System generacji leadów AI

bardzo wiele przypadków, umiemy, Forbes ocenił) 3 dni i gotowe! zgłaszajcie się

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Dzień dobry.

Stworzymy taki system jako oddzielny modułowy produkt: zbieranie leadów z źródeł, filtracja AI według logiki GTM, scoring, deduplikacja, kolejki wysyłek, follow-up, warm-up i analityka dotycząca otwarć, odpowiedzi i dostarczalności.

No to raczej tak: za 700 EUR zrobiłbym pierwszy etap roboczy - architektura, rdzeń MVP na serwerze 24/7, jedno-dwa źródła danych, jedna przestrzeń robocza, podstawowy scoring, wysyłka e-maili i raporty.
Dalej skalujemy do multi-project i nowych źródeł bez przepisywania rdzenia.

Uściślę 2 rzeczy.
Które źródło dla pierwszego MVP jest ważniejsze - indeed, linkedin, strony firm czy gotowe bazy?
… Jakich dostawców poczty planujecie używać do outreach i warm-up?

Podobne przypadki logiczne:
https://business.ingello.com/vorfahr - automatyzacja i logika AI dla skomplikowanego procesu roboczego.
https://business.ingello.com/fractal - modułowa architektura procesów agencji.

Nasz profil dotyczący systemów i automatyzacji dla FLH:
https://systems-fl.ingello.com

Czas pierwszego etapu - około 14 dni.
Jeśli potrzebny jest nie prototyp, a cały system z multi-workspace, analityką, warm-up i skalowaniem, podzieliłbym to na etapy, ponieważ w przeciwnym razie wyjdzie nie inżynieria, a próba złożenia rakiety z biurowej spinacza ))-

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Dzień dobry. Realizuję modułowy system ciągłego zbierania danych, filtracji i zautomatyzowanej wysyłki na bazie Nodejs i RabbitMQ. Jestem gotów do rozpoczęcia teraz. Będę wdzięczny za współpracę.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć!

Twoje zadanie dotyczące stworzenia systemu generowania leadów napędzanego przez AI w architekturze wieloprojektowej to 100% nasz profil. W naszej studiu venture Lumvex specjalizujemy się w opracowywaniu takich skalowalnych agentów AI i systemów automatyzacji end-to-end dla rynku B2B.

Doskonale rozumiemy różnicę między prostym skryptem a elastyczną platformą modułową, która powinna działać bez przerwy na serwerze 24/7 w różnych niszach (rekrutacja, e-commerce, logistyka itd.).

Jak widzimy techniczną architekturę takiego systemu:

Modułowa warstwa zbierania (Scraping & Data Ingestion): Tworzenie niezależnych konektorów (modułów) dla każdego źródła (Indeed, LinkedIn API, Web Scraping) z jednolitym formatem wyjściowym (JSON), aby nowe źródła można było podłączać bez przepisywania rdzenia.
…
AI-Scoring & Filtracja (LLM Layer): Integracja modeli (OpenAI/Claude) przez asynchroniczne kolejki do analizy ofert pracy/stron pod kątem zgodności z Twoją strategią GTM i dostosowanego scoringu leadów.

Anty-duplikacja i wzbogacenie: Centralna baza danych (np. PostgreSQL) z inteligentną logiką deduplikacji (według domen, imion, firm) i integracją z usługami wyszukiwania e-maili.

Outreach & Infrastruktura: Integracja z SMTP/IMAP lub specjalistycznymi API (Instantly / Lemlist) do zarządzania rozgrzewaniem (warm-up), automatycznymi sekwencjami (sequences) i śledzeniem analityki (wskaźniki otwarć/odpowiedzi).

Multi-workspace: Podział strumieni danych i ustawień dla różnych projektów przez izolowane konfiguracje na backendzie.

Nasz stos technologiczny do realizacji: Node.js/Python, Docker (do pracy 24/7 na serwerze), PostgreSQL/Redis (kolejki i logika), LLM APIs/LangChain, Make.com (do szybkiego prototypowania poszczególnych powiązań).

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Robiłem UVWeb (https://ou-uv.com) — system B2B na Flask/Python z zautomatyzowanymi przepływami danych, integracjami REST API i event-driven logiką — dokładnie ten wzorzec architektoniczny potrzebny dla wielomodułowego systemu generacji leadów AI.

Kluczowe w tym projekcie to modularna architektura z wymiennymi źródłami danych i izolowanymi workspace'ami per projekt — żeby system dla rekrutacji, B2B, logistyki i e-commerce działał niezależnie na jednej infrastrukturze. Email warm-up i anti-spam to osobna warstwa wymagająca konfiguracji rotacji IP/domen, żeby dostarczalność nie spadała po kilku tygodniach.

