Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień
sprawię bez problemów w dowolnym formacie, kontaktuj się
__________________________________________________
Wymagane jest sparsowanie danych o produktach: nazwa, zdjęcie, opis, artykuł, cechy i filtry (w dwóch językach) dla kilku kategorii z witryny. Strona jest dwujęzyczna.
Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień
sprawię bez problemów w dowolnym formacie, kontaktuj się
__________________________________________________
Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry. Aby ocenić zamówienie, trzeba przejrzeć samą stronę internetową. Będę zadowolony ze współpracy.
Budżet: 4000 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry, jestem gotowy do wykonania wysokiej jakości parsowania kart produktów ze strony. Otrzymam następujące dane:
Nazwa
Zdjęcie
Opis
Numer artykułu
Charakterystyka
Filtry
✅ W dwóch wersjach językowych
Dane przekażę w formacie CSV/Excel lub bazie danych (według życzenia).
Doświadczenie w parsowaniu — ponad 4 lata, pracuję za pomocą Pythona (Selenium / BeautifulSoup / lxml). Mogę obejść zabezpieczenia i dostosować do struktury Twojej strony.
🔐 Mogę również dodać system ponownego zbierania nowych produktów przy aktualizacji.
Termin realizacji: 3–5 dni
Cena: 3 000 – 4 000 UAH (zależy od liczby kategorii i struktury strony)
Budżet: 700 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry!
Mogę stworzyć parser, ale muszę przejrzeć stronę.
Wykonam parsowanie produktów z twojej strony według zadanych kategorii w dwóch językach. Zbieram nazwę, zdjęcie, opis, artykuł, charakterystyki i filtry.
Wynik dostarczę w wygodnym formacie — Excel lub JSON.
Mam doświadczenie w pracy z Pythonem, requests, BeautifulSoup i pandas.
Jestem gotów rozpocząć od razu po uzgodnieniu szczegółów.
Budżet: 700 UAH Termin: 2 dni
Witam! Bezproblemowo wykonam zadanie.
Zrobię wszystko szybko i jakościowo!
Budżet: 17000 UAH Termin: 7 dni
Witam
Jestem programistą w dziedzinie AI/ML i WEB SCRAPING. Zdołam wykonać Twój projekt. Napisz do mnie, omówimy szczegóły.
Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry, mogę ręcznie sparsować bardzo jakościowo i na czas! Trzeba tylko znać ilość towarów
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Witam.
Gotowy zebrać dane według wszystkich wskazanych kluczy w dwóch językach.
W razie potrzeby mogę zorganizować wynik w wygodnym formacie do dalszego importu
Budżet: 700 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry, Lariso!
Ogólnie zadanie jest zrozumiałe, aby dokładnie określić terminy i cenę, chciałbym wyjaśnić kilka pytań, które pojawiły się po analizie Twojego zadania.
Piszę w prywatnych wiadomościach – omówimy szczegóły i Twoje życzenia.
Budżet: 800 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry!
Jestem gotowy dołączyć do realizacji Twojego zadania.
Mam doświadczenie w parsowaniu wielojęzycznych stron internetowych, w szczególności w zbieraniu informacji o produktach: nazwy, zdjęcia, opisy, artykuły, cechy i filtry.
Szczegóły — z przyjemnością omówię w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry. Zajmuję się parserami od dość dawna. Możemy omówić szczegóły
Budżet: 1500 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry.
Napiszę parser, który będziecie mogli sami uruchamiać. Produkty będą zapisywane w excelu.
Jeśli macie pytania, możecie napisać do mnie w wiadomości prywatnej.
Budżet: 1200 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry, zainteresował mnie ten projekt, mam doświadczenie w parsowaniu i niedawno wróciłem do freelancingu. Pracuję z bibliotekami Python BS+requests, w przypadku gdy strona ma zabezpieczenia przeciw botom itp. używam Playwright. Będę bardzo zadowolony ze współpracy!
Budżet: 1500 UAH Termin: 2 dni
Dobry wieczór, mogę sparsować stronę i zebrać wszystkie potrzebne Państwu produkty, pracuję na Pythonie, mam doświadczenie w parsowaniu produktów. Mam w profilu podobne prace. Mogę zacząć już i mam też kilka pytań dotyczących Państwa zlecenia
Budżet: 1111 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry!
