Inżynier Integracji LLM

Cześć!
Mam doświadczenie w budowaniu systemów backendowych i integrowaniu LLM (OpenAI / Claude) z uporządkowanymi źródłami danych. Pracuję głównie z Pythonem, FastAPI i PostgreSQL i wdrożyłem pipeline'y wyszukiwania, w których zapytania w języku naturalnym są przekształcane w uporządkowane zapytania i przetwarzane przez warstwę API.

Dla podobnych zadań zazwyczaj projektuję usługę backendową, która:
łączy uporządkowane zbiory danych z LLM za pośrednictwem API
wdraża niezawodną warstwę wyszukiwania
udostępnia czyste punkty końcowe REST do integracji frontendowej
zawiera zabezpieczenia i logikę awaryjną, aby uniknąć halucynacji, gdy brakuje danych

… Skupiam się na budowaniu usług gotowych do produkcji z stabilną wydajnością, jasnym zarządzaniem błędami i łatwą w utrzymaniu architekturą.
Chętnie omówię strukturę zbioru danych i oczekiwany przepływ zapytań, aby zaproponować najlepsze podejście techniczne.
Oferuję również wsparcie po dostawie i gwarantuję jakość mojej pracy.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Dzień dobry

Nazywam się Dmytro, firma King Kong Lab. Pracujemy z integracjami AI, usługami backendowymi oraz systemami, w których LLM łączą się z uporządkowanymi bazami danych w celu przetwarzania zapytań w języku naturalnym. Twój projekt w pełni odpowiada naszemu doświadczeniu.
Opracowywaliśmy rozwiązania, w których LLM działa na prywatnych danych poprzez podejście NL → SQL oraz RAG. Backend analizuje zapytanie użytkownika, przekształca je w uporządkowane zapytanie do bazy danych, a następnie zwraca zweryfikowany wynik w zrozumiałym formacie. W takich systemach używaliśmy PostgreSQL, Python/FastAPI, LangChain lub LlamaIndex do zarządzania logiką zapytań i integracji z modelami GPT.
W jednym z podobnych projektów system przyjmował zapytania w języku naturalnym, przekształcał je w zapytania SQL do uporządkowanej bazy i zwracał analityczne raporty. Zrealizowaliśmy kilka poziomów weryfikacji danych: LLM generuje zapytanie, ale wykonanie jest kontrolowane przez logikę backendu, która sprawdza strukturę SQL, dostęp do tabel oraz poprawność wyniku. Pozwala to uniknąć halucynacji i gwarantuje, że odpowiedź opiera się tylko na rzeczywistych danych.
Mamy również doświadczenie w tworzeniu backend API do integracji z różnymi systemami frontendowymi. Zazwyczaj budujemy REST API (FastAPI), które udostępnia endpoint do zapytania w języku naturalnym oraz endpoint do uzyskania uporządkowanego wyniku. Taka architektura łatwo łączy się z Bubble lub innym frontendem przez API. Dla bezpieczeństwa stosujemy autoryzację opartą na tokenach, logowanie zapytań, kontrolę dostępu do danych oraz audyt użycia.
W projektach z prywatnymi danymi ograniczamy dostęp LLM tylko do przygotowanych zapytań lub warstwy retrieval. Dane nie są przekazywane bezpośrednio do modelu — otrzymuje on tylko strukturę i kontekst. Dodatkowo wdrażamy logikę fallback: jeśli dane są niedostępne lub niewystarczające, system zwraca wyraźnie oznaczony wynik zamiast generować przypuszczenia.
Możemy zrealizować dla Ciebie usługę backendową, która:
tworzy warstwę NL → SQL dla zapytań w języku naturalnym
… łączy się z Twoją prywatną bazą rekompensat
zwraca uporządkowany wynik dla interfejsu Bubble
zapewnia stabilność, logowanie oraz architekturę gotową do produkcji
w razie potrzeby generuje raporty dla klientów lub PDF
Jesteśmy gotowi pracować samodzielnie, regularnie raportować postępy i wyjaśniać rozwiązania techniczne zrozumiałym językiem.
Możemy rozpocząć pracę w najbliższym czasie. CV oraz przykłady odpowiednich projektów prześlę w wiadomościach prywatnych.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Dzień dobry!

Specjalizuję się w integracji LLM gotowych do produkcji z danymi strukturalnymi, szczególnie w wzorcach NL→SQL i RAG. Buduję solidne, kompatybilne z Bubble interfejsy API backendowe, dostarczając dokładne, niezawodne i niezależnie posiadane rozwiązania. Moje doświadczenie zapewnia, że Twoja platforma danych o wynagrodzeniach jest precyzyjna.

