AI lead generation система

очень много кейсов, умеем, Forbes оценил) 3 дня и готово! обращайтесь

Показать оригинал

Перевести

добрый день.

сделаем такую систему как отдельный модульный продукт: сбор лидов из источников, ии-фильтрация по gtm-логике, скоринг, дедупликация, очереди рассылок, follow-up, warm-up и аналитика по открытиям, ответам и deliverability.

ну тут скорее так: за 700 eur я бы сделал первый рабочий этап - архитектура, mvp-ядро на сервере 24/7, один-два источника данных, один workspace, базовый scoring, email-отправка и отчеты.
дальше масштабируем до multi-project и новых источников без переписывания ядра.

уточню 2 вещи.
какой источник для первого mvp важнее - indeed, linkedin, сайты компаний или готовые базы?
… какие почтовые провайдеры планируете использовать для outreach и warm-up?

похожие по логике кейсы:
https://business.ingello.com/vorfahr - автоматизация и ии-логика для сложного рабочего процесса.
https://business.ingello.com/fractal - модульная архитектура агентных процессов.

наш профиль по системам и автоматизации для flh:
https://systems-fl.ingello.com

срок первого этапа - около 14 дней.
если нужен не прототип, а вся система с multi-workspace, аналитикой, warm-up и масштабированием, я бы делил на этапы, потому что иначе получится не инженерия, а попытка собрать ракету из канцелярской скрепки ))-

Добрый день. Реализую модульную систему непрерывного сбора данных, фильтрации и автоматизированной рассылки на базе Nodejs и RabbitMQ. Готов приступить сейчас. Буду благодарен за сотрудничество.

Здравствуйте!

Ваша задача по созданию Enterprise AI-driven lead generation системы с мультипроектной архитектурой — это 100% наш профиль. Мы в венчурной студии Lumvex специализируемся именно на разработке таких масштабируемых ИИ-агентов и систем сквозной автоматизации для B2B-рынка.

Мы прекрасно понимаем разницу между простым скриптом и гибкой модульной платформой, которая должна бесперебойно работать на сервере 24/7 под разные ниши (Staffing, E-commerce, Logistics и т.д.).

Как мы видим техническую архитектуру такой системы:

Модульный слой сбора (Scraping & Data Ingestion): Создание независимых коннекторов (модулей) под каждый источник (Indeed, LinkedIn API, Web Scraping) с единым форматом вывода (JSON), чтобы новые источники можно было подключать без переписывания ядра.
…
AI-Scoring & Фильтрация (LLM Layer): Интеграция моделей (OpenAI/Claude) через асинхронные очереди для анализа вакансий/сайтов на соответствие вашей GTM-стратегии и кастомного скоринга лидов.

Анти-дубликация и обогащение: Централизованная база данных (например, PostgreSQL) с умной логикой дедупликации (по доменам, именам, компаниям) и интеграцией с сервисами поиска email.

Outreach & Инфраструктура: Интеграция с SMTP/IMAP или специализированными API (Instantly / Lemlist) для управления прогревом (warm-up), автоматическими цепочками (sequences) и отслеживания аналитики (Open/Reply rates).

Мульти-воркспейс: Разделение потоков данных и настроек под разные проекты через изолированные конфигурации на бэкенде.

Наш стек для реализации: Node.js/Python, Docker (для работы 24/7 на сервере), PostgreSQL/Redis (очереди и логика), LLM APIs/LangChain, Make.com (для быстрого прототипирования отдельных связок).

Я делал UVWeb (https://ou-uv.com) — B2B система на Flask/Python с автоматизированными потоками данных, интеграциями REST API и логикой, основанной на событиях — именно такой архитектурный шаблон необходим для многомодульной системы генерации лидов на основе ИИ.

Ключевым в этом проекте является модульная архитектура с заменяемыми источниками данных и изолированными рабочими пространствами для каждого проекта — чтобы система для рекрутинга, B2B, логистики и электронной коммерции работала независимо на одной инфраструктуре. Разогрев электронной почты и анти-спам — это отдельный уровень, требующий настройки ротации IP/доменов, чтобы доставляемость не падала через несколько недель.

Что я сделаю:

- Скрапинг данных: Indeed, LinkedIn, сайты компаний, базы данных — модульные коннекторы с поддержкой анти-блокировки
- Фильтрация ИИ и оценка лидов: анализ данных, фильтрация по критериям GTM, поиск корпоративных контактов
- Автоматический email outreach: последовательности follow-up, разогрев электронной почты, ротация почтовых ящиков, анти-дубликаты
… - Архитектура с несколькими рабочими пространствами: изолированные проекты (рекрутинг, B2B, логистика, электронная коммерция) на одной платформе
- Аналитика: открываемость, уровень ответов, доставляемость, отчетная панель
- Развертывание 24/7 на сервере с возможностью масштабирования

--- ВАРИАНТЫ ---

- Вариант A (MVP): 700 EUR (7 дней) — базовый конвейер: скрапинг 2-3 источников, оценка ИИ, outreach с follow-up, 1 рабочее пространство
- Вариант B (Стандарт): 1120 EUR (11 дней) — как A + многопользовательское рабочее пространство, разогрев электронной почты, ротация анти-спама, аналитическая панель — лучший соотношение объема/цены
- Вариант C (Премиум): 1460 EUR (14 дней) — как B + подключаемые коннекторы для новых источников, продвинутая оценка ИИ с пользовательскими моделями, техническая документация

Срок выполнения: 7 дней (MVP). Для старта: спецификация источников данных и критериев оценки для каждого рабочего пространства, доступ к серверу или предпочтение облака (VPS/AWS/GCP).

