Budżet: 15000 UAH Termin: 5 dni

Witamy! Zespół Business Atlas jest gotowy do realizacji Twojego projektu. Ja, Oleg — menedżer projektu w firmie, specjalizujemy się w budowie autonomicznych ekosystemów AI oraz złożonych systemów automatyzacji. Ponieważ stos technologiczny jest omawiany, proponujemy znacznie szybsze i korzystniejsze podejście: wdrożenie systemu PIM opartego na architekturze Low-code i agentach AI zamiast tworzenia niestandardowego backendu w Pythonie od podstaw. W moim doświadczeniu — ponad 50 udanych projektów na rynkach UA/EU, gdzie delegowanie procesów na wizualne platformy skracało czas wprowadzenia na rynek wielokrotnie bez utraty jakości. Nasza wizja architektury (Alternatywny stos) •Integracja API (n8n / Make): Modułowe scenariusze zamiast kodu. Dodanie nowego dostawcy z 5–7 wymaganych realizowane jest w ciągu kilku godzin. n8n łatwo przetwarza duże zbiory danych (JSON/XML) >50 000 produktów. •Baza danych: Zostawiamy PostgreSQL (z JSONB), lub wdrażamy korporacyjny Airtable / Supabase jako szybkie magazynowanie — mamy potwierdzone doświadczenie w realizacji połączeń n8n + Airtable. •Moduł AI do dopasowywania (Matching Engine): Workflow w n8n zarządza agentem AI (OpenAI/Anthropic). Najpierw nazwy są oczyszczane algorytmicznie, następnie AI porównuje cechy, przypisuje wskaźnik pewności i w przypadku wątpliwości (75-90%) wysyła produkt do moderacji. •Panel administracyjny: Szybki interfejs SPA na Budibase / Retool lub komponentach Airtable z złożonymi tabelami, drzewem kategorii i ekranem ręcznego mapowania. •Eksport i wyjściowe API: n8n automatycznie generuje Excel/CSV/XML (dla Prom/Rozetka) i działa jako serwer REST API do integracji z Twoimi zewnętrznymi systemami (CRM, BAS itp.). Ocena terminów i kosztów MVP Etap 1 (Integracja 5-7 API): 1 – 1,5 tygodnia. Etap 2 (Mistrzowski katalog i mapowanie AI): 1,5 – 2 tygodnie (logika, promptowanie, kalibracja). Etap 3 (Panel administracyjny): 1 tydzień. Etap 4 (Eksport i wyjściowe API): 1 tydzień. Całkowity czas: 4 – 5 tygodni (zamiast 2-3 miesięcy na kodzie). Orientacyjny koszt: 4 500 – 6 500 USD pod klucz (zależy od wyboru bazy danych i filtrów). Dokładny budżet ustalamy po przeprowadzeniu ekspertyzy Twojej obecnej infrastruktury. Czy jesteś gotów porozmawiać, abyśmy zaprezentowali, jak architektura Low-code spełni 100% wymagań Twojego TŻ w krótszym czasie i budżecie?

Budżet: 15000 UAH Termin: 15 dni

Dzień dobry! Rozwijam w Pythonie, React/Node.js realizowałem podobne projekty, gotowy do współpracy.

Budżet: 15000 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry, mam duże doświadczenie w korzystaniu z FastAPI, React i Vue, parsowanie nie sprawia problemów, można zapoznać się z wynikami moich prac w profilu. Zawsze wykonuję swoją pracę na 101% pod względem szybkości i jakości. Czekam na Twoją wiadomość, a tymczasem udzielę krótkich odpowiedzi na Twoje pytania:
1. Tak, Python 5+ lat, Vue\React 3+, parsowanie - nie ma problemu.
2. Tak, miałem doświadczenie z OpenAI i Anthropic, były używane zarówno w prostych klasyfikacjach, jak i w trudnych zadaniach.
3. 3-5 dni, 1-3 dni, 1-3 dni, 1-3 dni (dokładniej mogę powiedzieć, gdy zapoznam się z pełnym TŻ).
4. Moim zdaniem, dla Twojego zadania FastAPI+Vue+PostgreSQL+Redis+Anthropic będzie idealnym stosem.

Cena: Do uzgodnienia po ocenie TŻ.

Budżet: 27000 UAH Termin: 20 dni

Witam. Pracuję z React i Django. Jestem gotowy do współpracy. Proszę o kontakt.