Co zrobię:

- Scraping danych: Indeed, LinkedIn, strony firm, bazy danych — modułowe konektory z obsługą anty-blokady
- AI filtering i lead scoring: analiza danych, filtrowanie po kryteriach GTM, znajdowanie kontaktów firmowych
- Automatyczny email outreach: sekwencje follow-up, email warm-up, rotacja skrzynek, anty-duplikaty
… - Multi-workspace architektura: izolowane projekty (rekrutacja, B2B, logistyka, e-commerce) na jednej platformie
- Analytics: open rate, reply rate, dostarczalność, dashboard raportowy
- Deployment 24/7 na serwerze z możliwością skalowania

--- OPCJE ---

- Opcja A (MVP): 700 EUR (7 dni) — podstawowy pipeline: scraping 2-3 źródeł, AI scoring, outreach z follow-up, 1 workspace
- Opcja B (Standard): 1120 EUR (11 dni) — jak A + multi-workspace, email warm-up, anty-spam rotacja, analytics dashboard — najlepszy stosunek zakres/cena
- Opcja C (Premium): 1460 EUR (14 dni) — jak B + pluggable konektory dla nowych źródeł, zaawansowany AI scoring z customowymi modelami, dokumentacja techniczna

Czas realizacji: 7 dni (MVP). Do startu: specyfikacja źródeł danych i kryteriów scoringu per workspace, dostęp do serwera lub preferencja cloud (VPS/AWS/GCP).

Portfolio:

- https://ou-uv.com — system B2B z automatyzacją przepływów danych, REST API, event-driven architektura
- https://poseidon.codezerogroup.com — enterprise web app, integracje zewnętrzne, architektura wielowarstwowa
- https://nyxvx.com — custom platform, automatyzacja procesów, integracje API

8 lat w automatyzacji i integracji systemów AI — od prostych skryptów po złożone pipeline'y z AI scoringiem, email outreach i multi-workspace architekturą.

Napisz — omówię architekturę workspace'ów i strategię warm-up przed startem.

Ponieważ jestem nowy w serwisie freelancehunt i chcę szybko zdobyć kilka pierwszych projektów do portfolio, oferuję zniżkę 15% dla 5 pierwszych klientów.

Dzień dobry!

Zapoznałem się z opisem — zadanie wydaje się interesujące i całkowicie wykonalne przy odpowiedniej architekturze. Mam doświadczenie w tworzeniu systemów automatyzacji, integracji AI oraz usług backendowych z długoterminowymi procesami roboczymi, dlatego rozumiem, jak podejść do budowy takiej platformy z uwzględnieniem skalowalności i dalszego rozwoju.

Logika z architekturą multi-project/workspace, podejściem modularnym i możliwością podłączania nowych źródeł danych — to właściwy kierunek dla takich systemów. Można również od razu przemyśleć oddzielne usługi do scraping/data collection, przetwarzania AI, oceny leadów, orkiestracji outreach, analityki oraz warstwy antyduplikacyjnej, aby system nie stał się monolitem w miarę wzrostu.

Dla MVP można zbudować stabilną bazę z dalszym stopniowym rozszerzaniem procesów roboczych, logiki AI i kanałów outreach. Osobno warto przemyśleć dostarczalność, rozgrzewanie i limity dostawców pocztowych, ponieważ to zazwyczaj staje się krytycznym miejscem w takich systemach.

Jestem gotów omówić szczegóły dotyczące specyfikacji, roadmapy, stosu technologicznego i zaproponować opcje realizacji w ramach waszego budżetu i priorytetów.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Parsowanie LinkedIn i Google Maps, a następnie przetwarzanie przez filtry za pomocą AI, proszę o kontakt, chętnie pomogę.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Dzień dobry! Dwa wyjaśnienia, aby podać konkretną stawkę: AI-filtracja - to zasady promtowe dla każdego workspace'u czy uczony scoring na podstawie historii poprzednich kampanii? A LinkedIn - przez Sales Navigator API czy przez zewnętrzne parsery (są różne ryzyka związane z banem i limitami)?

Budowałem podobny system - dla branży jubilerskiej parsowałem bazy sklepów w Europie i USA, AI określa kraj/język i pisze list w lokalnym języku, następnie autonomiczna kolejka outreach z follow-up. Wasza architektura jest zbliżona: modułowy backend w Pythonie, pracownicy pod źródła, multi-tenant Baza Danych.

Z krytycznych rzeczy - globalny anti-duplicate, a nie według workspace'u (w przeciwnym razie jedna firma będzie bombardowana z trzech nisz jednocześnie). I warm-up na oddzielnych domenach dla każdego workspace'u, w przeciwnym razie staffing i B2B zabiłyby sobie nawzajem deliverability.

Proszę, prześlijcie szczegółowe TŻ lub roadmap - zobaczę zakres.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Witamy!

