Budżet: 30000 UAH Termin: 16 dni
Dzień dobry, są przykłady podobnych aplikacji z AI (aplikacje mobilne + android). Mam duże doświadczenie z AI. Powiem, jak zoptymalizować zapytania i jakie modele wybrać. Jestem gotów omówić szczegóły.
mobilna aplikacja edukacyjna na IOS
1 etap
Programowanie podstawowych modułów, integracja AI w celu personalizacji lekcji
Tworzenie makiet i podstawowego interfejsu dla aplikacji mobilnej
Tworzenie pierwszych 5–10 lekcji (angielski, zdrowie psychiczne), przygotowanie treści multimedialnych.
Budżet: 30000 UAH Termin: 16 dni
Dzień dobry, są przykłady podobnych aplikacji z AI (aplikacje mobilne + android). Mam duże doświadczenie z AI. Powiem, jak zoptymalizować zapytania i jakie modele wybrać. Jestem gotów omówić szczegóły.
Budżet: 30000 UAH Termin: 15 dni
Witaj.
Nasz zespół z przyjemnością zrealizuje Twój projekt na czas i w wysokiej jakości. W zespole są projektanci, deweloperzy części serwerowej, web i mobile. Dobierzemy optymalny mechanizm współpracy do stworzenia i wsparcia systemu. Skontaktuj się w celu omówienia szczegółów.
Budżet: 30000 UAH Termin: 30 dni
Cześć! 👋
Jesteśmy zespołem Coderfy i chętnie pomożemy stworzyć Twoją mobilną aplikację edukacyjną na iOS. Proponujemy realizację projektu w React Native — to pozwoli szybciej opracować produkt, zachowując natywną wydajność i możliwość łatwego skalowania aplikacji w przyszłości (na przykład na Androida lub nowe moduły).
Dlaczego my?
Mamy głębokie doświadczenie w budowaniu mobilnych produktów złożoną logiką — w tym personalizacją treści, integracją AI i pracą z formatami multimedialnymi. Wcześniej tworzyliśmy aplikacje z wideo-lekcjami, audio-przewodnikami i krok po kroku modułami edukacyjnymi.
Co bierzemy na siebie:
- Rozwój w React Native: architektura, moduły, logika, UI.
- Integracja AI do personalizacji lekcji (dostosowanie tempa, rekomendacje treści).
- Projektowanie podstawowego interfejsu: prosty, nowoczesny i ukierunkowany na mobilne uczenie się.
- Tworzenie pierwszych lekcji (angielski, zdrowie psychiczne) + przygotowanie treści multimedialnych.
- Pełne wsparcie etapu 1 — od makiet do gotowego działającego dema.
Stworzymy solidną podstawę, na której łatwo będzie skalować funkcjonalność: postęp użytkownika, profile, gamifikację, rozszerzone moduły AI, powiadomienia push i płatności.
Jesteśmy gotowi omówić szczegóły, wyjaśnić techniczne niuanse i rozpocząć w najbliższym czasie!
Budżet: 29900 UAH Termin: 29 dni
Dzień dobry!
Nazywam się Walentyn z Arctic Web. Zajmujemy się doradztwem IT oraz pełnym cyklem rozwoju: od projektowania UX/UI po rozwój stron internetowych i aplikacji mobilnych oraz integracje. Jesteśmy gotowi podjąć się realizacji Państwa projektu i podzielić się przykładami podobnych przypadków w wiadomościach prywatnych.
Z poważaniem,
Zespół Arctic Web Freelancehunt
Budżet: 30000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry
Jestem gotowa do współpracy). Mam duże doświadczenie w prowadzeniu projektów, w tym w pisaniu Specyfikacji Technicznej (ST), testowaniu, doborze i pracy z projektantami oraz deweloperami, aby uzyskać potrzebny wynik. Jestem pewna, że mogę Ci pomóc) Stawka godzinowa, szczegóły chętnie omówię z Tobą)
Doświadczenie w pracy jako PM w zakresie tworzenia stron internetowych i aplikacji mobilnych (plus reklama) wynosi około 4 lat w biurze i dodatkowo teraz zdalnie ponad 4 lata.
Jestem w TOP - 1 jako pisarz techniczny
W TOP - 2 w zarządzaniu projektami
W TOP - 7 w testowaniu
Jestem gotowa pomóc w prowadzeniu klienta, ustalaniu zadań dla deweloperów, testowaniu, pisaniu dokumentacji, prototypowaniu, konsultacjach nie tylko w ogólnych kwestiach, ale także w etapach rozwoju.
