Инженер по интеграции LLM
Частная компания по данным компенсаций. Поддерживает собственную структурированную базу данных данных о сравнении компенсаций в США, Великобритании и Европе. Платформа используется известными финансовыми компаниями, поэтому эта работа должна быть точной, надежной и готовой к производству.
Задача:
- Создать бэкенд-сервис, который соединяет наши структурированные данные о компенсациях с LLM через API (например, GPT-4, Claude или другую подходящую модель) для поддержки запросов на естественном языке
- Реализовать надежный подход к извлечению данных (например, NL → структурированный запрос), который точно извлекает правильные данные из нашей частной базы данных
- Создать пользовательский бэкенд + слой данных SQL (вне Bubble) и открыть API, к которому может подключиться наш фронтенд Bubble (конечные точки для ввода запросов и форматированного вывода)
- Возвращать чистые, готовые к клиенту результаты сравнения (на экране; экспорт в PDF является плюсом)
- Реализовать безопасное поведение при отсутствии прямых данных (например, "недостаточно данных" или четко обозначенные прокси-диапазоны) с защитными механизмами для избежания галлюцинаций
- Обеспечить готовность решения к производству: стабильная производительность, четкая обработка ошибок и поддерживаемый код
- Четко сообщать о прогрессе и компромиссах не техническому владельцу продукта (объяснения на простом английском)
Требования (неподлежащие обсуждению)
- Доказуемый опыт создания приложений на базе LLM, подключенных к структурированным базам данных (например, LangChain, LlamaIndex, RAG-паттерны, NL → SQL рабочие процессы и т.д.)
- Вы выпустили соответствующий продукт и можете это доказать (живой продукт, репозиторий или демонстрация + пошаговое руководство)
- Опыт создания бэкенд API (REST), которые интегрируются с внешними фронтендами (опыт работы с API, совместимыми с Bubble, является большим плюсом)
- Способность работать независимо и отвечать за доставку (требования → создание → итерация → доставка)
- Сильные письменные и устные навыки общения на английском языке
Хорошо иметь
- Опыт генерации PDF отчетов / шаблонов
Условия
- На данный момент мы рассматриваем это как краткосрочную работу, 40 часов в неделю, по ставке 35 EUR/час.
Из-за большого количества заявок, пожалуйста, выполните следующие шаги:
- Пожалуйста, ответьте на следующие вопросы:
- Пожалуйста, поделитесь ссылками на 1–2 приложения на базе LLM, которые вы разработали и которые подключаются к структурированному источнику данных (живой продукт, демонстрация, репозиторий или пошаговое руководство).
- Для каждого из них кратко опишите, что вы лично разработали и что система делала от начала до конца.
- Опишите самый похожий проект, над которым вы работали, в формате “естественный язык → запрос к базе данных → форматированный отчет.”
- Какой был источник данных, какой подход к извлечению использовался (например, NL→SQL, вызов инструмента, RAG), какой был формат вывода и как система обрабатывала отсутствующие или разреженные данные?
- Как вы обеспечили правильность в системе LLM + структурированная база данных (предотвращение галлюцинаций и обеспечение того, чтобы ответы поступали только из извлеченных/валидированных данных)?
- Опишите меры предосторожности, которые вы реализовали, и как вы проверяли точность.
- Вы создавали пользовательский бэкенд (SQL + API), к которому может подключаться фронтенд Bubble (или аналогичный безкодовый фронтенд)? Если да, опишите базу данных, которую вы использовали, конечные точки, которые вы открыли, подход к аутентификации и настройки развертывания. Если не Bubble конкретно, опишите ближайшую эквивалентную интеграцию, которую вы сделали, и что бы вы сделали по-другому, чтобы поддержать фронтенд Bubble.
- Расскажите о проекте, где вы интегрировали LLM с частным/проприетарным набором данных. Как вы обрабатывали аутентификацию/авторизацию,
- экспозицию данных (что модель могла “видеть”), ведение журналов/аудит и любые требования к безопасности клиента?
- Когда вы готовы начать?
- Прикрепите ваше резюме
Due to big amount of applications please follow the following steps:
- Please answer to the following questions:
- Please share links to 1–2 LLM-powered applications you’ve shipped that connect to a structured data source (live product, demo, repo, or walkthrough).
- For each, briefly describe what you built personally and what the system did end-to-end.
- Describe the most similar project you’ve worked on to “natural language → database query → formatted report.”
- What was the data source, what was the retrieval approach (e.g., NL→SQL, tool calling, RAG), what was the output format, and how did the system handle missing or sparse data?
- How have you ensured correctness in an LLM + structured database system (preventing hallucinations and ensuring responses only come from retrieved/validated data)?
- Describe the guardrails you implemented and how you validated accuracy.
- Have you built a custom backend (SQL + API) that a Bubble front end can connect to (or a similar no-code front end)? If yes, describe the database you used, the endpoints you exposed, auth approach, and deployment setup. If not Bubble specifically, describe the closest equivalent integration you’ve done and what you’d do differently to support a Bubble front end.
- Tell us about a project where you integrated an LLM with a private/proprietary dataset. How did you handle authentication/authorization,
- data exposure (what the model could “see”), logging/auditability, and any client security requirements?
- When are you available to start?
- Include your resume
-
5 дней67 159 UAH5 дней67 159 UAH
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...
Похожий выполненный проект: Доробка ТГ бота
-
1 день10 332 UAH1 день10 332 UAH
✋ 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
-
1 день1808 UAH1 день1808 UAH
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.
-
3 дня1292 UAH3 дня1292 UAH
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,
-
1 день61 992 UAH
265 1 день61 992 UAHЗдравствуйте!
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.
-
7 дней77 491 UAH
976 4 0 7 дней77 491 UAHДобрый 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.
-
3 дня51 660 UAH
4987 41 4 1 3 дня51 660 UAHДобрый 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.
-
7 дней56 826 UAH
2380 8 0 7 дней56 826 UAHПривет, Андрея! Готов немедленно приступить к работе, выполню основной бэкенд слой на платформе n8n, напишите мне для обсуждения деталей и сроков.
-
1 день1292 UAH
1595 7 0 1 день1292 UAHЯ 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.
-
1 день14 465 UAH
679 1 0 1 день14 465 UAHУважаемый 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.
-
5 дней72 325 UAH
12862 4 2 5 дней72 325 UAHУважаемый 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
Рига