Парсинг и классификация данных

Добрый день! У меня есть опыт автоматизации сбора и обработки данных на Python: парсинг публичных источников, API-интеграции, asyncio, валидация и структурирование результатов в JSON/CSV. Работал с проектами, где нужно сопоставлять записи по нескольким полям и минимизировать ложные совпадения.

Подход к вашему заданию

Поиск — Google/Bing с операторами site:linkedin.com/in, имя + компания + штат; дополнительно публичные реестры бизнеса США, сайт компании из вашей базы.
Сопоставление — scoring по имени, названию, адресу, штату; порог уверенности (high / medium / low match).
Верификация — перекрестная проверка LinkedIn ↔ сайт компании ↔ адрес; дедупликация по URL профиля и email.
Стек — Python, asyncio, Playwright (где разрешено), pandas, экспорт JSON/CSV, логирование и восстановление после сбоев.
Важно: массовый автоматический парсинг LinkedIn/Facebook ограничен их правилами и риском блокировок. Рекомендую гибрид: поиск через поисковые системы + enrichment API (Apollo, Hunter и т.д.) + ручная проверка записей с низким score — это стабильнее для больших объемов по штатам.
…
Релевантный опыт: Telegram-боты с парсингом каналов (Telethon), интеграциями внешних API, работа с JSON-базами и фильтрацией данных. Портфолио: https://yegor10.github.io/PortFolioWeb3/

Готов описать архитектуру подробнее после уточнения объема базы (количество записей) и допустимых источников. Напишите в отзыве — обсудим ТЗ.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день.

У меня есть опыт работы со сбором и обогащением бизнес-данных, поиском контактов компаний, владельцев бизнеса и проверкой информации из открытых источников. Работала с большими массивами данных для B2B-баз, где было важно не просто найти информацию, а правильно сопоставить её с имеющимися записями и минимизировать ложные совпадения.

Для подобной задачи вижу процесс следующим образом: поиск потенциальных профилей через LinkedIn и поисковые системы, сопоставление по ФИО, названию компании, адресу и штату, дальнейшая верификация найденных данных и формирование структурированного результата в CSV или JSON. При необходимости могу также помочь с подготовкой логики дедупликации и проверки качества результатов.

Работаю с Python, автоматизацией сбора данных, обработкой таблиц и структурированных наборов данных. Для более точной оценки хотела бы увидеть пример исходной базы и ориентировочный объем записей.

Буду рада обсудить детали проекта.

Показать оригинал

Перевести

ТЗ понял: на входе база владельцев малого бизнеса в США (имя, компания, адрес, штат), нужен пайплайн обогащения с LinkedIn и Facebook через поисковые операторы (site:linkedin.com/in "Name" "Company"), верификация найденных профилей по имени плюс компании плюс штату, на выходе для каждой записи фото, email, соцсети, сайт компании, телефон в JSON или CSV. Масштаб — все штаты США, то есть десятки тысяч записей.

По стеку для production-grade pipeline обычно использую Python плюс Playwright (более стабильный, чем Selenium на LinkedIn), Scrapy для массивных параллельных обходов, прокси-пул с residential для снижения ban rate, дедуп и верификация через fuzzy matching (rapidfuzz) и LLM-проверка для крайних случаев (один Smith может быть в нескольких штатах). Данные ллю в PostgreSQL с поэтапным экспортом в CSV или JSON, с флажками источника и уверенности для каждого поля.

Реалистичное покрытие на больших массивах: LinkedIn профиль владельца находится 50-70 процентов (в зависимости от уникальности имени плюс компании), email и телефон с самого LinkedIn обычно 5-15 процентов (закрыты большинством пользователей), если добавить через email-finder (Hunter, Apollo, Snov.io) можно поднять email до 25-40 процентов. Сайт компании и соцсети лучше — 40-60 процентов.

Чтобы дать точную стоимость и срок важно знать: какой объем базы (5 тысяч, 50 тысяч, 500 тысяч записей), какой бюджет на прокси и email-finder API, какой ожидаемый срок (за неделю не выйдет, за месяц вполне). По опыту в портфолио: LinkedIn-обогащение проводил на проектах в несколько тысяч записей, стабильно с низким ban rate.