Budżet: 30000 UAH Termin: 5 dni
Witam, mam doświadczenie w wykonywaniu takich prac, ponieważ szukam pierwszego zlecenia, co do warunków można umówić się bardziej szczegółowo w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 30000 UAH Termin: 10 dni
Witam!
Jestem gotowa szybko i jakościowo zrealizować zadanie. Zawsze jestem w kontakcie i szybko uwzględnię wszystkie życzenia.
Budżet: 30000 UAH Termin: 15 dni
Witam, jestem doświadczonym programistą webowym i chcę zacząć pisać na IOS, nie będzie problemów, jedynie proszę o opłacenie konta dewelopera oraz kosztu projektu, który potrzebujecie 430$ + 100$ konto = 530$
Budżet: 30000 UAH Termin: 4 dni
Dzień dobry! Jestem gotów wykonać ten projekt. Mam duże doświadczenie w tworzeniu różnych aplikacji.
Szukamy specjalisty z LLM, RAG i inżynierii promptów do audytu i udoskonalenia już stworzonego asystenta AI dla operatorów centrum kontaktowego sieci medycznych centrów. To nie jest rozwój od podstaw. Obecnie asystent działa w środowisku ChatGPT i wykorzystuje: własną umiejętność z instrukcjami SKILL.md; baza wiedzy w Project Sources; ustrukturyzowane pliki Markdown, automatycznie utworzone z eksportów CSV systemu informacji medycznej; oddzielne indeksy cen, wykonawców, jednostek, pakietów, sprzętu i rekomendowanych kombinacji usług. Baza zawiera około: 2 700+ usług medycznych; 90+ pakietów i kompleksów; 300+ rekomendowanych kombinacji; 600+ interwencji chirurgicznych; ceny według różnych jednostek; wykonawców, adresy, przygotowanie, sprzęt i inne informacje referencyjne.Co ma robić asystent Na żądanie operatora asystent powinien szybko dostarczać zweryfikowaną odpowiedź: czy usługa jest dostępna; dokładny kod, nazwę i cenę; w jakich jednostkach jest dostępna; kto z lekarzy lub innych specjalistów ją wykonuje; jak się przygotować; jaki pakiet lub kompleks warto zaproponować; jakie usługi towarzyszące warto zaproponować; jaka jest kolejność kompleksowego zapisu; jakie są tańsze lub alternatywne opcje; dla operacji — osobno podstawową cenę i orientacyjną całkowitą wartość przypadku leczenia chirurgicznego. Asystent nie powinien wymyślać cen, wykonawców, przygotowania, wskazań medycznych ani przenosić informacji między podobnymi usługami.Istniejące problemy System już działa, ale wymaga zwiększenia stabilności wyszukiwania i jakości odpowiedzi. W szczególności: model czasami znajduje główną usługę, ale pomija rekomendowane kombinacje; nie zawsze wyciąga poszczególne pola z dużych plików Markdown; może znaleźć podstawową cenę operacji, ale pomija całkowity koszt przypadku chirurgicznego; wyniki zależą od struktury i rozmiaru plików w Project Sources; konieczne jest optymalizowanie indeksów, routingu źródeł i zasad wyszukiwania; należy zapewnić jednako wysoką jakość odpowiedzi na krótkie, nieprecyzyjne i konwersacyjne zapytania operatorów. Na przykład, proste zapytanie „cholecystektomia” powinno natychmiast zwrócić dostępne opcje operacji, kody, podstawowe ceny, całkowity koszt leczenia, jednostki, wykonawców i powiązane usługi.Zadania specjalisty Przeprowadzić audyt istniejącego SKILL.md, struktury bazy wiedzy i logiki wyszukiwania. Przeanalizować przyczyny pomijania danych podczas retrieval. Proponować optymalną architekturę bazy wiedzy dla ChatGPT. Udoskonalić lub przepisać SKILL.md. Optymalizować strukturę plików Markdown i kompaktowych indeksów. Skonfigurować obowiązkowe wyszukiwanie: pakietów i kompleksów; rekomendowanych kombinacji; cen według jednostek; wykonawców; kosztu przypadku leczenia chirurgicznego. Sprawdzić generator bazy wiedzy z eksportów CSV i w razie potrzeby udoskonalić skrypty Python. Stworzyć zestaw kontrolnych zapytań i kryteriów oceny odpowiedzi. Przeprowadzić testowanie na rzeczywistych scenariuszach centrum kontaktowego. Przekazać finalną dokumentację do dalszej aktualizacji i wsparcia systemu.Oczekiwany rezultat Musimy uzyskać stabilnego asystenta, który: odpowiada w języku ukraińskim; nie pomija krytycznie ważnych danych; zwraca tylko informacje potwierdzone przez bazę wiedzy; prawidłowo rozróżnia usługi, pakiety i rekomendowane kombinacje; pokazuje kod, nazwę, cenę, jednostkę i wykonawcę; dla operacji dzieli podstawową