Budżet: 20000 UAH Termin: 30 dni

Czy któryś z waszych 5–7 dostawców ma specyficzne ograniczenia dotyczące liczby zapytań na minutę (Rate Limits) lub przestarzałe API SOAP/XML, które wymagają indywidualnego dostosowania serwerów proxy lub kaskadowego ładowania dużych plików, abyśmy mogli to uwzględnić przy projektowaniu kolejek Celery?

Jestem gotów zaprezentować swoje podejścia architektoniczne, omówić szczegóły specyfikacji technicznej i rozpocząć projekt — czekam na waszą odpowiedź w prywatnej korespondencji.

Budżet: 15000 UAH Termin: 7 dni

Cześć.

Jestem programistą NodeJS. Mam doświadczenie z OpenAI API. Znam React. Jestem gotów się tym zająć. Piszcie, omówimy.

Budżet: 360000 UAH Termin: 30 dni

Witam.\nPrzykład niedawno zrealizowanego zadania\nhttps://freelancehunt.com/project/razrabotka-ai-sistemyi-golosovogo-obzvona-klientov-dlya/1626849.html\nProjekt wygląda na silny i technicznie interesujący. To nie tylko katalog, ale wewnętrzny system PIM z normalizacją danych, silnikiem dopasowującym, weryfikacją AI oraz osobnym interfejsem moderacji. Mogę dołączyć do realizacji etapowo, bez przeciążania pierwszej iteracji, ale z odpowiednią architekturą pod skalowanie.\nPracuję z Pythonem, FastAPI / Django, PostgreSQL, Celery, Redis, React, integracjami z zewnętrznymi API, przetwarzaniem nieunifikowanych danych, importem JSON/XML/CSV, a także z integracjami AI do zadań klasyfikacji, normalizacji i półautomatycznego mapowania. Dla takiego produktu widzę optymalny stos technologiczny:\nFastAPI dla API i warstwy serwisowej;\nPostgreSQL + JSONB + GIN dla elastycznych cech;\nCelery + Redis dla importu w tle, przeliczeń i przetwarzania AI;\nReact dla SPA-admina z tabelami, filtrami i moderacją;\nOpenAI lub Anthropic do weryfikacji wątpliwych dopasowań i zarządzanego modułu AI.\nCo ważne, należy od razu uwzględnić:\n\nmodularną architekturę konektorów dostawców;\nstabilny model master catalog - supplier products;\nosobną warstwę normalizacji atrybutów;\ndwuetapowe dopasowanie: deterministyczne + weryfikacja AI;\nlogowanie decyzji AI oraz ręczną moderację;\neksport i wyjściowe API jako osobny stabilny kontrakt, a nie "poboczną" funkcję.\nWstępna ocena etapów\n\nEtap 1. Integracje API + unifikacja danych 1-2 tygodnie 70 000\nEtap 2. Master-katalog + silnik dopasowujący + AI 1-2 tygodnie 120 000 zł\nEtap 3. INTERFEJS WEB do zarządzania / moderacji / kontroli jakości 2 tygodnie 120 000 zł\nEtap 4. Eksport + wyjściowe API 1 tydzień 50 000 zł\nOgółem\nczas realizacji: 4-6 tygodni\nwstępny budżet: 285 000-480 000 zł

Budżet: 120000 UAH Termin: 14 dni

Zgłoszenie 15 000 UAH wystarczy nie na cały system PIM, a na normalny pierwszy etap - projektowanie techniczne, prototyp kluczowych ekranów, model danych, weryfikacja 1-2 API dostawców i dokładny kosztorys. Pełny rozwój takiego systemu, według odczuć, będzie bliżej 450 000-900 000 UAH i 8-14 tygodni, w zależności od jakości API, liczby kategorii i zasad mapowania.

Co do etapów, orientowałbym się tak:
> Etap 1 - API dostawców, normalizacja, PostgreSQL JSONB - 3-4 tygodnie
> Etap 2 - master-katalog, algorytmiczne i AI-mapowanie - 3-5 tygodni
> Etap 3 - panel administracyjny, moderacja, dynamiczne cechy, jakość kart - 4-5 tygodni
> Etap 4 - Excel, CSV, XML, YML, wyjściowe REST API, dokumentacja - 2-3 tygodnie

Mamy doświadczenie z Pythonem, Reactem, skomplikowanymi API, katalogami, rynkami i zadaniami, gdzie AI nie tylko pisze tekst, ale podejmuje decyzje na podstawie danych. W Twoim przypadku nie zaczynałbym od dużego rozwoju bez etapu technicznego - w przeciwnym razie mapowanie produktów zamieni się w czarną skrzynkę, a potem wszyscy będą heroicznie łapać błędy w 50 000 pozycji =)

