania kont: Napisać moduł, który nieprzerwanie monitoruje statusy kont reklamowych. Jeśli konto zostanie zablokowane, system powinien automatycznie cofnąć token dostępu w ciągu 60 sekund, aby chronić naszą aplikację przed sankcjami Meta. Infrastruktura proxy: Zrealizować tunelowanie wszystkich zapytań do API przez pulę SOCKS5. Obowiązkowe jest sztywne powiązanie konkretnego tokena użytkownika z statycznym adresem IP. Inteligentne routowanie: Stworzyć algorytm, który będzie rozdzielał przypisane konta reklamowe między kilka naszych aplikacji Facebook w określonych proporcjach, aby zmniejszyć ryzyko. Rozwój interfejsów: Stworzyć pulpit klienta z tabelą podsumowującą statystyki oraz zaawansowany panel administracyjny do ręcznego zarządzania limitami użytkowników, przypisaniami do aplikacji i pulą proxy. Oczekiwany stos technologii: Backend: Python, FastAPI. Zadania asynchroniczne: Celery, Redis. Bazy danych: PostgreSQL (lub ClickHouse do statystyk, według uznania). Frontend: Vue.js lub React (można używać gotowych bibliotek UI i szablonów pulpitów, nacisk na funkcjonalność, a nie skomplikowany design). Wymagania dla wykonawcy: Pewne doświadczenie w pracy z Meta Graph API i Marketing API. Musisz rozumieć, jak działają limity, jak czytać nagłówki obciążenia i jak pracować z tokenami. Zrozumienie specyfiki arbitrażu ruchu. Słowa „billing”, „ban konta reklamowego”, „menedżer biznesowy” i „farm” nie powinny budzić wątpliwości. Doświadczenie w budowaniu asynchronicznych parserów i pracy z serwerami proxy na poziomie zapytań sieciowych. Gotowość do pracy według jasnego zadania technicznego i dostarczania projektu etapami. Warunki: Format współpracy: Praca projektowa Budżet: Do uzgodnienia indywidualnie na podstawie twojej oceny zadania technicznego. Płatność: Etapowa, związana z punktami kontrolnymi. Jak odpowiedzieć: W liście motywacyjnym koniecznie podaj swoje doświadczenie w pracy z Meta API, dołącz linki do podobnych projektów (lub opisz ich funkcjonalność, jeśli są objęte NDA) i napisz orientacyjną widełkę cenową oraz terminy na opracowanie podobnego systemu od podstaw. Odpowiedzi bez opisu odpowiedniego doświadczenia w pracy z Facebook API nie będą rozpatrywane.
Krótko Potrzebny program w Pythonie, który uruchamia się na moim PC (Windows) i tworzy faceless-wideo w formacie „głos lektora + zmieniający się materiał wideo z zdjęć i klipów” — jak dokumenty historyczne na YouTube (przykład dołączę osobno). Wprowadzam temat → program pisze scenariusz, lekturuje, dobiera do każdego fragmentu tekstu wideo/zdjęcia z darmowych archiwów, montuje → wydaje gotowy MP4. Tylko dla mnie. Bez strony, bez użytkowników, bez sprzedaży. Jeden użytkownik — ja. Jak działa (krok po kroku) 1. Wprowadzenie. Otwiera się proste okno. Wprowadzam temat filmu i wybieram głos lektora z listy (**lista głosów pobierana automatycznie z ElevenLabs przez API** — dostępne na moim koncie). Klikam „Utwórz”. (Drugi tryb: wklejenie gotowego scenariusza zamiast generacji.) 2. Scenariusz. Program przez LLM API (OpenAI/Anthropic, klucz w ustawieniach) pisze scenariusz na zadany temat o określonej długości. 3. Podział na sceny. LLM dzieli scenariusz na sceny i dla każdej zwraca: tekst sceny; typ wizualizacji: wideo lub zdjęcie; zapytanie wyszukiwania (rozwinięta fraza, co powinno być w kadrze); oznaczenie „highlight” + ocenę ważności 1-10 (dla intro, patrz poniżej). 