Połączmy się, aby omówić to dalej.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć, Andreys! Jestem gotowy, aby natychmiast rozpocząć pracę, wykonam główną warstwę backendu na platformie n8n, napisz do mnie, aby omówić szczegóły i terminy.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Wchodzę do top-10 deweloperów w kategorii „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe” wśród ~2100 specjalistów na platformie. Gwarantuję: - Szybkie i jakościowe wykonanie zadania - Ścisłe przestrzeganie terminów - Regularny kontakt przez cały proces Będę zadowolony, aby omówić szczegóły twojego projektu w prywatnych wiadomościach.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Szanowny kliencie, dziękuję za możliwość złożenia oferty na opracowanie gotowego do produkcji backendu usługi do zapytań w naturalnym języku do prywatnej bazy danych wynagrodzeń. Poniżej moja propozycja. 🚀

https://flowcv.com/resume/i1q62s3oeo

📌 Zakres pracy
✅ Integracja LLM + Danych Strukturalnych
Opracowanie backendu, który łączy Twoją strukturalną bazę danych wynagrodzeń z API LLM do przetwarzania zapytań w naturalnym języku.

✅ Niezawodna Warstwa Wydobywania
… Implementacja bezpiecznego podejścia NL → zapytanie strukturalne / SQL, aby model nie "zgadywał", a wydobywał dane tylko z zweryfikowanej bazy.

✅ Niestandardowy Backend + API dla Bubble
Stworzenie oddzielnego backendu i warstwy danych SQL poza Bubble z REST API do:
• wysyłania zapytania
• otrzymywania sformatowanego wyniku benchmarkingowego
• przekazywania statusów błędów / odpowiedzi awaryjnych.

✅ Ograniczenia i Logika Awaryjna
Logika "niewystarczające dane", zakresy proxy z wyraźnym oznaczeniem, ochrona przed halucynacjami i przejrzyste przetwarzanie brakujących danych.

✅ Gotowość do Produkcji
Stabilność, logowanie, jasne zarządzanie błędami, kod łatwy do utrzymania, zrozumiała architektura do dalszego rozwoju.

✅ Opcjonalny Wydruk PDF
W razie potrzeby mogę dodać generację raportów PDF gotowych dla klienta.

🚀 Moje Rozwiązanie i Umiejętności
🔹 doświadczenie w opracowywaniu aplikacji LLM na bazie danych strukturalnych
🔹 praktyczne doświadczenie w NL-to-SQL / RAG / pipeline'ach wydobywczych
🔹 rozwój backendu REST API dla zewnętrznych systemów front-end
🔹 silny nacisk na dokładność, audytowalność i projektowanie przeciwdziałające halucynacjom
🔹 potrafię wyjaśniać rozwiązania techniczne prostym angielskim językiem dla interesariuszy nietechnicznych

⚡ Stos Technologiczny
Backend: Python / FastAPI lub Node.js
Warstwa LLM: OpenAI / Claude / hybrydowe routowanie
Baza danych: PostgreSQL / SQL
Orkiestracja: LangChain / niestandardowy pipeline
PDF: HTML-do-PDF / raportowanie szablonowe

🔚 Wnioski
Mogę zrealizować projekt kompleksowo: od projektowania logiki wydobywania i API backend do gotowej do produkcji usługi, którą frontend Bubble będzie mógł używać bezpiecznie i stabilnie.

Chętnie omówię strukturę danych, oczekiwane typy zapytań i format wyników benchmarkingowych.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Szanowny Menedżerze Zatrudnienia,

Z radością aplikuję na to stanowisko. Mam praktyczne doświadczenie w budowaniu aplikacji LLM gotowych do produkcji, które łączą strukturalne bazy danych z interfejsami języka naturalnego, wykorzystując przepływy pracy NL → SQL, wzorce RAG oraz narzędzia takie jak LangChain i LlamaIndex.

Mogę zbudować niezawodną usługę backendową, która tłumaczy zapytania użytkowników na dokładne zapytania do bazy danych, udostępnia czyste interfejsy REST API dla Twojego frontendu Bubble i zwraca uporządkowane wyniki benchmarkowe. Skupiam się mocno na zabezpieczeniach, obsłudze sytuacji awaryjnych (np. „niewystarczające dane”) oraz stabilnej wydajności, aby zapewnić, że system jest dokładny i gotowy do produkcji — co jest szczególnie ważne w przypadku zastosowań w usługach finansowych.

Czuję się komfortowo, biorąc na siebie cały proces rozwoju i jasno komunikując postępy osobom nietechnicznym. Chętnie podzielę się przykładami podobnych systemów, które zbudowałem.

Z poważaniem,
… Jeo Vincent Carretas

Pokaż oryginał

Przetłumacz