cenę i całkowity koszt leczenia; proponuje operatorowi konkretny scenariusz dalszego zapisu pacjenta; stabilnie działa po kolejnych aktualizacjach eksportów CSV; działa stosunkowo szybko.Wymagania dla wykonawcy Potrzebny specjalista z praktycznym doświadczeniem: ChatGPT Projects, Custom GPT lub ChatGPT Skills; LLM, RAG, retrieval i wyszukiwania semantycznego; inżynieria promptów; projektowanie baz wiedzy dla modeli językowych; Markdown, CSV, JSON/JSONL; Python do przetwarzania i konwersji danych; testowanie jakości odpowiedzi LLM. Doświadczenie z medycznymi systemami informacyjnymi, centrami kontaktowymi lub dużymi katalogami usług będzie dodatkowym atutem. Szukamy nie tylko autora promptów, ale specjalisty, który rozumie ograniczenia wyszukiwania w dużych źródłach, fragmentację kontekstu i sposoby budowania niezawodnych indeksów.Co dostarczyć w ofercie Prosimy krótko wskazać: Wasze doświadczenie z ChatGPT, RAG lub korporacyjnymi bazami wiedzy. Przykłady podobnych zrealizowanych projektów. Jak podeszlibyście do diagnozy pomijania poszczególnych pól w dużych plikach. Orientacyjne terminy i koszt audytu oraz dopracowania. Czy jesteście gotowi podpisać umowę o poufności. Dane osobowe pacjentów w ramach tego projektu nie będą przekazywane. Ostateczny koszt prac zostanie uzgodniony po doprecyzowaniu Technicznego Zadania między Zamawiającym a Wykonawcą.
Szukam wykonawcy do budowy systemu agentów AI, który automatyzuje marketingowy i sprzedażowy lejek: od generacji treści po segmentację leadów w CRM i analitykę hipotez. Poniżej znajdują się zadania, pogrupowane według funkcjonalności. Ile dokładnie usług/agentów będzie w końcowej architekturze i na jakim stacku - decydujecie wy, w oparciu o własne doświadczenie. Najważniejsze, aby rozwiązanie pokrywało wszystkie poniższe zadania, było działające, wspierane, skalowalne i koniecznie miało wygodny mechanizm przeglądu/akceptacji wyników przez człowieka przed publikacją lub uruchomieniem reklamy. Blok 1. Generacja treści (multikanałowy copywriting)Jeden lub kilka modułów generujących, które wydają teksty w różnych formatach na podstawie materiałów projektu (programy kursów, wywiady, transmisje): Teksty landingów Sekwencje e-mailowe: łańcuchy rozgrzewające, newslettery Posty w Telegram-bocie/kanale Teksty reklamowe dla Meta, w tym warianty pod różne hipotezy Plan treści i posty dla Facebooka / Instagrama / Telegramu Artykuły do bloga (w tym na podstawie transkrybowanych wideo — patrz Blok 3)Blok 2. Produkcja finalnych materiałówPrzekształcenie gotowego tekstu w końcowy artefakt, gotowy do publikacji: Leadmagnety — składanie i zbieranie gotowego PDF (check-listy, przewodniki) z integracją Canva/Figma do edycji Kreatywy reklamowe Meta — statyczne wizualizacje z rozmiarami pod formaty kampanii Landing page na Framerze — struktura strony, wypełnienie CMS, składanie gotowej strony do uruchomienia.Blok 3. Wideo → blog Transkrypcja wideo (transmisje, wywiady, warsztaty) Podział transkryptu na artykuły prowadzące do lejka Publikacja na blogu na głównej stronie (blog obecnie nie istnieje — być może potrzebna jest sekcja blogowa na Framer CMS; otwarte pytanie: czy może ją stworzyć sam system, czy to osobne zadanie)Blok 4. Integracja z reklamowym panelem Meta Przesyłanie gotowych tekstów i kreatywów do panelu Tagowanie ogłoszeń/kampanii według hipotezBlok 5. CRM i lead-routing Automatyczna segmentacja leadów w Telegram-bocie (był/nie był na wydarzeniu, gałąź lejka, oferta) Przekazywanie segmentów do CRM Autotagowanie nowych leadów w CRM przy trafieniu do lejka (poprzez rejestrację)Blok 6. Analityka hipotez Tworzenie tabeli/dashbordu hipotez: wydatki/wynik dla każdego lejka, lead-magnetu, kreatywu. Okresowa analiza AI z rekomendacjami: co skalować, co zatrzymać Ocena konwersyjności landingówCzego oczekujemy w odpowiedzi Wizja architektury — jak byście podzielili te 6 bloków na agentów/usługi, na jakim stacku (orkiestracja, generacja, przechowywanie danych). Portfolio/przykłady — przykłady podobnych systemów automatyzacji (marketing, leady, generacja treści). Orientacyjna ocena terminów i kosztów, najlepiej etapowo. Pytania do TŻ, jeśli coś jest niejasne.
