BACKEND - AI Video/Image SaaS Platform
О ПРОЕКТЕ
Разрабатываем AI SaaS-платформу для генерации контента. Архитектурно проект представляет собой "Wrapper" оркестратор, связывающий пользовательский интерфейс с GPU-кластером (RunPod Serverless) . У нас нет задачи писать инфраструктуру с нуля. Мы используем готовые шаблоны.
Стек: Frontend на Next.js 14 + SupaStarter, Backend/DB на Supabase (PostgreSQL), Хранилище Cloudflare R2.
Нам не нужен Fullstack-разработчик, который «подправит кнопку». Нам нужен архитектор, который построит надежный Backend, спроектирует систему очередей и обеспечит консистентность данных при асинхронной генерации.
Срок: 8-10 недель
Система работает так:
Пользователь отправляет запрос на генерацию (текст, параметры, модель).
Бэкенд принимает запрос, проверяет баланс, ставит задачу в очередь.
Асинхронный worker берет задачу из очереди и отправляет на RunPod.
RunPod генерирует видео 2-3 минуты и отправляет результат обратно.
Бэкенд сохраняет видео в облачное хранилище (R2), обновляет статус и баланс.
Фронтенд видит, что видео готово, показывает его пользователю.
Всё это должно работать надежно: если что-то упадет, система восстановится, деньги не потеряются, видео не потеряется.
ЧТО НУЖНО СДЕЛАТЬ
1. Спроектировать Архитектуру
Нарисовать как всё движется: от запроса фронта до готового видео.
Определить, где данные хранятся, как они обновляются.
Продумать, что будет если RunPod упадет, платеж потеряется, вебхук придет дважды.
2. Спроектировать Базу Данных
Таблица
users(баланс кредитов).Таблица
video_generations(все заказы видео и их статусы).Таблица
balance_ledger(журнал всех платежей и трат — для аудита).Таблица
payment_transactions(все покупки кредитов).Constraints и индексы, чтобы система не поломалась при ошибках.
3. Определить все API Endpoints
Endpoints для генерации видео (запрос и проверка статуса).
Endpoints для управления балансом и платежами.
Endpoints для истории заказов.
Endpoints для вебхуков (уведомления от RunPod и платежной системы).
4. Написать FastAPI Backend
API для фронтенда (прием запросов, валидация, возврат результатов).
Обработчики для вебхуков (когда RunPod говорит "видео готово", когда платежка говорит "деньги пришли").
Логика для проверки баланса, резервирования кредитов, списания после успеха.
5. Настроить Очередь (Redis/BullMQ)
Когда пользователь запускает генерацию, задача идет в очередь.
Background worker берет задачи из очереди и отправляет на RunPod.
Очередь распределяет нагрузку, чтобы не перегружать RunPod.
6. Написать Background Worker
Worker слушает очередь.
Берет задачу, отправляет на RunPod с callback URL.
Ждет результата через вебхук.
7. Настроить Docker
Production Docker-образ с ComfyUI, всеми моделями и Python кодом.
Оптимизировать, чтобы контейнер быстро стартовал на RunPod.
Использовать Network Volume, чтобы тяжелые модели не занимали место в образе.
8. Интеграция с RunPod
Настроить, как бэкенд отправляет задачи на RunPod.
Установить callback URL, чтобы RunPod мог отправить результат обратно.
Обработать ошибки (если RunPod упал, задача зависла, результат потеряется).
9. Интеграция с Cloudflare R2
Когда видео готово, сохранить его в R2.
Вернуть юзеру ссылку на видео.
10. Интеграция с Платежной Системой
Подключить Stripe / Крипто-гейтвей / оба.
Получать вебхуки при успешном платеже.
Обновлять баланс юзера.
11. Обработка Edge Cases & Failures
Если RunPod упадет посередине генерации — вернуть деньги юзеру.
Если платеж пришел дважды (дубли вебхуков) — начислить только один раз.
Если юзер отправит 10 запросов одновременно и хочет потратить 50 кредитов, а у него 30 — не дать ему больше потратить.
Если вебхук потеряется в интернете — периодически проверять, что с платежом.
12. Мониторинг & Логирование
Логировать все события (запросы, генерация, платежи, ошибки).
Иметь возможность отследить, что случилось с каждым видео и каждым платежом.
Ты создаешь полную, надежную систему, где все части (генерация, биллинг, асинхронность, обработка ошибок) работают вместе.
Не нужно писать с нуля. Нужно спроектировать правильно, а потом реализовать.
-
18 дней27 000 UAH
410 11 0 18 дней27 000 UAH
Добрый день!
Делал то же самое, только в рамках сервиса видеостриминга.
Бекенд на пайтоне, очередь на редисе, платежный сервис страйп.
Не проблема, пишите в личные сообщения, обсудим план дальше.
-
50 дней27 000 UAH
321 1 50 дней27 000 UAH
Привет. Ваш проект касается создания надежного уровня оркестрации между интерфейсом пользователя, платежами и генерацией данных с помощью графического процессора, и именно на этом я сосредоточен как архитектор, а не как наладчик кнопок. Я бы начал с разработки четкого асинхронного потока с надежными гарантиями: идемпотентные вебхуки, резервирование баланса через реестр, очереди с возможностью повторного использования и восстанавливаемые рабочие процессы, чтобы ни одно видео или кредит не были потеряны. Оттуда я бы сначала определил ограничения базы данных, контракты API и семантику очередей, а затем реализовал бы бэкенд FastAPI и рабочие процессы на основе Redis, которые ведут себя предсказуемо даже в случае сбоя RunPod, платежей или сетевых вызовов. Цель проста: каждая генерация и каждый кредит являются отслеживаемыми, последовательными и безопасными, даже под нагрузкой или частичными сбоями.
