Budżet: 375 USD Termin: 7 dni
zrobię 01 — Onboarding: wybór języka, imię kontaktu, preferowany czas raportu, pierwsza wiadomość po 1 godzinie od rejestracji 02 — Agent 01: auto P&L w 7. dniu, powiadomienie o rocznicy restauracji, kontekst Manhattanu 03 — Agent 02: potwierdzenie czystego rachunku + licznik zaufania dostawcy + tryb księgowego (filtr bill_to) 04 — ORBIS Voice: podpowiedzi systemowe EN + KA, zachowanie poza granicami, granice domeny 05 — Infrastruktura: Google OAuth → Produkcja, HTTPS + SSL, webhooki Vonage, sygnał wdrożenia
Budżet: 330 USD Termin: 5 dni
Cześć! Jestem menedżerem projektu w Business Atlas. Nie zajmujemy się klasycznym rozwojem Full-stack na kodzie, zamiast tego budujemy znacznie szybsze i bardziej elastyczne rozwiązania oparte na Low-code (n8n/Make) oraz architekturze autonomicznych ekosystemów. Mogę zaproponować znacznie efektywniejsze rozwiązanie dzięki Low-code (n8n/Make). W moim doświadczeniu taka architektura agentów buduje się szybciej i elastyczniej, szczególnie gdy mowa o API Claude i skomplikowanych łańcuchach wiadomości. Możemy zrealizować całą logikę ORBIS AI jako autonomiczny ekosystem, gdzie n8n pełni rolę „mózgu” zamiast serwera Express. Dlaczego nasze rozwiązanie na Low-code będzie odpowiednie: • Agenci 01 i 02: Logika P&L na 7. dzień, liczniki zaufania i „tryb księgowego” idealnie pasują do scenariuszy n8n. To łatwiejsze do skalowania niż hardkod. • Integracje (Claude, Vonage, Supabase): Podłączymy te usługi przez natywne moduły n8n lub bezpośrednie zapytania API. Praca z webhookami Vonage to nasz codzienny stos. • Infrastruktura: Zamiast ręcznego konfigurowania nginx, wdrażamy rozwiązanie, które już ma SSL i jest gotowe do produkcji. • Google OAuth: Skonfigurujemy autoryzację marki, aby Twoi klienci widzieli właśnie ORBIS AI. Nasze warunki: • Budżet: Jesteśmy gotowi zmieścić się w Twoich 330 USD za pełną realizację wszystkich 5 grup zadań. • Termin: Uda nam się do następnego wtorku. • Płatność: Krok po kroku po demonstracji każdej grupy na Twoim urządzeniu, jak prosiłeś. Moje doświadczenie w pracy nad projektami na poziomie Ajax i Genesis gwarantuje, że system wytrzyma obciążenie, a logika agentów będzie działać bezbłędnie. Prześlij pełną specyfikację — przeprowadzę szybki audyt i zdążymy uruchomić ORBIS AI na czas. Gotowi do startu?
Budżet: 330 USD Termin: 5 dni
Cześć,
Mogę się tym zająć i zamknąć pozostałe luki we wszystkich 5 grupach w twoim obecnym stosie: Node.js / Express / Supabase / Claude API / Vonage / nginx.
Co mogę obsłużyć
Proces wprowadzania: wybór języka, imię kontaktowe, preferowany czas raportu, opóźniona pierwsza wiadomość
Agent 01: auto P&L na dzień 7, logika rocznicy, kontekst benchmarku Manhattan
Agent 02: czyszczenie potwierdzenia faktury, licznik zaufania dostawcy, tryb księgowego z filtrem bill_to
ORBIS Voice: systemowe komunikaty EN + KA, obsługa poza zakresem, granice domeny
Infrastruktura: konfiguracja produkcyjna Google OAuth, HTTPS/SSL, webhooki Vonage, sygnał wdrożenia
Podejście do dostawy
Będę pracować grupa po grupie, przy każdej z nich doprowadzonej do stanu gotowego do pokazu na żywo przed przejściem dalej. To pasuje do twojego wymogu płatności za grupę po pokazie na żywo.
Harmonogram
Mogę celować w przyszły wtorek, zakładając, że dostęp i specyfikacja zostaną dostarczone na czas i nie ma ukrytych przeszkód w obecnej konfiguracji produkcyjnej.
Budżet
$300 łącznie działa dla mnie w formacie kamienia milowego na grupę.
