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
Jest bot Telegram na aiogram/FastAPI (CRM dla projektu eventowego) oraz oddzielny bot ManyChat w Instagram Direct do komunikacji z klientkami.Zadanie 1 — poprawić logikę bota Instagram Direct.Aktualny bot działa według sztywnego scenariusza: działa krok po kroku (powitanie → o wydarzeniu → odpowiedź na „drogo” → odpowiedź na „pomyślę”), z 3 losowymi wariantami tekstu na każdy krok. Problem polega na tym, że bot nie rozumie sensu wiadomości, a zgaduje numer kroku i wysyła gotowiec nie na temat. Z tego powodu: na bezpośrednie pytanie o cenę bot nie podaje cyfr, a wysyła ogólny tekst język skacze — to ukraiński, to rosyjski w zasadzie to losowy generator gotowców, a nie dialogW ciągu tygodnia bot stracił kilka żywych leadów. Mogę dołączyć zrzuty ekranu rozmów jako przykład.Potrzebne jest: aby bot rzeczywiście analizował treść wiadomości (pytanie o cenę, sprzeciw „drogo”, wątpliwości „pomyślę”, nietypowe pytanie itd.) i odpowiadał na temat — na bazie AI (na przykład, Claude API), a nie według sztywnego scenariusza. Ton — żywy, nie zrobotyzowany, język — ukraiński. Podstawowe scenariusze (cena, zniżki, praca z „drogo”/„pomyślę”) należy zachować, ale aby AI sama wybierała odpowiedni odpowiedź w kontekście.Zadanie 2 (opcjonalnie, ale również potrzebne) — autoposting w Instagramie.Postowanie przez oficjalne Meta Graph API: reels, stories, posty, karuzele. Tagowanie w bocie: [reels] / [stories] / [post] / [karuzela] + [geo] / [ankieta] / [odliczanie]. Panel wieloużytkownikowy /admin — dodawanie/usuwanie osób, role (postowanie / przeglądanie / wszystko), log aktywności. Dynamiczna cena z Google Sheets — bot pobiera aktualną cenę z kolumny „Cena”.Pytania do wykonawcy: Czy zadanie 1 (logika AI dla Instagram Direct) lepiej wykonać na bazie aktualnego ManyChat przez webhook + zewnętrzny przetwornik AI, czy jako oddzielny bot na architekturze typu aiogram/FastAPI, podłączony do Instagramu przez oficjalne Meta API? Czy podejmujecie się obu zadań razem (logika Direct + autoposting)? Jaka jest całkowita cena i czas realizacji na cały zakres (zadanie 1 + zadanie 2)?Wymagania: Doświadczenie z Meta Graph API (Instagram) Doświadczenie w integracji modeli AI (Claude API / OpenAI API) w chatbotach Preferowane — doświadczenie z aiogram/FastAPI lub webhookami ManyChat Portfolio z podobnymi projektami
Nazwa projektu: Automatyzacja publikacji treści w mediach społecznościowych za pomocą bota Telegram z wykorzystaniem AI Opis zadania: Nasza firma zajmuje się sprzedażą premium sprzętu treningowego włoskiego producenta Panatta na terenie Ukrainy. Prowadzimy kilka mediów społecznościowych: Instagram, Facebook, TikTok oraz kanał Telegram. Potrzebne jest opracowanie zautomatyzowanego rozwiązania, które pozwoli szybko dostosować i publikować treści wideo we wszystkich naszych mediach społecznościowych. Główna logika działania: Wysyłam do bota Telegram link do wideo z YouTube, Instagram lub TikTok. System automatycznie pobiera opis tego wideo, tłumaczy go na język ukraiński, dostosowuje tekst do żywej komunikacji marki Panatta, dodaje linki do naszych mediów społecznościowych i publikuje gotowy post w: Instagram, Facebook, TikTok, kanale Telegram. Ważne: Samego wideo nie trzeba zmieniać ani tłumaczyć. Należy pracować z opisem wideo: tłumaczenie, dostosowanie, optymalizacja tekstu i publikacja razem z wideo lub linkiem do niego — w zależności od możliwości technicznych konkretnej platformy. Pożądany scenariusz działania: Wysyłam do bota Telegram link do wideo. System określa źródło: YouTube, Instagram lub TikTok. System pobiera oryginalny opis wideo. AI tłumaczy opis na język ukraiński. AI dostosowuje tekst do stylu premium marki Panatta: profesjonalnie, żywo, bez suchego tłumaczenia