Готов пройтись по объемам звонком или в переписке, после этого выйдет точная раскладка по дням и бюджету.

Показать оригинал

Перевести

Занимался похожими задачами: обогащение баз данных через публичные источники, Google Maps API, парсинг сайтов и агрегация в структурированный вид. Вижу это так: берём каждую запись, прогоняем через несколько источников (LinkedIn, Yelp, Google Business, возможно официальные реестры штатов), нормализуем и складываем в базу с историей обновлений, чтобы можно было переобогащать. Вопрос: какие именно поля нужно добрать, телефон и email или что-то глубже вроде выручки, количества сотрудников, соцсетей? Готов обсудить объём и подход.

Здравствуйте! У меня есть опыт написания бота, который использует Chrome Driver. Он эмулировал браузер и собирал необходимые данные. Реализация была сделана на Rust. Могу разработать программу на Go, которая будет работать и парсить нужную информацию. Почему я предлагаю выбрать Go? Потому что он лучше всего подходит под ваши потребности, может обрабатывать больше запросов, требует меньше ресурсов для своей работы и быстрее, чем Python. Также есть все решения, которые нужны для этой задачи. Если стек обязательно должен быть только на Python, тогда FASTAPI + httpx. У меня есть опыт работы с Selenium, писал автотесты.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте. У меня есть опыт работы с задачами OSINT и автоматизацией сбора данных.

Вот пошаговый план реализации:

1. Обход ограничений: Для работы с LinkedIn/Facebook буду использовать архитектуру на базе Playwright (или Selenium с ротацией прокси) для имитации поведения реального пользователя, чтобы минимизировать риск блокировок.

2. Валидация и матчинг: Для сопоставления найденных профилей с базой применю не только текстовое совпадение имени, но и дополнительные атрибуты: геолокация (штат), название компании (через fuzzy matching/расстояние Левенштейна), чтобы отсеять нерелевантные результаты.

3. Дедупликация: Реализую проверку на этапе записи в БД, чтобы избежать дублей.
…
В результате вы получите структурированный JSON/CSV файл.

Ранее реализовывал подобные системы сбора данных (работал с парсингом контактов для CRM). Готов обсудить детали технического задания.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день, Роман!

Задача мне вполне понятна: обогатить базу владельцев малого бизнеса США данными из открытых источников (LinkedIn/соцсети) — найти профиль, сопоставить с имеющейся записью (имя/компания/адрес/штат), верифицировать, убрать дубликаты и отдать структурированный JSON/CSV по всем штатам. Это как раз моя ниша.

Релевантный опыт: строил bulk-скрапер/энричер для email маркетинга (Node.js, 250 параллельных процессов), который вытягивал email и телефоны со страниц сайтов базы данных доменных имен СНГ и дедупликовал против имеющейся БД — это фактически ваша задача обогащения записей;
+мульти-маркетплейс скрапер досок vinted, bazos, jofogas, olx с анти-детект прокси-ротацией и валидацией аккаунтов; Python-скрапера недвижимости OLX/Dom.ria (aiohttp/asyncio + дедуп на уровне БД); боты на Selenium/Playwright для покупки билетов.

Стек: Python (Playwright/Selenium для динамики, async HTTP + BeautifulSoup для статики, Scrapy по необходимости), прокси-ротация + троттлинг, fuzzy-matching для сопоставления, экспорт в JSON/CSV.

… Подход: поиск через операторы (site:linkedin.com/in "Имя" "Компания") → вытягивание публичных данных → fuzzy-match по имени/компании/адресу/штату с confidence-скором (минимизирует ложные совпадения) → дедуп → структурированный экспорт.

Честно о границах: LinkedIn агрессивно блокирует ботов, а email/телефон часто не публичные — реальное покрытие будет не 100%, и это закладываю в архитектуру (прокси, троттлинг, match-score, fallback-источники).