Портфолио:

- https://ou-uv.com — B2B система с автоматизацией потоков данных, REST API, архитектура, основанная на событиях
- https://poseidon.codezerogroup.com — корпоративное веб-приложение, внешние интеграции, многослойная архитектура
- https://nyxvx.com — пользовательская платформа, автоматизация процессов, интеграции API

8 лет в автоматизации и интеграции систем ИИ — от простых скриптов до сложных конвейеров с оценкой ИИ, email outreach и архитектурой с несколькими рабочими пространствами.

Напишите — обсудим архитектуру рабочих пространств и стратегию разогрева перед стартом.

Поскольку я новый на сервисе freelancehunt и хочу быстро получить несколько первых проектов в портфолио, предлагаю скидку 15% для 5 первых клиентов.

Показать оригинал

Перевести

Парсинг LinkedIn и Google Maps, а затем прогон через фильтры с помощью ИИ, обращайтесь, буду рад помочь.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте!

Команда Devoxen занимается разработкой CRM, автоматизацией и системами генерации лидов, поэтому задача нам хорошо знакома.

Мы можем реализовать:
- сбор и обработку лидов из различных источников;
- автоматизацию воронки и распределение заявок;
- интеграции с CRM, Telegram, email, API сервисов;
- кабинет для менеджеров и администрирование;
… - аналитику, статусы, фильтры и логирование;
- масштабируемую backend-архитектуру для дальнейшего развития.

Работаем как с MVP, так и с полноценными SaaS-решениями. Поможем также с продумыванием логики, структуры и технической части проекта, если еще не все финализировано.

Готовы обсудить детали, стек и предложить оптимальный вариант реализации под ваш бюджет и цели. После запуска предоставляем гарантию и поддержку.

Показать оригинал

Перевести

Здраствуйте, заинтересовал проект, буду рад пообщать более подробно и выполнить его. Есть опыт в скрапинге контактов

Привет, Вадим Мандриковс

Я могу разработать систему автоматизации генерации лидов и outreach на основе ИИ. У меня есть опыт создания автоматизированных платформ, интеграций API, систем автоматизации электронной почты и архитектур с несколькими рабочими пространствами.

Я понимаю концепцию системы: автоматизированный сбор данных из нескольких источников (Indeed, LinkedIn, веб-сайты, базы данных), анализ и фильтрация с помощью ИИ на основе логики GTM, обнаружение контактов, автоматизированный outreach по электронной почте с последовательностями последующих действий и архитектура с несколькими проектами, поддерживающая разные ниши одновременно (подбор персонала, B2B, электронная коммерция, логистика и т.д.).

Технологический подход: бэкенд на Node.js для автоматизационных рабочих процессов, работающих 24/7 на сервере, PostgreSQL для архитектуры данных с несколькими рабочими пространствами с изоляцией проектов, интеграция ИИ с использованием OpenAI или аналогичного для фильтрации и оценки лидов, автоматизация электронной почты с ротацией SMTP и системой разогрева, интеграции API для источников данных (Indeed API, парсинг LinkedIn через Puppeteer, веб-парсинг), модульная архитектура плагинов для добавления новых источников данных, система очередей с Redis для обработки нескольких параллельных рабочих процессов, аналитическая панель для отслеживания открытий, ответов, показателей доставки и логики против дублирования по проектам.

Система будет поддерживать легкое добавление новых рабочих процессов, модулей источников данных и правил фильтрации ИИ без изменений в основном коде. Разогрев электронной почты будет постепенно увеличивать объем отправки по домену для поддержания доставки.
…
Я заинтересован в обсуждении детальной технической спецификации, операционной логики, проектирования архитектуры и дорожной карты разработки, чтобы гарантировать, что система соответствует всем требованиям и эффективно масштабируется.

Доступен немедленно для детального обсуждения.

Спасибо, Юссеф

Показать оригинал

Перевести

Привет,

Строил похожее модульный лидген с AI-скорингом, парсингом LinkedIn/Indeed, email outreach и warm-up. Знаю, где обычно всё ломаетс: дедупликация между воркспейсами, deliverability при параллельных нишах, и AI-фильтры, которые не умеют учитывать GTM-контекст конкретного проекта.