maszynowego. Do tekstu automatycznie dodawane są linki do naszych mediów społecznościowych: Instagram, Facebook, TikTok, Telegram. System przygotowuje publikację dla każdej platformy. Publikacja automatycznie umieszczana jest w Facebooku, Instagramie, TikToku oraz kanale Telegram. Pożądane, aby przed publikacją była możliwość przeglądania tekstu i potwierdzenia publikacji przez bota Telegram. Pożądana funkcjonalność bota Telegram: Bot ma przyjmować linki do wideo. Bot ma pokazywać wygenerowany ukraiński tekst przed publikacją. Pożądane dodanie przycisków: „Opublikować”, „Edytować”, „Wygenerować jeszcze raz”, „Anulować”. Bot ma informować, czy post został pomyślnie opublikowany w każdej sieci społecznościowej. Pożądane, aby zachować historię przetworzonych linków. Możliwy stos technologiczny: Rozważamy różne opcje realizacji: Make.com, n8n, Zapier, własny backend, Telegram Bot API, OpenAI API lub inne usługi AI. Jesteśmy otwarci na propozycje wykonawcy dotyczące optymalnego rozwiązania technicznego. Osobno należy uwzględnić: Należy sprawdzić ograniczenia techniczne API Instagram, Facebook, TikTok oraz YouTube. Należy zaproponować stabilny schemat autoryzacji kont. Należy wyjaśnić, czy możliwa jest całkowicie automatyczna publikacja we wszystkich mediach społecznościowych, czy dla niektórych platform potrzebne jest ręczne potwierdzenie. Należy przewidzieć ochronę przed duplikowaniem postów. Należy uczynić rozwiązanie maksymalnie prostym w codziennym użytkowaniu. Oczekiwany rezultat: Działający system automatyzacji, w którym przez bota Telegram można wysłać link do wideo, otrzymać dostosowany ukraiński opis i opublikować treść w Facebooku, Instagramie, TikToku oraz kanale Telegram. Co potrzebne od wykonawcy w odpowiedzi: Krótko opisać, jak dokładnie proponujecie zrealizować to rozwiązanie. Jaki stos będziecie używać: Make.com, n8n, własny rozwój czy inna opcja. Jakie media społecznościowe można w pełni zautomatyzować, a gdzie mogą być ograniczenia. Orientacyjne terminy realizacji. Orientacyjny koszt. Przykłady podobnych automatyzacji, jeśli takie były. Dodatkowe informacje: Marka Panatta to premium włoski sprzęt sportowy dla klubów fitness. Dlatego teksty muszą być nie tylko przetłumaczone, ale dostosowane do ukraińskiego rynku, z odpowiednim pozycjonowaniem: premium, Made in Italy, jakość, biomechanika, design, profesjonalny poziom sprzętu. Linki do naszych mediów społecznościowych przekażemy wybranemu wykonawcy.
Potrzebna automatyzacja wysyłania wiadomości z linkiem do KP na LinkedIn, WhatsApp, Reddit, napisz, jak to będzie zrealizowane, terminy i koszt
Skonfigurować ManyChat Pro + OpenAI API (model gpt-4o-mini, ale możesz zaproponować coś innego). Bez Make/Zapier, jeśli to możliwe do zrealizowania wewnętrznymi narzędziami ManyChat, lub z nimi, jeśli uzasadnisz potrzebę.Logika działania bota:Triggerem jest każda wiadomość przychodząca od nowego klienta (w tym przejścia z reklamy).Bot ma prowadzić dialog na podstawie podanego promptu (informacje o firmie/cenach/FAQ przekażę). Celem bota jest doradzenie i zebranie danych kontaktowych (telefon) lub doprowadzenie do konkretnego zapytania o zakup.Warunki przekazania do menedżera:Klient bezpośrednio prosi o osobę/menedżera.Klient zostawił dane kontaktowe.Bot nie zna odpowiedzi na pytania.Działanie przy przekazaniu: bot ma poinformować klienta, że łączy osobę, wysłać powiadomienie i koniecznie zatrzymać automatyzację, aby AI nie odpowiadało, podczas gdy pracuje menedżer.Wymagania dla wykonawcy:Pokazać 1-2 podobne przypadki Skonfigurować ochronę przed halucynacjami (aby bot nie wymyślał cen i nie obiecywał rzeczy, których nie ma).Przekazać gotowego bota, wyjaśnić, gdzie edytować prompt (instrukcję dla AI) i gdzie menedżerowie mogą przeglądać czaty.