Gotowy do współpracy!
Doświadczenie w podobnych projektach - jest.
*szczegóły w prywatnej wiadomości*
Uwaga!
Jeśli podałem w sumie stawkę "1111" lub "777", oznacza to, że potrzebuję więcej informacji do oceny projektu (również terminy mogą się zmieniać w zależności od zakresu).
Budżet: 700 UAH Termin: 2 dni
Gotowy do podjęcia się.
Ale trzeba doprecyzować szczegóły zamówienia, pisz!
Zrealizuję skryptem w Pythonie.
Budżet: 997 UAH Termin: 1 dzień
Witam. Jestem zainteresowany Twoim projektem. Gotowy do omówienia i wykonania!
Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień
Dobry wieczór
Podaj link do strony, aby ocenić pracę.
Pisz w wiadomościach prywatnych
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
mogę sparsować. ale trzeba zrozumieć, jaka to strona. i co masz na myśli, mówiąc o filtrach.
Budżet: 1000 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry.
Napisz, jaka masz CMS i szczegóły w prywatnej wiadomości, zobaczę, skąd parsować.
Parsowaniem zajmuję się codziennie.
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. .
Trzeba wykonać parsowanie z kanałów Viber (Łączna liczba - 49 kanałów, około 80 tys. subskrybentów).
Dla istniejącego systemu mikroserwisowego wymagana jest opracowanie niezależnej usługi do przetwarzania plików Excel. Zadanie polega na stworzeniu niezawodnego procesu przyjmowania, walidacji i transformacji danych z tabel do zorganizowanego formatu bazy danych. Funkcjonalne zadania: Opracowanie API opartego na gRPC do odbierania poleceń przetwarzania i zwracania statusów wykonania. Realizacja logiki parsowania plików: odczyt dużych ilości danych (XLSX), czyszczenie, sprawdzanie typów i przekształcanie do modeli biznesowych. Realizacja warstwy dostępu do danych (Repository/Unit of Work) do zapisywania wyników w PostgreSQL za pomocą Entity Framework Core. Zapewnienie bezpieczeństwa wątków i efektywnego wykorzystania zasobów (szczególnie przy przetwarzaniu dużych plików). Wymagania techniczne: Platforma: .NET 10. Wzorce architektoniczne: Dependency Injection, CQRS, modułowa architektura projektu. Komunikacja: Wyłącznie gRPC. Praca z Excelem: Wykorzystanie wydajnych bibliotek (np. EPPlus, OpenXML lub analogi według wyboru). Modularność: Kod powinien być zorganizowany w sposób umożliwiający łatwe skalowanie usługi i testowanie. Oczekiwany rezultat: W pełni działający mikroserwis, gotowy do wdrożenia w środowisku kontenerowym. Czysta baza kodu z przestrzeganiem zasad SOLID. Udokumentowane pliki .proto. Podstawowe testy jednostkowe dla krytycznych punktów przetwarzania danych. Wymagania dla kandydata: W odpowiedzi proszę podać: Twoje doświadczenie w pracy z .NET w architekturze mikroserwisowej. Przykłady tego, jak organizujesz DI i modularność w swoich projektach. Doświadczenie w pracy z bibliotekami Excel w .NET. Gotowość do pracy na podstawie kontraktów gRPC.
Dzień dobry. Potrzebny parser według słów kluczowych z wyświetlaniem wyników przez bota Telegram. Jak to ma działać: Automatyczne wyszukiwanie na 4 stronach według słów kluczowych, które czasami się zmieniają. Zapytania są wysyłane co kilka minut. Słowa są ładowane w formie pliku .txt. TG powinien zawierać przyciski: uruchom bota, zatrzymaj bota, pobierz plik (pobiera plik z aktualnymi słowami kluczowymi), załaduj plik (ładuje edytowany plik z nowymi słowami). Bots powinien ignorować wcześniej znalezione wyniki, tzn. nie wskazuje tego samego ogłoszenia dwa razy. Wynik przychodzi do bota w formie linku z zdjęciem, ale wystarczy też sam link. P.S. wyszukiwanie na stronach bez API, VPS na 6TB i 50 IP już są dostępne. Po szczegółowe informacje proszę kontaktować się na PW.
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).