Uwaga
Załączona pełna specyfikacja nie jest obecnie dostępna po mojej stronie. Proszę o ponowne przesłanie, a ja natychmiast potwierdzę ostateczny zakres i zacznę od grupy o najwyższym priorytecie.
Z poważaniem.
Budżet: 330 USD Termin: 7 dni
Cześć!
Jestem programistą full-stack z doświadczeniem w Node.js, Express, Supabase i integracjach AI (w tym API Claude) i chętnie pomogę w finalizacji i ulepszaniu Twoich agentów. Mogę efektywnie wdrożyć procesy onboardingu, inteligentną logikę wiadomości (wyzwalacze P&L, benchmarki, automatyzacja rocznicowa) oraz poprawić Agenta 02 z czystymi potwierdzeniami i logiką filtrowania.
Mam również praktyczne doświadczenie z systemami głosowymi, integracjami webhook (Vonage), konfiguracjami OAuth i infrastrukturą produkcyjną (nginx, SSL, procesy wdrożeniowe), więc mogę zająć się komunikatami głosowymi ORBIS i zapewnić, że wszystko działa niezawodnie w produkcji.
Czuję się komfortowo pracując w zorganizowanych kamieniach milowych i prezentacjach dla grup, jak opisano, i mogę dotrzymać terminu na przyszły wtorek.
Gotowy do rozpoczęcia i przeglądu pełnej specyfikacji.
Jeo Vincent Carretas
Aktualnie brak ofert
Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii AI i uczenie maszynowe
Szukamy specjalisty, który będzie w stanie opracować i wdrożyć agentów AI do automatyzacji sprzedaży oraz zbudować pełnoprawny lejek pozyskiwania klientów.Zadania Opracować agenta AI na bazie ChatGPT (lub podobnych LLM). Skonfigurować bota Telegram z AI. Zintegrować bota z CRM. Zbudować automatyczny lejek sprzedażowy. Skonfigurować zbieranie leadów z Instagrama, Facebooka, TikToka i strony internetowej. Opracować scenariusze komunikacji z użytkownikami. Stworzyć quizy i testy do segmentacji odbiorców. Skonfigurować wydawanie spersonalizowanych rekomendacji. Zorganizować automatyczne zapisy na konsultacje przez kalendarz. Skonfigurować automatyczne ciągi emailowe i Telegramowe. Zintegrować systemy płatności (w razie potrzeby). Przygotować analitykę konwersji na każdym etapie lejka.Preferowane doświadczenie z ChatGPT API / OpenAI n8n Make (Integromat) Zapier Telegram Bot API CRM (HubSpot, GoHighLevel, Bitrix24, AmoCRM itd.) Meta API WhatsApp Business API Calendly StripeCzego oczekujemy Gotowego systemu, który: automatycznie komunikuje się z potencjalnymi klientami; określa ich zapytania i potrzeby; segmentuje według zainteresowań; proponuje odpowiedni produkt; zaprasza na konsultację lub sprzedaje produkt; przekazuje dane do CRM; wymaga minimalnego udziału człowieka. W odpowiedzi prosimy o przesłanie: przykładów zrealizowanych agentów AI; przykładów zautomatyzowanych lejków; listy używanych technologii; kosztu i terminów realizacji projektu.