Zespół Devoxen zajmuje się rozwojem systemów CRM, automatyzacji oraz generowania leadów, więc zadania są nam dobrze znane.

Możemy zrealizować:
- zbieranie i przetwarzanie leadów z różnych źródeł;
- automatyzację lejka i dystrybucję zgłoszeń;
- integracje z CRM, Telegramem, e-mailem, API usług;
- panel dla menedżerów i administracji;
… - analitykę, statusy, filtry i logowanie;
- skalowalną architekturę backendową pod dalszy rozwój.

Pracujemy zarówno z MVP, jak i z pełnoprawnymi rozwiązaniami SaaS. Pomożemy również w przemyśleniu logiki, struktury i części technicznej projektu, jeśli jeszcze nie wszystko zostało sfinalizowane.

Jesteśmy gotowi omówić szczegóły, stos technologiczny i zaproponować optymalną wersję realizacji pod Twój budżet i cele. Po uruchomieniu zapewniamy gwarancję i wsparcie.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Dzień dobry, zainteresował mnie projekt, chętnie porozmawiam bardziej szczegółowo i go zrealizuję. Mam doświadczenie w scrapingu kontaktów.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć, Vadims Mandrikovs

Mogę opracować system automatyzacji generowania leadów i kontaktów napędzany sztuczną inteligencją. Mam doświadczenie w budowaniu platform automatyzacyjnych, integracjach API, systemach automatyzacji e-maili oraz architekturach wielo-projektowych.

Rozumiem koncepcję systemu: automatyczne zbieranie danych z wielu źródeł (Indeed, LinkedIn, strony internetowe, bazy danych), analiza AI i filtrowanie oparte na logice GTM, odkrywanie kontaktów, automatyczne wysyłanie e-maili z sekwencjami follow-up oraz architektura wielo-projektowa wspierająca różne nisze jednocześnie (rekrutacja, B2B, e-commerce, logistyka itp.).

Podejście technologiczne: backend Node.js dla workflow automatyzacji działających 24/7 na serwerze, PostgreSQL dla architektury danych wielo-projektowej z izolacją projektów, integracja AI z wykorzystaniem OpenAI lub podobnych do filtrowania i oceniania leadów, automatyzacja e-maili z rotacją SMTP i systemem rozgrzewania, integracje API dla źródeł danych (Indeed API, scraping LinkedIn za pomocą Puppeteer, web scraping), modułowa architektura wtyczek do dodawania nowych źródeł danych, system kolejkowy z Redis do obsługi wielu równoczesnych workflow, pulpit analityczny śledzący otwarcia, odpowiedzi, wskaźniki dostarczalności oraz logikę anty-duplikacji w projektach.

System będzie wspierał łatwe dodawanie nowych workflow, modułów źródeł danych oraz reguł filtrowania AI bez zmian w kodzie podstawowym. Rozgrzewanie e-maili stopniowo zwiększy objętość wysyłania na domenę, aby utrzymać dostarczalność.
…
Jestem zainteresowany omówieniem szczegółowej specyfikacji technicznej, logiki operacyjnej, projektowania architektury oraz planu rozwoju, aby zapewnić, że system spełnia wszystkie wymagania i skutecznie się skaluje.

Dostępny od zaraz do szczegółowej dyskusji.

Dzięki, Youssef

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć,

Budowałem podobny modułowy leadgen z AI-skalowaniem, parsowaniem LinkedIn/Indeed, email outreach i warm-up. Wiem, gdzie zazwyczaj wszystko się psuje: deduplikacja między workspace'ami, dostarczalność przy równoległych niszach i filtry AI, które nie potrafią uwzględnić kontekstu GTM konkretnego projektu.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Podchodzę do takich projektów jak do stworzenia pełnoprawnej wewnętrznej ekosystemu do generowania leadów, a nie zestawu oddzielnych skryptów. W rezultacie otrzymasz modularną architekturę platformy, gdzie każdy komponent będzie można skalować, rozwijać i podłączać niezależnie od pozostałych. Jest to szczególnie ważne dla Twoich zadań, ponieważ dzisiaj system działa dla staffing i subcontracting, a jutro może być używany do logistyki, dostawców lub e-commerce bez pełnego przepisywania logiki. Zwracam również dużą uwagę na stabilność infrastruktury, logikę antyspamową, kolejki zadań, filtrację AI i jakość komunikacji outbound, ponieważ to właśnie te elementy określają rzeczywistą efektywność takich systemów.