Podobne przykłady:
> https://business.ingello.com/prime-eva - automatyzacja dla detalistów i procesów towarowych
> https://business.ingello.com/carveli - e-commerce i systemowa praca z katalogiem
> https://business.ingello.com/vorfahr - automatyzacja AI i logika przetwarzania danych

Główny profil Ingello dla giełdy:
> https://systems-fl.ingello.com/ua

Aby uzyskać dokładną wycenę, potrzebne są 2 rzeczy:
> Podanie przykładów JSON lub XML od 2-3 dostawców
> Powiedzenie, czy już istnieje wzorcowy katalog z kategoriami, SKU, EAN, cechami i obowiązkowymi polami

Pierwszy etap za 120 000 UAH i 14 dni da architekturę, schemat bazy danych, opis zasad mapowania, prototyp panelu administracyjnego oraz plan rozwoju w sprintach. Po tym można już normalnie oszacować pełny system, z ryzykiem i granicami odpowiedzialności. Rozwiń

Budżet: 26000 UAH Termin: 15 dni

Dzień dobry. Nazywam się Dmitro. Mam doświadczenie w tworzeniu złożonych systemów w Pythonie, PostgreSQL i React, w tym integracje z API dostawców, automatyzację katalogów, przetwarzanie danych AI oraz budowę wewnętrznych rozwiązań PIM/ERP. Pracowałem z API OpenAI i Anthropic w zadaniach klasyfikacji, normalizacji danych, wyszukiwania dopasowań, generowania zorganizowanych odpowiedzi oraz automatyzacji procesów biznesowych. Zgodnie z Państwa specyfikacją mogę zrealizować modułową architekturę konektorów dla dostawców, główny katalog na PostgreSQL (JSONB), kolejki przetwarzania przez Celery + Redis, moduł AI do mapowania produktów oraz nowoczesny panel administracyjny do moderacji i kontroli jakości danych. Wstępnie widzę stos FastAPI + PostgreSQL + Redis + Celery + React. Takie podejście dobrze się skaluje i pozwoli bez problemów pracować z katalogami zawierającymi ponad 50 000 produktów. Mogę również zrealizować wyszukiwanie wektorowe przez embeddings, system confidence score, ręczną moderację wątpliwych dopasowań, eksport XML/YML/Excel oraz REST API do integracji z CRM, WooCommerce lub BAS. Ocena etapów, terminów i budżetu będzie możliwa po zapoznaniu się z formatami API dostawców oraz dodatkowymi szczegółami projektu. Jestem gotów omówić architekturę i zaproponować optymalne rozwiązanie do dalszego skalowania.

Budżet: 16000 UAH Termin: 20 dni

Dzień dobry, jestem gotów zrealizować Państwa projekt.

Doświadczenie z Python/React i API:

Backend: Regularnie rozwijam wysokowydajne API na FastAPI. Doskonale znam, jak optymalizować pracę z PostgreSQL za pomocą asynchronicznego ORM (SQLAlchemy/Tortoise), budować efektywne indeksy GIN dla JSONB oraz optymalizować złożone zapytania analityczne. Do przetwarzania w tle 50k+ produktów skonfiguruję Celery + Redis z podziałem kolejek (osobno na szybkie parsowanie, osobno na "ciężkie" zapytania do LLM).

Frontend: Tworzę SPA na React (Vite/Next.js) z wykorzystaniem nowoczesnych bibliotek UI (np. Shadcn/ui lub Tailwind). Praca ze złożonymi dużymi tabelami, dynamiczne generowanie formularzy na podstawie metadanych z JSONB oraz interaktywne drzewa kategorii — wszystko to będzie zrealizowane z optymalizacją renderowania (bez zawieszania interfejsu podczas masowych operacji).

Doświadczenie w integracji LLM do mapowania i klasyfikacji danych:

Posiadam praktyczne doświadczenie w pracy z OpenAI API / Anthropic API do podobnych zadań. Aby zoptymalizować koszty i szybkość, najlepiej zastosować dwustopniowy schemat, który Państwo opisali: najpierw lokalnie obliczamy kosinusową bliskość wektorowych embeddingów nazw produktów (przez text-embedding-3-small lub lokalne modele HuggingFace), a do droższych modeli klasy gpt-4o-mini lub claude-3-haiku zwracamy się przez ścisły systemowy prompt (z odpowiedzią w trybie JSON) tylko w kontrowersyjnych przypadkach.