Szukamy wysoko wykwalifikowanego inżyniera aplikacji AI oraz pełnostackowego dewelopera backendu do zbudowania gotowego do produkcji procesu walidacji, udoskonalania i zatwierdzania dokumentów zasilanego AI. To nie jest prosta rola inżyniera promptów. Potrzebujemy kogoś, kto potrafi zaprojektować i wdrożyć prawdziwą aplikację AI z silną architekturą backendową, integracją API Claude, ustrukturyzowaną logiką walidacji, śladami audytu, bezpiecznym przetwarzaniem danych oraz procesami przeglądu z udziałem człowieka. System będzie działał jako inteligentna warstwa zapewnienia jakości dla przesłanych raportów i dokumentów. Powinien przeglądać zakończone zgłoszenia, identyfikować problemy, poprawiać jakość treści, stosować zasady biznesowe, chronić wrażliwe informacje i albo automatycznie zatwierdzać dokument, albo kierować go do przeglądu przez człowieka. Deweloper będzie odpowiedzialny za zbudowanie procesu, który może: Pobierać zakończone dokumenty, raporty lub zgłoszenia z zewnętrznej platformy za pośrednictwem API Analizować pełny dokument, w tym ustrukturyzowane odpowiedzi, oceny, wybory, narracje, komentarze i pola tekstowe Przeprowadzać audyty semantyczne w celu wykrycia konfliktów logicznych, sprzeczności, brakujących informacji, niejasnych stwierdzeń, niepopartych twierdzeń lub niekompletnych sekcji Walidować, że ustrukturyzowane odpowiedzi i treść pisemna są ze sobą spójne Stosować niestandardowe zasady walidacji, wytyczne redakcyjne, standardy formatowania, wymagania dotyczące tonu i logikę biznesową Wykrywać, tokenizować, maskować lub bezpiecznie przetwarzać PII, dane poufne i wrażliwe informacje związane z bezpieczeństwem przed przetwarzaniem przez AI, gdzie to konieczne Przepisywać i ulepszać narracje, komentarze i sekcje dokumentów pod kątem gramatyki, jasności, profesjonalizmu, spójności i czytelności Zachować pierwotne znaczenie, obserwacje i intencje, jednocześnie poprawiając ostateczny wynik Standaryzować styl pisania w dokumentach, nie sprawiając, że każdy raport brzmi ogólnie lub zbyt normalizująco Zgłaszać treści, które wydają się niespójne, sfabrykowane, niejasne, niekompletne, wrażliwe lub wymagające przeglądu przez człowieka Generować konkretne notatki walidacyjne wyjaśniające, dlaczego dokument nie przeszedł przeglądu i co należy poprawić Automatycznie generować prośby o wyjaśnienia lub poprawki, gdy potrzebne są dodatkowe informacje Wspierać procesy zatwierdzania, w których dokumenty są: Automatycznie zatwierdzane, gdy spełnione są progi zaufania Kierowane do ludzkiego redaktora lub walidatora do przeglądu Zwracane do pierwotnego nadawcy w celu poprawy lub wyjaśnienia Utrzymywać pełny ślad audytu pokazujący: Pierwotne zgłoszenie Wydarzenia związane z tokenizowanymi lub maskowanymi danymi wrażliwymi Ustalenia i rekomendacje AI Treść przepisana przez AI Edytacje ludzkie Decyzje o zatwierdzeniu lub odrzuceniu Ostateczna zatwierdzona wersja Pisać zatwierdzoną i zwalidowaną treść z powrotem na platformę źródłową za pośrednictwem integracji API Rola wymaga również zbudowania edytora i procesu podejmowania ostatecznych decyzji. Ludzkie osoby przeglądające powinny mieć możliwość inspekcji ustaleń AI, porównania oryginalnej i poprawionej treści, dokonywania edycji, zatwierdzania zmian, odrzucania rekomendacji i finalizowania dokumentu przed jego wysłaniem dalej. Idealne doświadczenie obejmuje: Silne doświadczenie w integracji API Claude / Anthropic API Doświadczenie w budowaniu procesów przeglądu dokumentów, walidacji, edytowania lub zgodności zasilanych AI Silne umiejętności architektury backendowej Umiejętność pełnostackowego rozwoju Doświadczenie z integracjami API, webhookami, kolejkami, przetwarzaniem zadań i projektowaniem baz danych Umiejętność projektowania ustrukturyzowanych wyników AI, oceny zaufania, walidacji opartej na regułach i przeglądów z udziałem człowieka Doświadczenie w wykrywaniu PII, tokenizacji, maskowaniu, szyfrowaniu, kontroli dostępu i bezpiecznym przetwarzaniu danych AI Doświadczenie w budowaniu bezpiecznych śladów audytu i systemów zatwierdzania Silne zrozumienie projektowania promptów, ale także umiejętności inżynieryjnych do przekształcania promptów w niezawodny system produkcyjny Szukamy kogoś, kto już zbudował poważne aplikacje AI, a nie kogoś, kto tylko pisze prompty. Odpowiednia osoba powinna być w stanie zaprojektować architekturę, zintegrować z zewnętrznymi API, zarządzać logiką przetwarzania dokumentów, chronić wrażliwe dane, zbudować interfejs przeglądu i dostarczyć niezawodny proces, który można wykorzystać w produkcji.
Opracowanie oprogramowania układowego umieszczanego na bramie oraz zarządzanie bezpośrednią interakcją z PLC/urządzeniami w pomieszczeniu technicznym (Modbus, BACnet itp.).