Model AI
Potrzebna osoba, która zna się na tworzeniu kreatywów UGC z wykorzystaniem AI. Potrzebne są filmy z JEDNĄ I TĄ SAMĄ osobą, około 200-300. Cena do uzgodnienia.
Stworzyć wtyczkę do Chrome, do łączenia z proxy szukam programisty, możliwe + AI który już publikował podobne wtyczki w sklepie z sukcesem po prostu AI pisanie bez doświadczenia w programowaniu nie jest potrzebne proszę o oferty cenowe, terminy
Trzeba przenieść stronę z Figma + Webflow na kod, możliwe z AI Jeśli można to zrobić z AI, z 100% dokładnością i bez błędów, lepiej to zrobić z nimi napisz cenę i jakie miałeś doświadczenie w tej konkretnej zadaniu
: Szukamy artysty 3D / twórcy wideo AI do innowacyjnego projektu AI-EdTech (Radaastria)Opis: Tworzymy rozbudowaną franczyzę medialną i koncepcję empatycznego robota AI nowej generacji dla nastolatków — RADAASTRIA. Obraz — mądra i jasna 7-letnia dziewczynka, łącząca w sobie boską mądrość i "złoty początek AI" ("Każde delikatne dotknięcie — nowe połączenie neuronowe").Zadania (można pod konkretnego specjalistę): Stworzyć/dopracować wysokiej jakości model 3D dziewczynki-robota na podstawie gotowego koncept-artu. Wygenerować krótkie (10 sekund) fotorealistyczne wideo AI na podstawie gotowych promptów, pokazujące interakcję robota i nastolatków.Kogo szukamy: Twórcy z silnym portfolio w dziedzinie cyberpunku, futuryzmu lub jasnej fantastyki. Ważna jest dla nas głębia, praca ze światłem i emocjami. Czekamy na wasze portfolio i widełki cenowe za krótkie filmy/modeli!
Przegląd architektury i wdrożenia N8n
Język Nasza ekipa techniczna mówi po angielsku, rosyjsku i niemiecku. Możesz wybrać dowolny z tych języków dla swojego tekstu i rozmowy przeglądowej. CelObsługujemy gotowe do produkcji AI i przepływy dokumentów w n8n Cloud, które integrują Salesforce z LLM i usługami dokumentowymi. Chociaż logika przepływu sama w sobie działa, nasza linia wdrożeniowa jest uszkodzona. Przeniesienie przepływu z DEV do TEST do PROD — i połączenie n8n z naszymi zmieniającymi się piaskownicami Salesforce — obecnie wymaga interwencji ręcznej i jest całkowicie zablokowane od kilku tygodni.Angażujemy doświadczonego architekta integracji, aby ocenić naszą obecną konfigurację. Głównym celem jest ustanowienie wiarygodnego, zautomatyzowanego procesu wdrożeniowego dla naszych istniejących funkcji. Jednocześnie, ponieważ doświadczyliśmy znacznych wad z n8n, ta ocena musi dostarczyć jasną analizę mocnych i słabych stron n8n, aby pomóc nam zdecydować, czy zaangażować się w to rozwiązanie, czy przyjąć nowy stos technologiczny dla przyszłych funkcji.To jest ograniczone zaangażowanie oceniające.Nie obejmuje prac wdrożeniowych.Zakres dostarczanych materiałówNapisana ocena o długości od dwóch do czterech stron, po której nastąpi jedna rozmowa przeglądowa. Ocena musi dotyczyć trzech kluczowych pytań: Zachować czy wymienić (z analizą mocnych i słabych stron): Dostarcz jasną ocenę możliwości i ograniczeń n8n w odniesieniu do naszej topologii środowiska. Musimy zdecydować, czy pozostajemy przy n8n, czy przenosimy przyszłe funkcje do alternatywnego stosu (np. samodzielnie hostowane n8n, wyższy poziom n8n lub inna platforma orkiestracyjna/kodowa). Dołącz jednoznaczną rekomendację strategiczną oraz jej uzasadnienie techniczne. Ograniczenia licencyjne i platformowe: Zbadaj i mapuj dokładne ograniczenia platformy oraz granice licencyjne naszego obecnego poziomu w porównaniu do alternatywnych poziomów lub wariantów samodzielnie hostowanych. Przegląd musi dotyczyć: Wyrównanie funkcji i licencji: Analizuj, czy nasze obecne blokady wdrożeniowe są spowodowane absolutnymi ograniczeniami platformy, błędami konfiguracyjnymi w procesie czy ograniczeniami narzędzi natywnych. Nie zakładaj, że wyższy poziom licencji jest