Poszukujemy doświadczonego programisty Python/AI (lub małego zespołu) do stworzenia usługi AI opartej na bocie Telegram. Projekt automatyzuje przyjmowanie zamówień od rzemieślników i centrów serwisowych na działającym rynku B2B części do sprzętu mobilnego i elektroniki (katalog ~30 000 SKU). Co powinien robić bot:Wielomodalny input: przyjmować tekst, wiadomości głosowe (Whisper API) oraz zdjęcia części/oznaczeń (GPT-4o Vision), rozpoznawać nomenklaturę, rewizje i numery części.Inteligentne wyszukiwanie: dopasowywać żargon rzemieślników (akumulator, AKB, wyświetlacz, oryginał) do oficjalnych nazw za pomocą wyszukiwania wektorowego (Vector DB).Interaktywny UI: przy kilku opcjach jakości (Oryginalny, Wysoka Kopia itd.) — grupować je w jedną wiadomość, wyświetlać inline checkboxy z cenami i stanami, przeliczać koszyk „na bieżąco”.Kaskadowe doprecyzowania (Slot Filling): przy niejednoznacznym zapytaniu krok po kroku doprecyzowywać parametry (model → kolor → rewizja).Zamówienie: automatycznie wysyłać gotowy pakiet JSON zamówienia na stronę przez API po potwierdzeniu koszyka.Stos: Python (FastAPI), Aiogram 3.x, OpenAI API (GPT-4o + Whisper), Qdrant, Docker + docker-compose. Czas realizacji: 5–7 tygodni.⚠️ Obowiązkowy warunek do odpowiedzi: Aby odciąć automatyczne odpowiedzi botów spamowych, proszę podać w wiadomości: jaki model embeddingów (Embeddings) wybierzesz do wektorowego wyszukiwania semantycznego po 30 000 technicznych SKU i dlaczego? Odpowiedzi z szablonowym tekstem bez odpowiedzi na to pytanie będą automatycznie odrzucane.
Szukamy specjalisty lub zespołu do wdrożenia rozwiązań AI w komunikacji centrum medycznego CT i MRI. Potrzebne: zintegrować AI w telefonii do obsługi połączeń przychodzących i zimnych; zapewnić naturalną komunikację w języku ukraińskim z minimalnymi przerwami; zintegrować asystenta AI w czacie Binotel lub zaproponować skuteczną alternatywę; zautomatyzować odpowiedzi na pytania, wstępną konsultację i rejestrację na badania. Ważne: dziedzina medycyny wymaga dokładnego zbierania informacji przed CT lub MRI, w szczególności dotyczących obszaru badania, przygotowania, skierowania i możliwych przeciwwskazań. Rozwiązanie musi być empatyczne, profesjonalne i przewidywać przekazywanie skomplikowanych przypadków operatorowi. W odpowiedzi proszę przesłać odpowiednie przypadki, opis proponowanego rozwiązania oraz orientacyjne terminy. Doświadczenie w projektach medycznych będzie atutem.
Konieczne jest opracowanie aplikacji w MATLAB, która będzie mogła przetwarzać obrazy/wideo, wyodrębniać pojedyncze obiekty, analizować ich cechy i w razie potrzeby stosować metody uczenia maszynowego do automatyzacji analizy. Preferowane: pewna znajomość MATLAB; doświadczenie w Computer Vision / Przetwarzaniu Obrazów; doświadczenie z Uczeniem Maszynowym;