Rozwój parsera do zbierania wideo u blogerów (Instagram + TikTok)

Potrzebny programista do stworzenia parsera, który będzie automatycznie zbierał dane z Instagram Reels i TikTok.
Parser ma działać tylko z kontami z listy (Google Sheets) i wybierać odpowiednie filmy według wyraźnych kryteriów.

Fokus:

• Praca tylko z mikroblogerami (5 000 – 15 000 subskrybentów).

• Wybór kont na początku robimy ręcznie, potem parser działa z tą listą.

• Zbierane są tylko filmy z ponad 10 000 wyświetleń.

• Publikacje nie starsze niż 45 dni.

• ER (zaangażowanie) nie mniej niż 2%.

• Odsyłanie filmów z niepożądanymi tematami (kasyno, 18+, polityka itp.).

Dane do zbierania:
- Po filmie: URL, data publikacji, wyświetlenia (>10k), polubienia, komentarze, reposty/zapisy (jeśli dostępne), ER%, hashtagi/opis, język (detekcja), geo (jeśli możliwe).
- Po koncie: liczba subskrybentów, średni ER za ostatnie 10 filmów, średnie wyświetlenia, częstotliwość publikacji, kontakty (email, link w bio).

Format wyjścia:
Wszystkie dane są przechowywane w Google Sheets w tabeli:

| Platforma | Konto | URL filmu | Subskrybenci | Wyświetlenia | Polubienia | Komentarze | ER% | Średni ER konta | Data publikacji | Temat/Hashtagi | Kontakty |

Tryb pracy:

• Automatyczna aktualizacja danych co 24 godziny.

• Możliwość ręcznego uruchomienia.

Wymagania dla wykonawcy:

• Doświadczenie w Pythonie (Selenium, Playwright, Scrapy, BeautifulSoup).

• Umiejętność pracy z API (Instagram, TikTok).

• Praca z Google Sheets API.

• Doświadczenie w zbieraniu i filtrowaniu dużych zbiorów danych.

Plusy:

• Doświadczenie z antyblokowaniem (proxy, captcha, fingerprint).

• Praktyka w obliczaniu metryk zaangażowania (ER, średnie wskaźniki).

Format: zdalnie, płatność za projekt, możliwość długoterminowej współpracy (wsparcie i aktualizacje).

Czekamy na wasze odpowiedzi.