Инженер по интеграции LLM

Бюджет: 1300 EUR Срок: 5 дней

Здравствуйте,

У меня есть практический опыт создания бэкенд-систем, которые соединяют структурированные данные с LLM для запросов на естественном языке, с сильным акцентом на надежность, защитные механизмы и готовность к производству.

Ваша задача очень ясна: это не просто «общение с данными», а контролируемый рабочий процесс NL → структурированный запрос, где важны точность, логика резервирования и поддерживаемость. Это правильный подход для данных по оценке компенсации, особенно с клиентами из финансовых услуг.

Я могу помочь с:

созданием бэкенд-сервиса и SQL-слоя данных вне Bubble

реализацией безопасного извлечения из структурированных частных данных

предоставлением чистых REST-эндпоинтов для Bubble

форматированием выходных данных для использования клиентами

добавлением логики резервирования для случаев с низкой уверенностью / отсутствующими данными

поддержанием системы стабильной, отлаживаемой и готовой к производству

Я работал над рабочими процессами бэкенда с поддержкой LLM, интеграциями API, обработкой структурированных данных и производственной логикой, где галлюцинации недопустимы. Мне комфортно отвечать за доставку от архитектуры до реализации и итерации, и я могу четко сообщать о ходе работы на простом английском.

40 часов в неделю по 35 евро в час мне подходит.

Если это полезно, я также могу поделиться тем, как я бы структурировал слой извлечения и защитные механизмы до начала разработки.

С наилучшими пожеланиями
Проект 1
LLM-ассистент для работы с аналитическими данными.

Система позволяла задавать вопросы на естественном языке к структурированной базе данных (PostgreSQL).
Я реализовал бэкенд-сервис на Python (FastAPI), который:

принимал запрос пользователя

передавал его в LLM

преобразовывал NL → SQL

выполнял запрос к БД

возвращал структурированный результат

Вывод формировался в виде таблицы или короткого отчета.
Для предотвращения ошибок использовалась проверка SQL-запросов перед выполнением.

Проект 2
Система поиска по внутренней документации.

LLM использовался вместе с RAG-подходом:
данные индексировались в векторную базу (FAISS), после чего модель получала только релевантные фрагменты.

Я реализовал:

поток загрузки данных

логику извлечения

API для фронтенда

обработку запросов

2. Наиболее похожий проект (NL → база данных → отчет)

Я работал над системой, где пользователь мог задавать вопросы к структурированным данным.

Источник данных: PostgreSQL
Подход: NL → SQL

Поток работы:

пользователь вводит запрос на естественном языке

LLM генерирует SQL-запрос

система проверяет его (проверка схемы)

выполняет запрос

формирует структурированный отчет

Вывод:

таблица

короткое текстовое пояснение

Если данных не хватало, система... Развернуть

Бюджет: 200 EUR Срок: 1 день

✋ Здравствуйте! Мы dZENcode, компания по разработке программного обеспечения.

Мы предоставим бэкенд-систему, соединяющую ваши структурированные данные о компенсациях с LLM через API, с надежной извлечением данных SQL, REST-эндпоинтами, совместимыми с Bubble, анализом транзакций на основе ИИ и выводом в формате PDF/структурированном, полагаясь на опыт, лучшие практики и внутренние инструменты.

Существуют ли предопределенные сопоставления категорий компенсаций?
Какие модели LLM или эндпоинты предпочтительны для интеграции: GPT-4, Claude или другие?

Для справки: Freelancehunt
Окончательная стоимость подтверждается после согласования объема и критериев приемки.

Давайте будем поддерживать все коммуникации и платежи на этой платформе до тех пор, пока контракт не будет заключен.

___________________
С наилучшими пожеланиями,
dZENcode

Наши сильные стороны:
• Более 10 лет в доставке программного обеспечения (аутсорсинг и аутстаффинг)
• Более 90 внутренних специалистов
• Разработка с нуля и долгосрочная поддержка
• SLA + пострелизное обслуживание
• Ответственная доставка с юридическим лицом
• Более 250 публичных отзывов с 2015 года Развернуть