Я подхожу к таким проектам как к созданию полноценной внутренней экосистемы для генерации лидов, а не набора отдельных скриптов. В результате вы получите modular platform architecture, где каждый компонент можно будет масштабировать, дорабатывать и подключать независимо от остальных. Это особенно важно для ваших задач, поскольку сегодня система работает для staffing и subcontracting, а завтра может использоваться под logistics, suppliers или e-commerce без полного переписывания логики. Я также уделяю большое внимание стабильности инфраструктуры, антиспам логике, очередям задач, AI filtering и качеству outbound коммуникации, потому что именно эти элементы определяют реальную эффективность подобных систем.

Для реализации предлагаю использовать Python + FastAPI или Node.js/NestJS для backend, PostgreSQL для хранения данных, Redis и очереди задач для асинхронной обработки, Docker для контейнеризации, AI интеграции через OpenAI API/LLM модели, а также scalable scraping architecture с возможностью подключения новых data sources. Outreach систему можно реализовать с автоматическими follow-up sequence, email warm-up, tracking opens/replies и anti-duplicate logic. Дополнительно можно внедрить AI lead scoring и GTM filtering, чтобы система автоматически отбирала наиболее релевантные лиды. В результате вы получите не просто automation tool, а гибкую lead generation платформу, готовую к масштабированию под разные бизнес-задачи.

План работы:

Анализ бизнес-логики, GTM сценариев и roadmap системы.
Проектирование modular multi-workspace architecture.
Настройка backend инфраструктуры и серверной среды.
… Реализация data collection layer из разных источников.
Разработка AI filtering и lead scoring системы.
Создание anti-duplicate и validation логики.
Реализация automated outreach системы через email.
Настройка follow-up sequences и email warm-up.
Разработка analytics dashboard для opens, replies и deliverability.
Подключение multi-project workflow management.
Оптимизация scalability и стабильности работы 24/7.
Тестирование системы и подготовка к масштабированию.

Доброго дня! Разрабатываю нестандартные Python-решения: анализ данных, автоматизация процессов, скрипты, парсеры, ETL-пайплайны. Стоимость от 4000 грн. Подробности: www.engine-web.od.ua/

Показать оригинал

Перевести

Есть опыт разработки AI automation систем с парсингом, обработкой данных и multi-step workflow, включая интеграции с LLM, email outreach и кастомной логикой фильтрации. Такой проект лучше строить как модульную backend-платформу с воркерами, очередями и AI scoring, чтобы можно было масштабировать под разные сценарии — от lead generation до staffing и suppliers. Могу помочь спроектировать архитектуру и собрать MVP, который дальше легко расширять под новые источники и workflow.

Здравствуйте! Готов к сотрудничеству. Предлагаю лояльную цену и качественную работу.

Пишите)

Показать оригинал

Перевести

Добрый день!

Я инженер по автоматизации с опытом создания AI-ориентированных систем генерации лидов. Готов реализовать гибкую мультипроектную платформу для автоматического сбора, AI-фильтрации и outreach 24/7.

Опыт: API, БД, веб-парсинг, email-автоматизация, масштабирование. Напишите, обсудим детали.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Ознакомившись с вашим проектом, я готов приступить к его выполнению. Давайте обсудим детали для наилучшего результата.

Здравствуйте.

Разрабатываю ботов на NodeJS. Готов взяться. Пишите, обсудим.

Привет!

Готовы взять — AI-driven lead generation системы с автоматизированным outreach это наш профиль.

Вот как видим реализацию:

1. Сбор данных — модульные парсеры для Indeed, LinkedIn, сайтов и баз. Каждый источник — отдельный модуль, новое источник подключается без изменения архитектуры.

2. AI фильтрация — Claude/GPT анализирует лиды по GTM-логике, скорирует релевантность, отсекает нецелевые контакты. Под каждый проект свои критерии.
…
3. Email outreach — автоматические последовательности follow-up, warm-up система для новых доменов, аналитика открытий и ответов.

4. Multi-workspace — каждый проект (staffing, B2B, logistics) имеет отдельный workspace с собственными настройками, источниками и последовательностями.

5. Anti-duplicate + аналитика — дедупликация по домену/email, дашборд с deliverability, opens, replies по каждому проекту.

Напишите в личные — бесплатно проконсультируем по архитектуре и roadmap.

Показать оригинал

Перевести

Задача понятна: модульная система сбора лидов из нескольких источников, AI-скоринг, автоматический outreach с warm-up и аналитикой, multi-workspace на сервере 24/7.

Реализую на Python: scrapy/playwright для парсинга, OpenAI API для фильтрации и скоринга, SMTP + warm-up логика, очереди через Celery, PostgreSQL. Архитектура модульная — новые источники и воркспейсы подключаются без переписывания ядра.

Бюджет 700 EUR — обсудим scope под него на созвоне.

Какой источник данных приоритетный для первого MVP: LinkedIn, Indeed или что-то другое?