-
1 день1000 UAH
1455 8 0 1 день1000 UAH
Добрый день, у меня есть опыт работы с Питоном, а также с телеграм-ботами, могу выполнить все быстро и качественно, пишите, обсудим детали.
-
90 дней27 000 UAH
2161 4 2 90 дней27 000 UAH
👋 Приветствуем!
Мы Spectrium LLP — команда из Великобритании, которая специализируется на разработке надежных SaaS-платформ и сложных асинхронных систем для AI и финтех-проектов.
⸻
✅ Готовы спроектировать и реализовать для вас полноценную AI SaaS-платформу для генерации контента с асинхронной обработкой и интеграцией с GPU-кластером
Что будет включать работа:
… 🧱 1. Архитектура системы
• Документирование потоков от запроса пользователя до готового видео
• Продумывание хранения и обновления данных
• Обработка падений RunPod, дублирования вебхуков, резервирования платежей
💾 2. База данных
• Таблицы users, video_generations, balance_ledger, payment_transactions
• Constraints и индексы для консистентности при ошибках
🔗 3. API Endpoints
• Генерация видео (создание и проверка статуса)
• Управление балансом и платежами
• История заказов
• Вебхуки от RunPod и платежной системы
⚡ 4. Backend на FastAPI
• Прием запросов от фронтенда и валидация
• Обработка вебхуков (готовое видео, успешный платеж)
• Логика резервирования и списания кредитов
🚀 5. Очередь задач (Redis/BullMQ)
• Асинхронная обработка генераций видео
• Распределение нагрузки на RunPod
🤖 6. Background Worker
• Отправка задач на RunPod и обработка callback URL
• Стабильное завершение задач с проверкой результатов
🐳 7. Docker и оптимизация
• Production Docker-образ с ComfyUI и Python-кодом
• Использование Network Volume для тяжелых моделей
• Быстрый старт контейнеров на RunPod
☁️ 8. Интеграции
• RunPod: обработка задач и ошибок
• Cloudflare R2: хранение готовых видео
• Платежная система (Stripe / крипто-гейтвей)
🛠 9. Обработка крайних случаев
• Возврат кредитов при падении RunPod
• Избежание дублирования платежей
• Контроль расходов пользователя по балансу
• Надежная обработка потерянных вебхуков
📊 10. Мониторинг и логирование
• Логи всех событий, генераций, платежей и ошибок
• Отслеживание статуса каждого видео и платежа
⸻
🧠 Работаем с четким ТЗ и гарантируем построение надежной системы, где все компоненты (генерация, биллинг, асинхронность, обработка ошибок) работают вместе без потерь данных.
⸻
💼 Готовы приступить к проекту и предоставить архитектурное решение вместе с реализацией.
🙌 Примеры наших работ:
👉
Google Drive
-
"Не нужно писать с нуля. Нужно спроектировать правильно, а потом реализовать." 😁
Ох уж эти ТЗ сгенерированные в нейронке.. Ради интереса закинул это тз в нейронку и попросил ее подсказать какой бюджет на разработку тут должен быть. Она посчитала 32000 евро в среднем.
Интересно знать какой бюджет у клиента -
ну от вони розробляють і виставять такий бюджет, а ви будете працювати за 700 гривень 😁
-
Присоединяюcь к вопросу бюджете. Судя по некоторым особенностям текста
использовался chatGPT )
-
Актуальные фриланс-проекты в категории Python
Создать бота в телеграм (кабинет продавца)
700 UAH
Всем привет Нужен личный кабинет пользователя в формате бота в телеграм После запуска и прохождения опроса, под пользователя создается личный кабинет (его допускает в систему на дальнейшие кнопки) Чтобы у каждого, кто зарегистрировался, высвечивался в отдельном меню Уникальный… Python, Разработка ботов ∙ 9 часов 53 минуты назад ∙ 81 ставка |
Найти товарный фид (Google Merchant XML) для сайта на OpenCart
700 UAH
Необходимо найти прямую ссылку на действующий товарный фид (XML) конкурента для Google Merchant Center Платформа (CMS): OpenCart / ocStore Найти оригинальный фидТребования к результату: Рабочая ссылка на XML-файл Python, Парсинг данных ∙ 19 часов 57 минут назад ∙ 19 ставок |
Розработка Тик-Ток фермы (контент-завод)Необзодимо разработать систему для централизованного управления несколькими TikTok-аккаунтами с автоматической публикацией контента, использованием индивидуальных прокси и имитацией естественной активности аккаунтов. Функциональные требования1. Управление аккаунтами Добавление… Python, Разработка ботов ∙ 1 день 7 часов назад ∙ 16 ставок |
Улучшить работу Claude Code и работа с написанием софтаСейчас разрабатываю СРМ и Аналитику, софт. Делаю через Клод Код, но понимаю что результаты не лучшие в плане изменений. Есть 2 задачи - Нужно помочь сделать пресет по навыкам, мд и так далее чтобы улучшить качество. Взять проверенные с которыми работали, а не с интернета… AI и машинное обучение, Python ∙ 1 день 13 часов назад ∙ 22 ставки |
Система OCRНужна система распознавания текста на почтовых конвертах (индекс кому - только числа). Текст иногда может быть рукописным. Распознавание марок (подсчет количества и номинала) Python ∙ 1 день 17 часов назад ∙ 25 ставок |
Киев