Szukamy inżyniera 3D GenAI / dewelopera AI 3D Pipeline Potrzebujemy stworzyć rozwiązanie, które będzie w stanie jakościowo generować modele 3D z jednego lub kilku obrazów. Ważne, aby to nie była tylko gotowa demka, ale zrozumiały i powtarzalny proces: od wejściowego obrazu do pełnoprawnego zasobu 3D z siatką, geometrią, teksturami i możliwością dalszego wykorzystania. Co należy zrobić: - przetestować nowoczesne modele image-to-3D i podejścia; - określić, która opcja najlepiej pasuje do naszego zadania; - wykorzystać Trellis, Hunyuan3D lub podobne rozwiązania; - w razie potrzeby wykorzystać Gaussian Splatting w 3D-pipeline; - dostosować konwersję Gaussian Splat / reprezentację splat do 3D mesh; - uzyskać użyteczną geometrię; - wygenerować tekstury wysokiej jakości; - doprowadzić wynik do stanu użytecznego zasobu 3D; - dobrać optymalny balans między jakością, szybkością generacji a złożonością pipeline'u; - zbudować zrozumiały proces, który będzie można powtarzać dla różnych obrazów; - wykonać fine-tuning, LoRA lub inne adaptacje modeli pod konkretny typ obiektów.
O projekcie Szukamy doświadczonego inżyniera automatyzacji AI, który zaprojektuje i zbuduje bezpieczną, samodzielnie hostowaną platformę AI, łączącą lokalny model językowy (LLM), generację wzbogaconą o wyszukiwanie (RAG) oraz wiele agentów AI w celu automatyzacji procesów biznesowych. To jest praktyczna rola inżynieryjna dla kogoś, kto ma doświadczenie w budowaniu produkcyjnych systemów AI — nie tylko w integracji API ChatGPT. Celem jest stworzenie prywatnego ekosystemu AI zdolnego do bezpiecznego indeksowania wiedzy firmy, odpowiadania na pytania z wykorzystaniem cytowanych źródeł, przetwarzania transkryptów spotkań oraz automatyzacji wewnętrznych procesów biznesowych. Obowiązki Będziesz odpowiedzialny za: Projektowanie i wdrażanie lokalnie hostowanego LLM na VPS lub dedykowanym serwerze Budowanie bezpiecznego pipeline'u RAG przy użyciu frameworków takich jak LlamaIndex lub podobnych Tworzenie pipeline'ów do wczytywania dokumentów wspierających PDF (w tym OCR), DOCX, TXT, XLSX oraz transkrypcji spotkań Implementację indeksowania dokumentów, zarządzania metadanymi, deduplikacji i wersjonowania Rozwój agentów AI do: Przetwarzania transkrypcji spotkań Automatycznych podsumowań spotkań Ekstrakcji zadań do wykonania Pobierania wiedzy o kliencie Budowania API lub prostego interfejsu webowego do zapytań w bazie wiedzy Zapewnienia ścisłej izolacji danych klientów i kontroli dostępu Implementacji odpowiedzi z cytatami źródłowymi, aby zminimalizować halucynacje Optymalizacji wydajności systemu, skalowalności i niezawodności Pisania dokumentacji i przewodników wdrożeniowych Przeprowadzania testów i walidacji bezpieczeństwa Wymagane umiejętności Silne doświadczenie w programowaniu w Pythonie Doświadczenie z frameworkami LLM Doświadczenie w architekturze RAG LlamaIndex, LangChain lub równoważne Bazy danych wektorowych (Qdrant, Chroma, Pinecone, Weaviate, FAISS itp.) Wdrażanie lokalnych/otwartych LLM (Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek itp.) Rozwój API (preferowane FastAPI) Docker Administracja serwerami Linux Wdrażanie VPS Git Autoryzacja i kontrola dostępu Doświadczenie z pipeline'ami OCR Doświadczenie w pracy z dokumentami strukturalnymi i niestrukturalnymi Znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie Czego szukamy Idealny kandydat: Stworzył produkcyjne systemy AI od podstaw Rozumie najlepsze praktyki RAG Potrafi pracować samodzielnie Myśli jak architekt oprogramowania — nie tylko jako programista Pisze czysty, łatwy do utrzymania kod Komunikuje się jasno Może rekomendować najlepsze technologie zamiast po prostu podążać za instrukcjami Typ projektu Freelance / Umowa Zdalnie Na podstawie kamieni milowych Długoterminowa możliwość dla przyszłych projektów automatyzacji AI Proszę dołączyć do swojej aplikacji Portfolio podobnych projektów AI/RAG Przykłady lokalnych wdrożeń LLM lub agentów AI Szacowany harmonogram Szacowany koszt projektu Cennik godzinowy lub stały