Реальные отзывы от заказчиков — в моем профиле: [https://freelancehunt.com/project/vosstanovlenie-podderzhka-dorabotka-telegram-bota-dlya/1596685.html], [https://freelancehunt.com/project/parser-na-node-js/634091.html].

Вопрос: какой объем записей и какие поля критичны? От этого вилка. Детали — в переписке.

Работаю с почасовой оплатой по договоренности: +-20$.

Показать оригинал

Перевести

! Я специализируюсь на автоматизации сбора и обогащения данных на Python, поэтому с радостью разработаю для вас надежную систему для поиска контактов американского малого бизнеса. На основе вашей базы алгоритм через Scrapy или Playwright будет находить профили владельцев в LinkedIn и Facebook. Чтобы полностью исключить ложные совпадения из-за схожих названий компаний, я настрою умное сопоставление данных по имени, штату и адресу. Для стабильной работы без блокировок подключу ротационные прокси, а готовый результат в JSON или CSV очищу от дубликатов и провалидирую найденные емейлы.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Разработал десятки парсеров, здесь тоже справлюсь, но хочу предложить более стабильный и потенциально дешевый подход: прямой скрапинг профилей LinkedIn быстро блокируется даже с прокси - нужны именно резидентские (datacenter блокируется мгновенно). Ориентировочно резидентские прокси от $3.6-7.35/GB, тогда как платные search API типа SerpAPI стоят $0.001-0.01 за запрос - на масштабе это существенно дешевле и стабильнее, чем прямой скрапинг+прокси. Также после последних обновлений Cloudflare (это отрезок где-то в полгода) немного тяжело с настройками уникальных отпечатков устройства для антидетектинга.

Поэтому предлагаю подход через search API вместо прямого скрапинга - меньший риск блокировок и более предсказуемая стоимость.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте!

У меня большой опыт разработки решений для парсинга и обработки данных (различные источники, защита от блокировок, автоматизация). Готов выполнить поставленную задачу.

Предлагаю обсудить детали в личных сообщениях.

Здравствуйте, есть опыт с стеком, который вы перечислили, также работал с подобными проектами по парсингу. Самым интересным и сложным был проект по парсингу и автоматизации записей на туры, где были проблемы с лимитами и блокировкой.

Показать оригинал

Перевести

Доброго дня!

Маю великий досвід у розробці OSINT-рішень та систем data enrichment на Python з використанням Playwright/Selenium/Scrapy. Ефективно реалізую пошук, верифікацію та структурування даних з відкритих джерел, забезпечуючи точність та масштабованість.

Напишіть мені в лс, уточнимо деталі.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день, веб-программировании уже более 9 лет
Работаю с rest api, фреймворками и cms такие как django, laravel, yii2, wp, opencart, codegnither и т.д.
Это не ии

Добрый день!

Делал похожие вещи — обогащение баз контактов через поиск и сопоставление профилей, так что задание понятно с полуслова.

По подходу: записи из вашей базы (имя + компания + штат) гоняю через Google с операторами типа site:linkedin.com/in "Имя" "Компания" — так находится сам профиль, не упираясь сразу в блокировку LinkedIn. Далее — сопоставление: сверяю найденный профиль с исходной записью по имени, названию бизнеса, штату и адресу, чтобы не цеплялись левые совпадения (на одинаковых именах это главная проблема, поэтому матчинг делаю по нескольким атрибутам + порог уверенности). Дубликаты чищу на выходе.

Стек: Python + Playwright (для страниц, которые рендерятся) и Scrapy/requests там, где можно проще. Прокси обязательно — иначе LinkedIn режет на объемах. Результат отдаю в JSON или CSV, как вам удобнее.

Честно о одном моменте, чтобы не было сюрпризов: фото, ссылки на соцсети и сайт компании из LinkedIn достаются нормально, а вот email и телефон там чаще скрыты — публично их видно не у всех. То, что открыто, соберу; где контактов нет в доступе, поле будет пустым (могу дополнительно дотягивать из других источников, если нужно, — обсудим).
…
На каком объеме планируете старт и есть ли пример вашей текущей таблицы? Гляну структуру — и скажу реальные сроки.