domyślnym lub koniecznym rozwiązaniem. Natywne środowiska i funkcjonalność Gita: Dostarcz obiektywną ocenę natywnej kontroli źródła i funkcji promowania środowiska n8n (w tym wyraźną dostępność, kryteria blokady i ograniczenia przy koordynowaniu wielu projektów/przestrzeni roboczych). Analiza kosztów i korzyści oraz mapowanie funkcji: Jeśli konkretne funkcje automatyzacji wdrożenia lub środowiska wymagają aktualizacji, zidentyfikuj dokładne nazwy funkcji, ograniczenia techniczne i aktualną strukturę cenową. Porównaj to wyraźnie z kosztami operacyjnymi i obciążeniem związanym z przejściem na architekturę samodzielnie hostowaną. Krytyczna ścieżka: Dla istniejących funkcji: Zdefiniuj natychmiastowe, wykonalne kroki wymagane do zautomatyzowania i zapewnienia niezawodności naszego obecnego procesu wdrożeniowego. Dla przyszłych funkcji: Jeśli zalecany jest zastępczy stos, zdefiniuj docelową architekturę na wysokim poziomie.Poza zakresem: Szczegółowe plany migracji projektów, szczegółowe oszacowanie wysiłku oraz zmiany w kodzie. Wymagamy eksperckiego osądu technicznego, a nie planu zarządzania projektem.Kontekst firmy i systemuNaszym podstawowym systemem jest Salesforce, dostosowany z zarządzanym pakietem rekrutacyjnym. n8n działa jako nasze oprogramowanie pośredniczące, obsługując ciężką pracę związaną z przetwarzaniem AI i logiką integracyjną wywoływaną przez Salesforce.Obecnie działamy w trzech środowiskach w ramach jednego obszaru roboczego n8n Cloud podzielonego na trzy projekty: Środowisko Projekt n8n Cel Salesforce DEV DEV Piaskownica dewelopera TEST TEST Piaskownica UAT PROD PROD Produkcja Architektura przepływu pracyNasza linia obejmuje trzy główne narzędzia wspierane przez LLM oraz wspólne pod-przepływy obsługujące uwierzytelnianie Salesforce i weryfikację HMAC.Przepływy pracy mają identyczne nazwy we wszystkich trzech projektach. Wartości specyficzne dla środowiska (identyfikatory klientów, sekrety) są izolowane jako zmienne projektu, aby logika podstawowego przepływu pozostała jednolita. Żądania Salesforce do n8n są zabezpieczone za pomocą nagłówków HMAC, a n8n uwierzytelnia się z powrotem do Salesforce za pomocą OAuth. System jest zaprojektowany jako dynamiczny: Salesforce przekazuje swój własny adres URL instancji w ładunku webhooka, co oznacza, że n8n nie powinno potrzebować zakodowanych na stałe adresów URL piaskownicy.Obecny proces wdrożeniowy i znane problemyPromocja między środowiskami jest obsługiwana projektowo za pomocą wewnętrznego skryptu Bash, który przenosi JSON przepływu i próbuje ponownie mapować identyfikatory poświadczeń do docelowego projektu. Repozytorium Git jest używane do kontroli wersji i przeglądu kodu, ale jest całkowicie odłączone od linii wdrożeniowej; synchronizacja między Gitem a n8n jest całkowicie ręczna.Ten niestandardowy skrypt został stworzony, ponieważ natywne funkcje promowania środowiska wydają się być zablokowane za wyższymi poziomami licencji przedsiębiorstw.Krytyczne wąskie gardła: Blokada wdrożeniowa: Promocja end-to-end z DEV do PROD jest całkowicie wstrzymana i trwa to od kilku tygodni. Nieprzejrzysta przyczyna źródłowa: Obecnie nie jest jasne, czy nasze blokady wynikają z ograniczeń licencyjnych platformy, niedoborów narzędzi czy luk w procesach wewnętrznych. Serializacja środowiska: Połączenie n8n z nową piaskownicą Salesforce wymaga ręcznej rekonfiguracji, co tworzy poważne wąskie gardło, które serializuje przepływy pracy deweloperów. Ręczne tarcie: Wiele kroków po promocji nadal wymaga interwencji ręcznej, a my nie mamy jasności co do tego, które kroki są twardymi ograniczeniami platformy, a które można zautomatyzować.Wymagana ekspertyza Głęboka doświadczenie produkcyjne z n8n zarówno w środowiskach chmurowych, jak i