4. Lektura. Tekst wysyłany jest do ElevenLabs API wybranym głosem → audio. Pod długość audio każdej sceny przycinany jest materiał wideo. 5. Dobór wideo/zdjęć — z darmowych źródeł przez API (patrz lista poniżej). Dla każdego źródła zapytanie formułowane jest na swój sposób (dla dokładności). Jeśli w jednym nie znaleziono — próbuje następnego. 6. Weryfikacja (maksymalnie 3 kroki na scenę). Krok 1: program bierze pierwszy znaleziony wariant (wideo/zdjęcie) według zapytania. Krok 2: wysyła kadr do LLM — „czy pasuje do sceny?”. Pasuje → stop. Krok 3 (jeśli nie pasuje): program przełącza się na wyszukiwanie zdjęć (po dokładnym zapytaniu zdjęcia znaleźć łatwiej niż wideo, — tak gwarantujemy trafność w sensie) i bierze je z wzmocnionym ruchem (zoom + panorama). Nie robić więcej niż 3 kroki na jedną scenę — to oszczędza budżet LLM i gwarantuje, że kadr jest w temacie. 7. Montaż przez ffmpeg/moviepy: klipy i zdjęcia pod timing lektury, zdjęcia ożywiane zoomem (efekt Kena Burnsa), głos na wierzchu, proste przejścia. Wyjście: MP4 1920×1080. Reguły materiału wideo (ważne — za to odpowiada program) Pierwsze 60 sekund — intro-teaser: montaż najbardziej efektownych klipów z całego filmu (brane są sceny z najwyższą oceną ważności, gdzie jest wideo) pod osobny tekst-wprowadzenie od LLM („w tym filmie dowiesz się…”), kadry bez wyjaśnień, jak intryga. Potem przejście i główna część. Naprzemienność: wstawka wideo minimum co ~6 sekund, nie można mieć wielu zdjęć pod rząd. Udział wideo: nie mniej niż ~40% czasu — żywe klipy, reszta — zdjęcia z zoomem. Długość kadru: 4-6 sekund (i zdjęcia, i wideo). Nie migać, nie trzymać statyki długo. Dla czysto historycznych tematów, gdzie nie ma wideo — zdjęcia z wzmocnionym ruchem (zoom + panorama). Źródła (wszystkie darmowe, z API) Nowoczesne wideo+zdjęcia: Pexels, Pixabay. Historyczne / archiwalne (public domain): Wikimedia Commons, Archive.org,Biblioteka Kongresu, Europeana, NASA, Smithsonian Open Access,Flickr Commons, openverse. Każde źródło — oddzielny moduł, łatwo dodać nowe. Używać tylko public domain / wolnych licencji z prawem do komercyjnego wykorzystania. Żadnego parsowania cudzych YouTube/stron, fragmentów filmów, obrazków „z googla”.Unikalność doboru Aby wideo nie pokrywały się z cudzymi: brać losowy klip z top-wyników (nie pierwszy), prowadzić bazę już użytych (nie powtarzać), opcjonalnie — lekka obróbka klipu (crop/lustro/szybkość). Opcje (włącz/wyłącz w ustawieniach) Tylko zdjęcia — jeśli włączone, wideo zbierane jest CZYSTO z zdjęć, bez klipów wideo. Każde zdjęcie OBOWIĄZKOWO z ruchem (zoom i/lub panorama, efekt Kena Burnsa) — nawet w tym trybie nie powinno być statycznych „martwych” kadrów, minimalna dynamika zawsze. Jeśli wyłączone — standardowy tryb (zdjęcia + klipy wideo z naprzemiennością, jak w regułach materiału wideo). Bez lektury — jeśli włączone, wideo zbierane jest według tekstu BEZ generacji głosu: kod NIE zwraca się do ElevenLabs i nie nakłada lektury (materiał wideo dobierany jest według tekstu scen, timing kadrów — według reguł/parametrów, bez powiązania z audio). Jeśli wyłączone — automatycznie robi lektury według tekstu przez ElevenLabs, jak zwykle. Atmosferyczny overlay — jeśli włączone, na całym materiale wideo nakładany jest półprzezroczysty layer z unoszącymi się cząstkami / pyłem / świecącym bokeh / lekką mgłą (particle / dust / bokeh / fog overlay, tryb nakładania screen/add), aby kadry wyglądały na żywe i filmowe. Przy instalacji programu umieszczany