Бюджет: 25 EUR Срок: 3 дня

Здравствуйте! Задача мне полностью понятна. Для финансовой платформы компенсаций главным вызовом является не просто подключение LLM, а минимизация галлюцинаций и обеспечение того, чтобы каждый запрос к вашей БД был математически точным и безопасным. У меня есть подтвержденный опыт разработки RAG-систем и агентов NL-to-SQL, которые работают со структурированными данными, и я готов разработать бэкенд-слой, который идеально интегрируется с вашим Bubble-фронтендом. Мой подход к реализации вашего проекта: 1. Архитектура NL → Structured Query: • Вместо прямой генерации SQL моделями LLM, я реализую Intermediate Representation (IR) или строгую валидацию схем. Модель сначала генерирует логический запрос, который проходит через валидатор, прежде чем стать SQL-кодом. Это исключает некорректные выборки. • Использование LangGraph или LlamaIndex для создания агентов, которые понимают специфику компенсаций (валюты, регионы, грейды). 2. Бэкенд и API (Python/FastAPI): • Создам кастомный бэкенд на FastAPI, развернутый независимо от Bubble. • Открою защищенные REST конечные точки, которые Bubble будет вызывать через API Connector. • Реализую четкую структуру выходных данных: JSON для отображения графиков/таблиц на экране и интегрированный сервис (например, ReportLab или WeasyPrint) для генерации PDF-отчетов. 3. Контроль точности и Hallucination Guardrails: • Внедрение логики "Data Privacy & Thresholds": если выборка по запросу меньше статистического порога (например,

Бюджет: 1200 EUR Срок: 1 день

Здравствуйте!
У меня есть опыт создания бэкенд-систем и интеграции LLM (OpenAI / Claude) с структурированными источниками данных. Я в основном работаю с Python, FastAPI и PostgreSQL и реализовал системы извлечения, где запросы на естественном языке преобразуются в структурированные запросы и обрабатываются через API-слой.

Для подобных задач я обычно разрабатываю бэкенд-сервис, который:
соединяет структурированные наборы данных с LLM через API
реализует надежный слой извлечения
предоставляет чистые REST-эндпоинты для интеграции с фронтендом
включает защитные механизмы и резервную логику, чтобы избежать галлюцинаций при отсутствии данных

Я сосредоточен на создании готовых к производству сервисов с стабильной производительностью, четкой обработкой ошибок и поддерживаемой архитектурой.
Буду рад обсудить структуру набора данных и ожидаемый рабочий процесс запросов, чтобы предложить лучший технический подход.
Я также предоставляю поддержку после доставки и гарантирую качество своей работы. Развернуть

Бюджет: 1500 EUR Срок: 7 дней

Добрый день

Меня зовут Дмитрий, компания King Kong Lab. Мы работаем с AI-интеграциями, backend-сервисами и системами, где LLM подключаются к структурированным базам данных для обработки запросов на естественном языке. Ваш проект полностью соответствует нашему опыту.
Мы разрабатывали решения, где LLM работает поверх приватных данных через подход NL → SQL и RAG. Backend анализирует запрос пользователя, преобразует его в структурированный запрос к базе данных, после чего возвращает проверенный результат в понятном формате. В таких системах использовали PostgreSQL, Python/FastAPI, LangChain или LlamaIndex для управления логикой запросов и интеграции с моделями GPT.
В одном из подобных проектов система принимала запросы на естественном языке, трансформировала их в SQL-запросы к структурированной базе и возвращала аналитические отчеты. Мы реализовали несколько уровней проверки данных: LLM генерирует запрос, но выполнение контролируется backend-логикой, которая проверяет структуру SQL, доступ к таблицам и корректность результата. Это позволяет избежать галлюцинаций и гарантирует, что ответ основан только на реальных данных.
Также имеем опыт создания backend API для интеграции с различными frontend-системами. Обычно строим REST API (FastAPI), который предоставляет endpoint для запроса на естественном языке и endpoint для получения структурированного результата. Подобная архитектура легко подключается к Bubble или другому frontend через API. Для безопасности используем token-based авторизацию, логирование запросов, контроль доступа к данным и аудит использования.
Для проектов с приватными данными мы ограничиваем доступ LLM только к подготовленным запросам или retrieval-слою. Данные не передаются непосредственно модели — она получает только структуру и контекст. Дополнительно реализуем fallback-логику: если данные отсутствуют или недостаточны, система возвращает четко обозначенный результат вместо генерации предположений.
Можем реализовать для вас backend-сервис, который:
создает NL → SQL слой для запросов на естественном языке
подключается к вашей приватной базе компенсаций
возвращает структурированный результат для Bubble-интерфейса
обеспечивает стабильность, логирование и production-ready архитектуру
по необходимости генерирует клиентские отчеты или PDF
Готовы работать самостоятельно, регулярно отчитываться о прогрессе и объяснять технические решения понятным языком.
Можем начать работу в ближайшее время. Резюме и примеры релевантных проектов отправлю в приватные сообщения. Развернуть

Бюджет: 1000 EUR Срок: 3 дня

Добрый день!

