Viktoriia M.
Oferta, która wygrała- Zlecenia 390
- Ocena 4.9
- Ranking 15 104
Budżet: 5000 UAH Termin: 6 dni
Dzień dobry,
Mogę pracować zgodnie z ustalonymi wymaganiami.
Budżet oparty jest na niekomplikowanym modelu.
Kompleksowość modelu można dopasować do dowolnego, ale zazwyczaj bardzo skomplikowane modele również powodują pytania podczas weryfikacji.
Oferty ukryte
Aktualnie brak ofert
Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii AI i uczenie maszynowe
Szukam utalentowanych osób do wsparcia budowy startupu technologicznego z następującymi umiejętnościami: Uczenie maszynowe i AI Bazy danych Projektowanie UI/UX Rozwój front-end i back-end Architektura rozwiązań Projektowanie graficzne Zarządzanie produktami oprogramowania
Dzień dobry! Należy wykonać dwa zadania: 1. Opracować parser produktów z zewnętrznej strony (10–40 tys. pozycji, marketplace) z zachowaniem zorganizowanych danych w MySQL do późniejszego wyświetlenia w WordPressie. 2. Zainstalować i skonfigurować n8n na VPS, a także zorganizować przetwarzanie treści AI: konfiguracja promptów, przeredagowanie tekstów, przetwarzanie obrazów, optymalizacja SEO i sprawdzanie tekstów pod kątem detekcji AI. Można oszacować koszt realizacji zarówno całego projektu, jak i każdego zadania osobno. .
Zadanie: jeden dashboard ze wszystkimi wskaźnikami biznesowymi — reklama, lejek, płatności, praca menedżerów, planowanie przychodu. Dane są pobierane automatycznie przez API. Zakres: tylko kierunek YCL (zatrudnienie w Europie). W Kommo są też inne kierunki — do magazynu trafiają tylko transakcje z lejek YCL (filtr według lejka/tagu ustalimy).1. Źródła danych (integracje) Kommo CRM — leady, transakcje, etapy lejka, odpowiedzialni, źródła, daty przejść między etapami (koniecznie zachować historię), przyczyny odmowy, pola niestandardowe transakcji (patrz p. 2). Stripe — płatności, kwoty, statusy (sukces/odmowa/zwrot), powiązanie z transakcją. Meta Ads — wydatki, wyświetlenia, kliknięcia, CPL, leady według kampanii (działa teraz). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — planowane; architektura — rozszerzalne konektory bez przeróbek rdzenia. SEO/organika— Google Search Console + GA4. Przeszły związek: źródło ruchu → lead w Kommo → płatność w Stripe (UTM, ID transakcji w metadanych Stripe — mechanikę zaproponować). 2. Obowiązkowe przekroje (pola transakcji w Kommo) Każda metryka musi być filtrowana/grupowana według: Obywatelstwo klienta (Kenia, Nigeria, Indie itp.). Status pobytu: mieszka w swoim kraju / ekspat (już przebywa w Europie). To dwa różne segmenty z różnym cyklem, konwersją i wartością transakcji. Kraj umiejscowienia / usługa: Polska, Serbia, Słowacja, Niemcy (ZAV). Menedżer, zespół, kanał ruchu, okres. Jeśli jakichś pól w Kommo brakuje — wykonawca wskazuje, jakie pola należy dodać, zamawiający dodaje.3. Lejek i wskaźniki wyprzedzające Dane w przekroju lejka, dla każdego etapu — podsumowujące i wyprzedzające (leading) metryki: Ruch → lead: leady, CPL według kanałów + dynamika wydatków/kliknięć dzień do dnia. Lead → kwalifikacja: konwersja + czas pierwszej odpowiedzi, kontakty/telefony do menedżera dziennie, leady bez odpowiedzi. Kwalifikacja → umowa/faktura: konwersja + wysłane oferty, zawieszone transakcje (dni na etapie powyżej normy). Faktura → płatność: płatności, średnia wartość transakcji + niezapłacone faktury, nieudane płatności. Podsumowanie: przychód, ROMI według kanałów, run rate do planu miesiąca. 