jest zestaw z 5-8 popularnych overlayów (cząstki, pył,copybokeh, mgła, lekkie filmowe „ziarnko”) w lokalnym folderze — wybieram potrzebny z listy. Regulowana przezroczystość/jasność overlayu (suwak 0-100%), aby efekt nie był anicopyzbyt przyciemniony, ani zbyt wyraźny — sam dostosowuję siłę. Pożądane, aby overlay można było nakładać i na JUŻ gotowe wideo osobnocopy(postprodukcja: wziąć gotowy MP4 → wybrać overlay → ustawić przezroczystość → zapisać), a nie tylko przy montażu. Skąd wziąć overlaye do kompletu (wolna licencja): Pexels, Pixabay (zapytaniacopy„particle overlay”, „bokeh overlay”, „dust overlay”, „light leaks”, „film grain”), Mixkit, Videezy. Wykonawca dobiera 5-8 sztuk i umieszcza w folderze programu. Napisy (wbudowane lub osobnym .srt). Obróbka klipów dla unikalności. Rozdzielczość/format, długość wideo, udział wideo, głębokość wyszukiwania.Wymagania techniczne Python. Modułowa struktura (źródła i LLM — przez wymienne moduły, aby łatwo zamienić lub dodać). Wszystkie klucze API — w pliku ustawień, nie w kodzie. Proste okno (GUI do wyboru wykonawcy — Tkinter/PyQt), uruchamiane podwójnym kliknięciem. README z instrukcją, zrozumiałe logi, komentarze w kodzie.Co daję ja Klucze API (ElevenLabs, LLM, gdzie potrzebna rejestracja — załatwię). Płatne opłacam sam. Przykłady wideo-referencji (dołączę) i przykłady tematów do testów.Odbiór (gotowe, jeśli) Uruchamiam → okno → wprowadzam temat, wybieram głos → „Utwórz” → otrzymuję gotowy MP4. Materiał wideo zgodny z sensownym tekstem, naprzemienność wideo/zdjęć, intro-teaser 60 sek, lektura na wierzchu. Działa minimum z 6 darmowymi źródłami, z fallbackiem między nimi. Weryfikacja kadrów przez LLM: maks. 3 kroki na scenę (znaleziono → LLM sprawdził → jeśli nie, zdjęcie z ruchem jako pewniak). Unikalność: randomizacja + baza używanego. Tylko legalne źródła. Jest README, uruchamia się od zera.Przekazanie wyniku Cały kod źródłowy — w otwartej formie (wszystkie pliki), bez obfuskacji + zbudowana wersja robocza. Mogę sam uruchomić z źródeł według instrukcji (README: instalacja, klucze, uruchomienie). Kod musi być czysty, skomentowany i zrozumiały, aby **każdy inny programista mógł kontynuować pracę** nad nim, jeśli zajdzie taka potrzeba (bez powiązania z autorem). **Cała codzienna praca — przez interfejs (przyciski, pola, suwaki, rozwijane listy), BEZ potrzeby dotykania kodu.** Wszystkie ustawienia (temat, głos, opcje, overlay, foldery, długość, formaty) zmieniają się w oknie programu, a nie edytowaniem plików. Kod w rękach — tylko jako moja własność i zabezpieczenie, a nie jako sposób zarządzania programem. Wszystkie prawa do kodu po zapłacie — moje.Zarządzanie miejscem na dysku (ważne) Program nie powinien zapełniać dysku. Zrealizować: Po zmontowaniu wideo wszystkie pliki pośrednie (pobrane klipy, tymczasowe fragmenty, audio-clipy) automatycznie usuwane — na dysku pozostaje tylko gotowy MP4. Limit na cache (parametr w ustawieniach, np. 5 GB): przy przekroczeniu stare pobrane pliki usuwane są automatycznie (najpierw najstarsze). Folder dla gotowych wideo i dla plików tymczasowych ustalam w ustawieniach. Pokazywać, ile miejsca zajęte, i przycisk „wyczyść cache” ręcznie.Proszę wskazać w odpowiedzi Przykłady podobnych prac (ffmpeg/moviepy, praca ze stockowymi/archiwalnymi API, ElevenLabs/LLM). Propozycja dotycząca GUI. Czy rozwiązanie wykorzystuje bazę danych (jaką i po co) — czy wystarczą lokalne pliki. Termin i koszt.