Я специализируюсь на интеграции LLM, готовых к производству, со структурированными данными, в частности, NL→SQL и RAG паттернах. Я создаю надежные, совместимые с Bubble бэкенд API, предоставляя точные, надежные и независимые решения. Мой опыт гарантирует, что ваша платформа данных о компенсациях будет точной.

Давайте свяжемся, чтобы обсудить это подробнее.

Бюджет: 35 EUR Срок: 1 день

Здравствуйте, есть опыт с LLM, реализовали несколько решений для различных домен, для аугментации данных и аггрегация с различных источников (структурированные и не структурированные) с подходом черного ящика и HITL. Давайте обсудим детали и сформируем полное ТЗ перед стартом разработки. Для всех дополнительных вопросов, пишите личным сообщением. Будем рады сотрудничеству.

Бюджет: 1100 EUR Срок: 7 дней

Привет, Андрея! Готов немедленно приступить к работе, выполню основной бэкенд слой на платформе n8n, напишите мне для обсуждения деталей и сроков.

Бюджет: 25 EUR Срок: 1 день

Я вхожу в топ-10 разработчиков в категории «Искусственный интеллект и машинное обучение» среди ~2100 специалистов на платформе. Гарантирую: - Быстрое и качественное выполнение задания - Четкое соблюдение дедлайнов - Регулярная связь на протяжении всего процесса Буду рад обсудить детали вашего проекта в личных сообщениях.

Бюджет: 280 EUR Срок: 1 день

Уважаемый клиент, благодарю за возможность подать заявку на разработку production-ready backend сервиса для natural language запросов к private compensation database. Ниже мое предложение. 🚀

https://flowcv.com/resume/i1q62s3oeo

📌 Объем работы
✅ LLM + Интеграция структурированных данных
Разработка backend-сервиса, который подключает вашу структурированную compensation database к LLM API для обработки natural language запросов.

✅ Надежный уровень извлечения
Реализация безопасного подхода NL → структурированный запрос / SQL, чтобы модель не “угадывала”, а извлекала данные только из проверенной базы.

✅ Индивидуальный backend + API для Bubble
Создание отдельного backend и SQL data layer вне Bubble с REST API для:
• отправки запроса
• получения форматированного benchmarking output
• передачи статусов ошибок / fallback ответов.

✅ Ограничения и логика резервирования
Логика “недостаточно данных”, proxy ranges с явной маркировкой, защита от hallucinations и прозрачная обработка отсутствующих данных.

✅ Готовность к производству
Стабильность, логирование, четкая обработка ошибок, поддерживаемый код, понятная архитектура для дальнейшего развития.

✅ Дополнительный PDF output
При необходимости могу добавить генерацию client-ready PDF reports.

🚀 Мое решение и способности
🔹 опыт разработки LLM приложений поверх структурированных баз данных
🔹 практический опыт NL-to-SQL / RAG / retrieval pipelines
🔹 разработка REST API backend для внешних front-end систем
🔹 сильный акцент на точности, аудируемости и дизайне против hallucinations
🔹 умею объяснять технические решения простым английским языком для non-technical stakeholders

⚡ Технологический стек
Backend: Python / FastAPI или Node.js
LLM слой: OpenAI / Claude / гибридная маршрутизация
База данных: PostgreSQL / SQL
Оркестрация: LangChain / пользовательский pipeline
PDF: HTML-to-PDF / шаблонная отчетность

🔚 Заключение
Я могу взять проект под ключ: от проектирования логики извлечения и backend API до production-ready сервиса, который Bubble frontend сможет использовать безопасно и стабильно.

Буду рад обсудить структуру данных, ожидаемые типы запросов и формат benchmarking outputs. Развернуть

Бюджет: 1400 EUR Срок: 5 дней

Уважаемый менеджер по найму,

Я рад подать заявку на эту должность. У меня есть практический опыт создания готовых к производству приложений LLM, которые соединяют структурированные базы данных с интерфейсами на естественном языке, используя рабочие процессы NL → SQL, шаблоны RAG и инструменты, такие как LangChain и LlamaIndex.

Я могу создать надежный серверный сервис, который переводит запросы пользователей в точные запросы к базе данных, предоставляет чистые REST API для вашего фронтенда Bubble и возвращает структурированные результаты бенчмаркинга. Я уделяю большое внимание защитным механизмам, обработке ошибок (например, "недостаточно данных") и стабильной производительности, чтобы гарантировать, что система точна и готова к производству, что особенно важно для случаев использования в финансовых услугах.

Мне комфортно полностью контролировать процесс разработки и четко сообщать о ходе работы не техническим заинтересованным сторонам. Я буду рад поделиться примерами аналогичных систем, которые я создал.

С наилучшими пожеланиями,
Джо Винсент Карретас