4. Cykl transakcji Średni i medianowy cykl lead → płatność (punkt odniesienia biznesu ~4 tygodnie), trend cyklu w czasie. Rozkład cyklu według etapów (ile dni transakcja spędza na każdym etapie) — aby zobaczyć, który etap się wydłuża. Lista transakcji, które utknęły na etapie dłużej niż norma. Przekrój cyklu według segmentów: obywatelstwo, status pobytu, kraj umiejscowienia, menedżer. 5. Wczesne ostrzeżenie o spadku (kluczowy blok) Ponieważ cykl ~4 tygodnie, dzisiejsze leady = płatności za miesiąc. System powinien: Porównywać leady/kwalifikacje bieżącego tygodnia z średnią ruchomą (4 tygodnie) i przy odchyleniu w dół wydawać alert: „leadów −X%, przy cyklu 4 tygodnie oczekuj spadku płatności w tygodniu [daty]”. Budować prognozę płatności na 4 tygodnie do przodu z bieżącego pipeline'u: transakcje na każdym etapie × historyczna konwersja etapu × pozostały cykl. Podświetlać na czerwono tygodnie, gdzie prognoza jest niższa od planu — z zapasem czasu na reakcję. 6. Dopłaty i planowanie sprzedaży W karcie transakcji Kommo przechowywane są data i kwota planowanej dopłaty. System powinien: Zbierać kalendarz przyszłych dopłat: całkowita liczba oczekiwanych, według tygodni/miesięcy. Podświetlać przeterminowane dopłaty (data minęła, brak płatności w Stripe) — osobna lista do dociśnięcia. Liczyć plan miesiąca jako: plan − już opłacone − dopłaty zgodnie z harmonogramem = ile nowych sprzedaży potrzebnych (w pieniądzach i w sztukach transakcji przy średniej wartości transakcji). Harmonogram według tygodni: dopłaty + prognoza nowych płatności w stosunku do tygodniowego planu. 7. Praca menedżerów Dzienny przekrój dla każdego menedżera: kontakty/telefony, rozmowy, wysłane oferty, płatności — dla każdego dnia osobno, z wykresem za okres. Postęp realizacji osobistego planu w porównaniu z tempem miesiąca (na przodzie / w tempie / w tyle). Benchmarking z kolegami. 8. Wizualizacja i role „Sygnalizatory” (zielony/żółty/czerwony) w kluczowych metrykach w odniesieniu do norm/planu; skale postępu; wykresy trendów; adaptacja do urządzeń mobilnych. Role: CEO — wszystko; ROP — cały lejek i menedżerowie; team lead — swój zespół; menedżer — swoje wskaźniki i pozycja w stosunku do kolegów. 9. Raporty i AI Automatyczne raporty według harmonogramu (codzienne podsumowanie, tygodniowy raport) w dashboardzie i/lub komunikatorze. Zapytania w dowolnej formie („jak zmienił się CPL z Meta w ciągu 2 tygodni?”) — LLM nad magazynem. Alerty w strefie czerwonej oraz według zasad z p. 5–6. 10. Oczekiwania techniczne i etapowość Magazyn (PostgreSQL/BigQuery lub analog) + ETL: webhooks Kommo + okresowa synchronizacja (15–60 min). Frontend: niestandardowy lub narzędzie BI — zaproponować z uzasadnieniem; wymagania dotyczące ról, sygnalizatorów, prognoz i zapytań AI muszą być wykonalne. Etapy: (1) audyt i mapa metryk → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, lejek, sygnalizatory, role → (3) cykl transakcji, wczesne ostrzeżenie, dopłaty i plan → (4) SEO, raporty AI, alerty → (5) nowe kanały reklamowe. Płatność etapowa, po każdym etapie — demo. W odpowiedzi proszę wskazać: podobne projekty (analiza przeszła), stack z uzasadnieniem, oszacowanie czasów i kosztów według etapów, miesięczny koszt posiadania (hosting, tokeny, licencje).