Wizja technologicznego stosu:

Państwa stos jest idealny. Nie ma sensu go zmieniać. FastAPI zapewni asynchroniczność i szybkość, PostgreSQL z JSONB da elastyczność rozwiązań NoSQL bez utraty relacyjnych powiązań (co jest krytyczne dla struktury "Mistrz-katalog -> Produkt dostawcy"). Rozwiń

Budżet: 15000 UAH Termin: 15 dni

Witam.

Mam odpowiednie doświadczenie z backendem w Pythonie, integracjami API, normalizacją danych, katalogami/strukturami tabelarycznymi oraz zadaniami LLM, gdzie model jest używany do klasyfikacji, mapowania i weryfikacji niejednoznacznych dopasowań. W sprawach osobistych mogę pokazać potwierdzenie doświadczenia w podobnych zadaniach.

Proponuję stos technologiczny dla tego projektu: FastAPI, PostgreSQL JSONB + indeksy, Celery/Redis do przetwarzania w tle, React do panelu administracyjnego, OpenAI/Anthropic do embeddings i LLM-weryfikacji. Dla silnika dopasowującego lepiej od razu założyć hybrydę: SKU/EAN + znormalizowane nazwy + embeddings, a LLM używać tylko dla „szarej strefy”, aby nie czynić systemu drogim i nieprzewidywalnym.

W budżecie 15 000 UAH proponuję zrealizować pierwszy etap techniczny:

1-2 konektory dostawców;
bazowy schemat master catalog ↔ produkty dostawców;
normalizacja SKU/EAN/nazw/cen/charakterystyk;
pierwsze algorytmiczne dopasowanie;
minimalne API lub prosty ekran weryfikacji wyników.
Ocena pełnego projektu według etapów:

API + unifikacja danych: 2-3 tygodnie.
Silnik dopasowujący + AI: 2-3 tygodnie.
Panel administracyjny: 2-3 tygodnie.
Eksport + REST API: 1-2 tygodnie.
Całkowity budżet pełnego systemu proponuję omówić po uzgodnieniu podstaw projektu w wiadomościach prywatnych, gdy będą formaty API dostawców i przykłady danych.

Przed rozpoczęciem muszę wyjaśnić:

czy istnieje gotowa struktura master catalog;
którzy 1-2 dostawcy idą w pierwszym etapie;
czy większość produktów ma EAN/SKU;
który format pierwszego wyniku jest ważniejszy: backend/API czy minimalny panel administracyjny. Rozwiń

Budżet: 15000 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry!

Zapoznałem się z TŻ. Zadanie jest jasne: modułowe konektory dostawców, jednolity master-katalog na PostgreSQL (JSONB), dwupoziomowe dopasowanie (reguły + embeddings/LLM), panel administracyjny do moderacji oraz eksport/API. To typowy data-heavy B2B PIM, a podejście w TŻ (Strategia/Fabryka, Celery, osobny ekran do tuningowania AI) — jest prawidłowe.

Doświadczenie, które jest istotne dla projektu
Python i integracje API: rozwój usług na FastAPI z zadaniami w tle, parsowanie/normowanie różnych formatów (JSON/XML), idempotentna synchronizacja, retry, limity szybkości, logowanie błędów według dostawców. Miałem doświadczenie w budowie izolowanych konektorów (jeden moduł = jeden dostawca) bez zmiany rdzenia — dokładnie pod wasz wzorzec Strategia/Fabryka.

React / złożone tabele: SPA z ag-grid-tabelami, filtrami, drzewem kategorii, operacjami zbiorczymi, ekranami moderacji (porównanie kart dostawcy i wzorca side-by-side).

LLM do mapowania: integracja OpenAI / Anthropic nie tylko do czatu, ale do klasyfikacji i weryfikacji dopasowań — embeddings + cosine similarity, progi confidence, fallback na LLM w przypadku „szarej strefy” (75–90%), dziennik decyzji (prompt, score, verdict) dla administratora.

Budżet: 15000 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry, mam podobne doświadczenie, mogę wykonać szybko i jakościowo, pisz, omówimy szczegóły.

Budżet: 27000 UAH Termin: 3 dni

Dzień dobry. Jestem gotów wykonać ten projekt, mam duże doświadczenie w tworzeniu aplikacji.