samodzielnie hostowanych, w tym dokładna wiedza na temat ograniczeń poziomu licencji. Rozległe doświadczenie w integracji n8n z Salesforce za pomocą OAuth, w szczególności zarządzanie cyklami życia od piaskownicy do produkcji oraz bezpieczeństwo webhooków (HMAC). Pragmatyczne podejście do architektury, z chęcią do rekomendacji deprecjonowania niestandardowych skryptów budowanych wewnętrznie na rzecz solidnej automatyzacji. Wyjątkowe umiejętności komunikacji technicznej, z umiejętnością przetłumaczenia złożonych kompromisów architektonicznych na jasny język angielski dla nieinżynieryjnego właściciela produktu.Dostarczone po zaangażowaniuDostęp do obszaru roboczego n8n, piaskownicy testowej Salesforce, naszej dokumentacji procesowej oraz repozytorium Git. Dedykowany kontakt techniczny zarówno po stronie Salesforce, jak i n8n będzie dostępny. Uwaga: Poświadczenia i sekrety produkcyjne są ściśle wyłączone z tego publicznego ogłoszenia.Wymagania dotyczące propozycjiAby być branym pod uwagę, twoja propozycja musi wyraźnie odnosić się do następujących trzech punktów:
Potrzebny specjalista, który ma doświadczenie w tworzeniu zautomatyzowanych systemów monitorowania stron internetowych, wiadomości, stron konkurencji oraz źródeł branżowych. Trzeba zebrać prosty scenariusz MVP, który będzie: regularnie sprawdzać określoną listę stron; znajdować nowe publikacje, zmiany na stronach, nowe dokumenty lub aktualizacje; krótko analizować treść za pomocą AI; klasyfikować znaleziska według typów: wiadomość, produkt, partnerstwo, oferta pracy, przetarg, raport, ważny sygnał; zapisywać wyniki w Google Sheets / Airtable / Notion; wysyłać krótki przegląd w Telegramie lub e-mail. Możliwe narzędzia: n8n, Make, Zapier, Browse.ai, Apify, Perplexity API, OpenAI API, Google Sheets, Airtable, Telegram Bot. Ważne: Potrzebna nie tylko integracja "zaparser → zapisał", ale logika wyboru użytecznych sygnałów: co jest ważne, co to szum, co wymaga działania. Oczekiwany wynik: Działające MVP na 10+ źródłach. Tablica z wynikami monitorowania. AI-krótkie podsumowanie każdego znalezionego sygnału. Kategoryzacja sygnałów. Automatyczne powiadomienie w Telegramie/e-mail. Instrukcja, jak dodawać nowe strony. W odpowiedzi proszę napisać: czy robiłeś podobne systemy wcześniej; przykład podobnego przypadku bez szczegółów NDA; jak byś zaproponował zrealizować MVP; orientacyjny budżet i termin. Rozpocząć trzeba od prostego MVP. Jeśli wynik będzie jakościowy — możliwe długoterminowe dopracowanie.
Wygenerować wideo z renderu budynku z wykorzystaniem zdjęcia obiektu zgodnie z referencją oraz z uwzględnieniem scenariusza. Jest opracowany testowy prompt, który należy dopracować. Prawdopodobne sieci neuronowe do generacji: King AI, Runway, Luma, Google AI Pro, Google AI Ultra. Ale to nie jest pewne, możecie zaproponować swoje)
Potrzebny inżynier automatyzacji AI, specjalista do stworzenia systemu aktywnego poszukiwania klientów i inteligentnego outreachu (nie zwykły chatbot-automatyczna odpowiedź) w projekcie B2B Zbieranie danych: automatyczne parsowanie kontaktów z "ślepych" baz po nazwach. Inteligentne wysyłki: integracja Claude/OpenAI do analizy stron klientów i generowania hiperpersonalizowanych wiadomości. Lejki kontaktów: konfiguracja bezpiecznych, wieloetapowych łańcuchów (Follow-up) w LinkedIn i Email z ochroną przed banami - (???) Integracja CRM: dynamiczne przekazywanie i tagowanie leadów w CRM. Format pracy: etapowa płatność za każdy pomyślnie wdrożony moduł.
Opracowanie systemu o wysokim obciążeniu (Highload) z fine tuningiem modeli LLM dla internetowej usługi multimodalnego wyszukiwania produktów na podstawie zdjęć i zapytań tekstowych, jednocześnie zintegrowanej z komunikatorami przez osobistego agenta-asystenta.