Do realizacji proponuję użyć Python + FastAPI lub Node.js/NestJS dla backendu, PostgreSQL do przechowywania danych, Redis i kolejki zadań do asynchronicznego przetwarzania, Docker do konteneryzacji, integracji AI przez OpenAI API/LLM modele, a także skalowalnej architektury scrapingowej z możliwością podłączenia nowych źródeł danych. System outreach można zrealizować z automatycznymi sekwencjami follow-up, rozgrzewką e-mailową, śledzeniem otwarć/odpowiedzi i logiką antyduplikacyjną. Dodatkowo można wdrożyć AI lead scoring i GTM filtering, aby system automatycznie wybierał najbardziej odpowiednie leady. W rezultacie otrzymasz nie tylko narzędzie automatyzacji, ale elastyczną platformę do generowania leadów, gotową do skalowania pod różne zadania biznesowe.

Plan pracy:

Analiza logiki biznesowej, scenariuszy GTM i roadmapy systemu.
Projektowanie modularnej architektury multi-workspace.
Konfiguracja infrastruktury backendowej i środowiska serwerowego.
… Realizacja warstwy zbierania danych z różnych źródeł.
Rozwój systemu filtracji AI i lead scoring.
Tworzenie logiki antyduplikacyjnej i walidacji.
Realizacja zautomatyzowanego systemu outreach przez e-mail.
Konfiguracja sekwencji follow-up i rozgrzewki e-mailowej.
Rozwój dashboardu analitycznego dla otwarć, odpowiedzi i dostarczalności.
Podłączenie zarządzania workflow dla wielu projektów.
Optymalizacja skalowalności i stabilności pracy 24/7.
Testowanie systemu i przygotowanie do skalowania.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Dzień dobry! Opracowuję niestandardowe rozwiązania w Pythonie: analiza danych, automatyzacja procesów, skrypty, parsery, pipeline'y ETL. Koszt od 4000 zł. Szczegóły: www.engine-web.od.ua/

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Mam doświadczenie w opracowywaniu systemów automatyzacji AI z parsowaniem, przetwarzaniem danych i wieloetapowym przepływem pracy, w tym integracjami z LLM, kampaniami e-mailowymi i niestandardową logiką filtrowania. Taki projekt najlepiej budować jako modułową platformę backendową z pracownikami, kolejkami i oceną AI, aby można było skalować pod różne scenariusze — od generowania leadów po zatrudnianie i dostawców. Mogę pomóc w zaprojektowaniu architektury i zbudowaniu MVP, które następnie łatwo rozszerzyć o nowe źródła i przepływy pracy.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć! Gotowy do współpracy. Proponuję lojalną cenę i wysoką jakość pracy.

Piszcie)

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Dzień dobry!\n\nJestem inżynierem automatyki z doświadczeniem w tworzeniu systemów generowania leadów opartych na AI. Jestem gotów zrealizować elastyczną, wieloprojektową platformę do automatycznego zbierania, filtrowania AI i outreachu 24/7.\n\nDoświadczenie: API, bazy danych, web scraping, automatyzacja e-maili, skalowanie. Napisz, omówimy szczegóły.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć! Zapoznając się z twoim projektem, jestem gotów przystąpić do jego realizacji. Porozmawiajmy o szczegółach, aby osiągnąć najlepszy rezultat.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć!

Jesteśmy gotowi na podjęcie się — systemy generacji leadów oparte na AI z zautomatyzowanym outreach to nasza specjalność.

Oto jak widzimy realizację:

1. Zbieranie danych — modułowe parsery dla Indeed, LinkedIn, stron i baz. Każde źródło — osobny moduł, nowe źródło podłącza się bez zmiany architektury.

2. Filtrowanie AI — Claude/GPT analizuje leady według logiki GTM, ocenia ich trafność, odrzuca nietrafne kontakty. Dla każdego projektu swoje kryteria.
…
3. Email outreach — automatyczne sekwencje follow-up, system warm-up dla nowych domen, analityka otwarć i odpowiedzi.

4. Multi-workspace — każdy projekt (staffing, B2B, logistyka) ma osobny workspace z własnymi ustawieniami, źródłami i sekwencjami.

5. Anti-duplicate + analityka — deduplikacja według domeny/email, dashboard z deliverability, otwarciami, odpowiedziami dla każdego projektu.

Napisz na priv — bezpłatnie doradzimy w kwestii architektury i roadmap.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć.

Opracowuję boty w NodeJS. Jestem gotów się tym zająć. Napisz, omówimy.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Zadanie jest jasne: modułowy system zbierania leadów z kilku źródeł, AI-skorowanie, automatyczny outreach z warm-up i analityką, multi-workspace na serwerze 24/7.

Zrealizuję w Pythonie: scrapy/playwright do parsowania, OpenAI API do filtrowania i skoringu, SMTP + logika warm-up, kolejki przez Celery, PostgreSQL. Architektura modułowa — nowe źródła i workspace'y są podłączane bez przepisywania rdzenia.

Budżet 700 EUR — omówimy zakres pod niego na rozmowie.

Które źródło danych jest priorytetowe dla pierwszego MVP: LinkedIn, Indeed czy coś innego?

Pokaż oryginał

Przetłumacz