Zadanie: wdrożenie usługi LLM, która zna całą dokumentację firmy i odpowiada na pytania menedżerów działu sprzedaży. Co jest teraz: klient samodzielnie stworzył prototyp (oddzielny projekt z załadowanymi informacjami o firmie, umieszczony na serwerze), ale informacje z bazy nie są przekazywane do modelu — prawdopodobnie problem z API. Kod i dostęp udostępnimy. Pierwszy krok — audyt: naprawić istniejące lub uzasadnione zbudować od nowa. Wymagana funkcjonalność: Załadowanie całej dokumentacji firmy: opis każdej usługi, regulaminy, FAQ, cenniki (wszystkie materiały udostępnimy). Odpowiedzi ściśle na podstawie załadowanych dokumentów (RAG). Model nie wymyśla faktów; jeśli odpowiedzi w bazie nie ma — uczciwie o tym informuje. Dostęp dla menedżerów poprzez link (interfejs webowy), z autoryzacją. Scenariusze: menedżer zadaje dowolne pytanie dotyczące pracy firmy; wstawia pytanie klienta „jak jest” i otrzymuje gotową odpowiedź do wysłania; znajduje potrzebny regulamin/raport na żądanie. Aktualizacja bazy wiedzy bez programisty (ładowanie plików przez interfejs lub podłączony folder). Język angielski. Historia zapytania do kontroli jakości. Oczekiwania techniczne: LLM przez API (Claude/OpenAI — proszę zaproponować z wyliczeniem kosztów tokenów), pipeline RAG (baza wektorowa, embeddings), hosting na naszym serwerze lub w chmurze, HTTPS. Architektura ma pozwalać w przyszłości na podłączenie asystenta do analitycznego magazynu danych (równoległy projekt). W odpowiedzi proszę podać: przykłady podobnych projektów RAG, stack, czas, koszt pracy oraz orientacyjną miesięczną koszt posiadania (tokeny + hosting).
Kreatywny marketer / twórca kampanii reklamowych dla Merivy — platformy opartej na AI dla branży piękności i estetyki (z maskotką!) Kto jesteśmy Jesteśmy małym startupem budującym Merivy — oprogramowanie do rezerwacji i zarządzania klientami dla klinik estetycznych, salonów piękności, barberów i innych firm opartych na umówionych wizytach. W sercu produktu znajduje się Merv — nasz agent AI (i zielona maskotka w kształcie ręki ), który pomaga właścicielom prowadzić ich biznes: ustawia rezerwacje, zarządza usługami i harmonogramami, odpowiada na pytania, świętuje sukcesy i ogólnie czuje się jak członek zespołu, a nie chatbot. Czego szukamy Kreatywnej osoby, która potrafi zamienić to w kampanię, którą ludzie naprawdę zapamiętają. Naszym odniesieniem do energii i tonu jest obecność medialna viktora (meet viktor) — jesteśmy bardzo różnym produktem, ale uwielbiamy, jak rozmawiają ze swoją publicznością: odważnie, ludzko, zabawnie, zero korporacyjnego bla-bla. Nie chcemy kopii. Chcemy tego poziomu rzemiosła, z naszym własnym głosem. Przekaz, który musimy przekazać Merivy pomaga zarządzać klientami, utrzymywać ich zadowolenie — a co najważniejsze, sprawić, by wracali. Merv jest twarzą tej obietnicy: mały zielony kolega, który nigdy nie zapomina o kliencie, rezerwacji ani urodzinach. Co stworzysz Koncepcję kampanii opartą na Mervie jako postaci marki (jego głos, osobowość, powtarzające się żarty) Scenariusze / storyboardy do krótkich reklam wideo (IG Reels, TikTok) skierowanych do właścicieli salonów i klinik Statyczne kreacje reklamowe i hasła do płatnych mediów społecznościowych Przekaz, który możemy wykorzystać na stronie docelowej i w produkcie Jesteś idealnym kandydatem, jeśli Tworzyłeś kampanie lub treści dla odbiorców SaaS, branży piękności lub lokalnych biznesów Możesz pokazać nam jedną rzecz, którą stworzyłeś, a obca osoba wysłałaby ją przyjacielowi Myślisz w kategoriach postaci i historii, a nie tylko „cech i korzyści” Aby aplikować Wyślij 2–3 przykłady swojej pracy oraz jedno zdanie: jak Merv przedstawiłby się właścicielowi salonu w reklamie na Instagramie? To jedno zdanie ma większe znaczenie niż twoje CV.