Budżet: 20000 UAH Termin: 14 dni

Dzień dobry, mam doświadczenie praktycznie we wszystkim, co zostało wymienione w zadaniu. Pracowałem z OpenAI do klasyfikacji rozmów menedżerów call center z klientami, w jakim stopniu spełniają one wymagania. Stos technologiczny może być taki, jak w zadaniu, może być backend na Node.js.
Terminy i koszty:
1. Integracja 5-7 API + unifikacja - 10000/ 7 dni
2. Moduł AI - 5000/ 3 dni
3. Interfejs webowy - 3000/3 dni
4. Wyjściowe API - 3000/3 dni

Budżet: 15000 UAH Termin: 30 dni

Cześć! Mogę zrealizować twój projekt. Mam doświadczenie. Napisz, dogadamy się.

Budżet: 30000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć! Dokładnie zapoznałem się z TŻ — projekt jest interesujący i technicznie zrozumiały, jestem gotów się tym zająć.

Moje doświadczenie:
Pracuję z Pythonem na poziomie mid — rozwijam aplikacje backendowe, integruję zewnętrzne API, buduję przetwarzanie danych w tle na Celery + Redis. Mam praktyczne doświadczenie z React: rozwijałem aplikacje webowe, w tym SPA z złożonymi interfejsami.

Jeśli chodzi o LLM — obecnie aktywnie rozwijam aplikację backendową z integracją API Anthropic i OpenAI: podłączałem endpointy, budowałem logikę przetwarzania odpowiedzi modeli. Znam się na wektorowych embeddingach i pracy z confidence score dla zadań klasyfikacyjnych.

Mam doświadczenie w parsowaniu różnorodnych API (JSON/XML). Nie mam doświadczenia z gotowymi systemami PIM, jednak architektura opisana w TŻ (master-katalog, cechy JSONB, dwustopniowe mapowanie) jest dla mnie przejrzysta i rozumiem, jak to budować od podstaw poprawnie.

Moja ocena po etapach:
— Etap 1 (integracja API, Baza Danych, unifikacja): ~2,5 tygodnia
— Etap 2 (Matching Engine + moduł AI): ~3 tygodnie
— Etap 3 (Panel administracyjny, UI): ~2,5 tygodnia
— Etap 4 (Eksport, wyjściowe API, Swagger): ~1,5 tygodnia

Łącznie: ~10 tygodni (2,5 miesiąca z uwzględnieniem testowania i poprawek między etapami).

Koszt: 65 000–80 000 zł w zależności od ostatecznego zakresu.

Jestem gotów omówić szczegóły, doprecyzować stack lub podzielić na sprinty w dogodny dla Ciebie sposób. Napisz — dogadamy się. Rozwiń

Budżet: 15000 UAH Termin: 30 dni

Witam
Zadanie jest zrozumiałe. Mam doświadczenie w Pythonie/React, parsowaniu skomplikowanych API oraz integracji LLM (OpenAI/Anthropic) do mapowania i klasyfikacji danych.

Proponowałbym taki stos technologiczny: FastAPI + PostgreSQL (JSONB + pgvector) + Celery/Redis + React. Łączniki dostawców zrobię według wzorca Strategy — nowe API będą dodawane jako osobne moduły bez zmiany rdzenia. Mapowanie jest hybrydowe: najpierw algorytm (EAN/SKU + znormalizowane nazwy), potem embeddingi, a wątpliwe dopasowania (75–90%) — do weryfikacji przez LLM.

Jeśli chodzi o terminy, proponuję uczciwe podejście: pełny zakres (wszystkie 4 etapy, 5–7 dostawców, przetwarzanie 50k+ produktów) — to około 2–3 miesiące. Ale już za 2 tygodnie zrobię działający MVP: 2 łączniki, podstawowy schemat bazy danych, algorytmiczne mapowanie + pierwsze embeddingi i minimalny panel administracyjny z ręcznym mapowaniem. Następnie będę rozszerzać iteracjami według etapów.

W ten sposób szybko zobaczycie wynik i podejście w działaniu, bez ryzyka opóźnionych terminów.
Jestem gotów omówić szczegóły i budżet głosowo lub na czacie.

Budżet: 14250 UAH Termin: 5 dni

Projekt wymaga opracowania modułowego systemu do integracji API dostawców oraz unifikacji uzyskanych danych — jestem gotowa stworzyć taką architekturę z wykorzystaniem Pythona i FastAPI. Pierwszy krok - opracowanie MVP w środowisku stagingowym w ciągu 10 dni w celu sprawdzenia funkcjonalności.