Бюджет: 650 EUR Срок: 14 дней
Здравствуйте, готов обсудить детали и выполнить данный проект!
Буду рад сотрудничеству!
Цель: Создать парсер для сбора данных о недвижимости с популярных европейских сайтов. Собирать объекты недвижимости для продажи и аренды с заданных сайтов, классифицируя объекты по типу, цене, площади, количеству комнат и другим характеристикам. Техническое задание ссылке https://sychoff.notion.site/4b036b66c804423592be6c76d7303b5f">https://sychoff.notion.site/4b036b66c804423592be6c76d7303b5f
Бюджет: 650 EUR Срок: 14 дней
Здравствуйте, готов обсудить детали и выполнить данный проект!
Буду рад сотрудничеству!
Бюджет: 550 EUR Срок: 10 дней
Здравствуйте. Меня зовут Владимир. Есть опыт разработки парсеров для разных сайтов. А так-же работал с сайтом для недвижимостей. Тоже парсил данные (Homes.com). Подробнее уже хотел бы обсудить с вами в лс.
Бюджет: 550 EUR Срок: 15 дней
Здравствуйте.
Я NodeJS разработчик. Готов взяться. Пишите, обсудим.
Бюджет: 550 EUR Срок: 1 день
Добрый день,
Я готов взяться за ваш проект. У меня большой опыт в автоматизации процессов сбора данных и создания парсеров. Смогу разработать скрипт для сбора информации о недвижимости с указанных европейских сайтов, обеспечивая классификацию объектов по заданным параметрам. Готов начать работу и выполнить проект в кратчайшие сроки.
Мой рейт 16$ в час. Для более детального обсуждения требований прошу рассмотреть техническое задание по ссылке.
С уважением,
Максим
Бюджет: 550 EUR Срок: 1 день
Здравствуйте, пересмотрелa ТЗ, но детально не изучала все ресурсы, но имею опыт в парсинге ресурсов с недвижимостью (из последних был lun и dom.ria). Имею большой опыт в scrapy и формировании систем с большим количеством ресурcов, также, предлагаю дополнительно сохранять данные в БД перед отправкой в wordpress сайт (на личном опыте, wordpress сайты иногда отлетают). Для всех остальных уточняющих вопросов пишите личным сообщением (таймлайны, приоритетность сайтов и бюджет, деплой и т.д.). Буду рада сотрудничеству
Бюджет: 600 EUR Срок: 5 дней
Добрый день! Сделаю парсер по вашему запросу. Буду использовать платформу make.com что ускорит виполнение проекта. Пишите в личку.
Бюджет: 550 EUR Срок: 15 дней
привет.
занимаюсь парсингом, в том числе для real-estate.
сам парсер могу написать на python, сделать его регулярным, с логами и тд.
отдельно можно будет обсудить экспорт в вордпрес
давайте обсудим оценку
Бюджет: 600 EUR Срок: 14 дней
Здравствуйте.
Занимаюсь написанием скриптов для автоматического сбора информации.
Использую javascript/
С тз ознакомился, есть пункты которые хотел бы обговорить
Бюджет: 550 EUR Срок: 11 дней
Добрый день!
Готов создать парсер для сбора данных о недвижимости.
Есть опыт реализации подобных проектов.
Пишу на Python. Занимаю 3-е место на платформе по данному языку.
Портфолио: Freelancehunt
Буду рад сотрудничать!
Добрый день, вы понимаете что нельзя создать универсальный парсер под 2 десятка сайтов ? Какието ресурсы используют запросы через АПИ, где можно допустим забрать инфу с разной степенью сложности (могут исопльзоваться дополнительные токены, такие как csrf, jwt и другие), а гдето сервер-сайд рендеринг где нужно парсить ХТМЛ, также у всех разные фильтры при поиске, это не может быть универсальным решением
Настроить автоматическое обновление раз в день наличия товаров на нашем сайте на пром.юа. У нас есть поставщик, он отправляет прайс-лист товаров в эксель-формате на нашу электронную почту каждый день. Артикулы на нашем сайте и в прайсе поставщика одинаковые. Значение в столбце "остатки" либо отсутствует, либо число, либо больше ящика - нужно обновлять на сайте в состояние Готово к отправке или Нет в наличии. Артикулы, которых нет в прайсе поставщика - оставлять без изменений. Предложите, пожалуйста, решение, срок и бюджет. Спасибо за отзыв заранее, жду специалиста для сотрудничества.
Здравствуйте! Ищу исполнителя для постоянного сотрудничества, который разбирается в Opencart. Человек, который на связи, без негатива) Парсинг, выгрузка товаров на двух языках UA + ru, а также формирование нужной наценки сразу Работу хочу сделать в несколько этапов. 1. Обновление остатков по всем поставщикам и удаление неактуальных товаров полностью с сайта и базы. 2. Доработка категории товаров, а именно парсинг подкатегорий. 3. Допарс новых позиций по старым категориям. 4. Парсинг новых поставщиков в новые категории.
Необходимо реализовать проект по сбору и структурированию большого массива изображений из открытых веб-источников (на первом этапе 2000 изображений). Задача включает: - автоматизированный сбор изображений; - загрузку файлов в максимально доступном качестве; - классификацию изображений по категориям. Ожидаемый результат: - структурированная база изображений; - понятная система каталогизации; - передача результата через Google Drive или другой согласованный способ;
Добрый день! Необходимо выполнить две задачи: 1. Разработать парсер товаровсо стороннего сайта (10–40 тыс. позиций, маркетплейс) с сохранением структурированных данных в MySQL для последующего вывода в WordPress. 2. Установить и настроить n8n на VPS, а также организовать AI-обработку контента: настройку промптов, рерайт текстов, обработку изображений, SEO-оптимизацию и проверку текстов на AI-детекцию. Можно оценить стоимость выполнения как всего проекта, так и каждой задачи отдельно. .
Задача: один дашборд со всеми показателями бизнеса — реклама, воронка, оплаты, работа менеджеров, планирование выручки. Данные подтягиваются по API автоматически. Периметр: только направление YCL (трудоустройство в Европе). В Kommo есть и другие направления — в хранилище попадают только сделки воронок YCL (фильтр по воронке/тегу согласуем).1. Источники данных (интеграции) Kommo CRM — лиды, сделки, этапы воронки, ответственные, источники, даты переходов между этапами (обязательно сохранять историю), причины отказов, кастомные поля сделки (см. п. 2). Stripe — платежи, суммы, статусы (успех/отказ/возврат), привязка к сделке. Meta Ads — расходы, показы, клики, CPL, лиды по кампаниям (работает сейчас). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — планируются; архитектура — расширяемые коннекторы без переработки ядра. SEO/органика— Google Search Console + GA4. Сквозная связь: источник трафика → лид в Kommo → оплата в Stripe (UTM, ID сделки в metadata Stripe — механику предложить). 2. Обязательные разрезы (поля сделки в Kommo) Каждая метрика должна фильтроваться/группироваться по: Гражданство клиента (Кения, Нигерия, Индия и т.д.). Статус проживания: живет в своей стране / экспат (уже находится в Европе). Это два разных сегмента с разным циклом, конверсией и чеком. Страна размещения / услуга: Польша, Сербия, Словакия, Германия (ZAV). Менеджер, команда, канал трафика, период. Если каких-то полей в Kommo нет — исполнитель указывает, какие поля нужно завести, заказчик добавляет.3. Воронка и опережающие показатели Данные в разрезе воронки, по каждому этапу — итоговые и опережающие (leading) метрики: Трафик → лид: лиды, CPL по каналам + динамика расходов/кликов день-до-дня. Лид → квалификация: конверсия + скорость первого ответа, касания/звонки на менеджера в день, лиды без ответа. Квалификация → договор/счет: конверсия + отправленные офферы, зависшие сделки (дней на этапе более нормы). Счет → оплата: оплаты, средний чек + неоплаченные счета, неудачные платежи. Итог: выручка, ROMI по каналам, run rate до плана месяца. 4. Цикл сделки Средний и медианный цикл лид → оплата (ориентир бизнеса ~4 недели), тренд цикла во времени. Разложение цикла по этапам (сколько дней сделка сидит на каждом этапе) — чтобы видеть, какой именно этап растягивается. Список сделок, что зависли на этапе дольше нормы. Разрез цикла по сегментам: гражданство, статус проживания, страна размещения, менеджер. 5. Раннее предупреждение просадки (ключевой блок) Поскольку цикл ~4 недели, сегодняшние лиды = оплаты через месяц. Система должна: Сравнивать лиды/квалификации текущей недели с скользящим средним (4 недели) и при отклонении вниз выдавать алерт: «лидов −X%, при цикле 4 недели ожидайте просадку оплат в неделю [даты]». Строить прогноз оплат на 4 недели вперед из текущего пайплайна: сделки на каждом этапе × историческая конверсия этапа × остаток цикла. Подсвечивать красным недели, где прогноз ниже плана, — с запасом времени на реакцию. 6. Доплаты и планирование продаж В карточке сделки Kommo хранятся дата и сумма запланированной доплаты. Система должна: Собирать календарь будущих доплат: тотал ожидаемых, по неделям/месяцам. Подсвечивать просроченные доплаты (дата прошла, оплат в Stripe нет) — отдельный список для доталкивания. Считать план месяца как: план − уже оплачено − доплаты по графику = сколько нужно новых продаж (в деньгах и в штуках сделок за средним чеком). График по неделям: доплаты + прогноз новых оплат против недельного плана. 7. Работа менеджеров Дневной срез по каждому менеджеру: касания/звонки, разговоры, отправленные офферы, оплаты — по каждому дню отдельно, с графиком за период. Прогресс выполнения личного плана с сравнением с темпом месяца (впереди / в темпе / отстает). Бенчмаркинг с коллегами. 8. Визуализация и роли «Светофоры» (зеленый/желтый/красный) в ключевых метриках относительно норм/плана; шкалы прогресса; графики трендов; адаптив под мобильный. Роли: CEO — все; РОП — вся воронка и менеджеры; тимлид — своя команда; менеджер — свои показатели и позиция относительно коллег. 9. Отчеты и AI Автоматические отчеты по расписанию (ежедневное сведение, недельный отчет) в дашборд и/или мессенджер. Запросы в свободной форме («как изменился CPL с Meta за 2 недели?») — LLM поверх хранилища. Алерты по красной зоне и по правилам из п. 5–6. 10. Технические ожидания и этапность Хранилище (PostgreSQL/BigQuery или аналог) + ETL: webhooks Kommo + периодическая синхронизация (15–60 мин). Фронтенд: кастомный или BI-инструмент — предложить с обоснованием; требования к ролям, светофорам, прогнозу и AI-запросам должны быть реализуемыми. Этапы: (1) аудит и карта метрик → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, воронка, светофоры, роли → (3) цикл сделки, раннее предупреждение, доплаты и план → (4) SEO, AI-отчеты, алерты → (5) новые рекламные каналы. Оплата поэтапная, по каждому этапу — демо. В отзыве указать: похожие проекты (сквозная аналитика), стек с обоснованием, оценку сроков и стоимости по этапам, ежемесячную стоимость владения (хостинг, токены, лицензии).