Бесплатно проконсультирую по проекту в личных 🙂

Показать оригинал

Перевести

Добрый день, могу сделать такой продукт с использованием Python. Скрапинг, дедупликация и т.д.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день.

Реализация поиска через операторы "site:linkedin.com/in" - это правильный выбор, который позволит обогащать базу без риска мгновенного бана аккаунтов в самом LinkedIn. Однако при работе с большими массивами данных по США есть два критических инженерных момента, которые нужно закладывать в архитектуру с самого начала:

1. Обход лимитов Google и LinkedIn
Прямой запуск эмулятора браузера на поисковые запросы в Google быстро упрется в капчу (уже после нескольких десятков итераций). Для стабильной работы системы в многопоточном режиме я использую PHP в связке с ротационными резидентными прокси и инструментами автоматизации (напр., Symfony Panther или в рамках Laravel через Spatie Browsershot / headless Chrome). Альтернативный и более стабильный вариант для больших объемов поиска - интеграция через Search API, что полностью снимает проблему капчи Гугла. Самие же фото профилей и бизнес-данные докачиваются через эмуляцию браузера для обхода JS-защиты LinkedIn.

2. Верификация и минимизация ложных совпадений (Матчинг)
Чтобы избежать склеивания однофамильцев из разных штатов, система выполняет многоуровневую валидацию средствами PHP:
… - Нормализация названий компаний (очистка от Ltd, Corp, LLC).
- Сравнение строк с помощью алгоритмов схожести текстов (встроенные "levenshtein()", "similar_text()" или реализация Jaro-Winkler) для имен и названий бизнеса.
- Жесткий гео-фильтр на соответствие штата/адреса, указанной в вашей базе, с данными найденного профиля.
На основе этих факторов каждому запису присваивается confidence score. В итоговый CSV/JSON выгружаются только результаты, прошедшие установленный порог точности.

Технологический стек: PHP (CLI / Laravel), Symfony Panther / Headless Chrome (автоматизация браузера), Laravel Queues (Redis) для надежной очереди и многопоточности, алгоритмы string-matching для очистки данных.

Ориентировочная стоимость разработки и настройки такого решения: $400 – $600 (в зависимости от финального объема данных и необходимости в интеграции сторонних API).
Срок реализации: 5–7 рабочих дней до выдачи первого стабильного результата.

Готов протестировать логику на небольшом тестовом кусочке вашей базы (например, 20–50 строк), чтобы продемонстрировать точность сбора и матчинга на моем стеке. Жду фидбек в чате.

Показать оригинал

Перевести

Доброго дня!

Готов взять на себя реализацию системы обогащения данных из открытых источников.

Имею опыт в парсинге, обогащении данных, автоматизации поиска, обработке больших CSV/JSON-массивов, дедупликации и верификации данных по нескольким атрибутам.

Предлагаю стек:
• Python;
• Playwright / Selenium для динамических страниц;
… • Scrapy / Requests / BeautifulSoup для статических источников;
• pandas для обработки данных;
• fuzzy matching для сопоставления имен, компаний, адресов и штатов;
• экспорт результатов в CSV / JSON.

Подход вижу следующим:

1. Загрузка исходной базы.
2. Генерация поисковых запросов по имени, компании, штату и адресу.
3. Поиск профилей и бизнес-страниц через открытые источники.
4. Сопоставление результатов с записями по нескольким параметрам.
5. Верификация совпадений и присвоение confidence score.
6. Сбор доступных полей: LinkedIn/Facebook, сайт, телефон, email, фото профиля, соцсети.
7. Дедупликация и формирование финального CSV/JSON.

Также могу предусмотреть логирование, повторную обработку неудачных записей и ручную проверку сомнительных совпадений, чтобы минимизировать ошибки.

Готов обсудить объем базы, пример входного файла и желаемую структуру результата.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день! Задание понятное, поэтому смогу реализовать такую систему за пару дней!!! Готова к продуктивному и качественному сотрудничеству!!!

Показать оригинал

Перевести

Добрый день.

У меня большой опыт разработки веб-проектов на PHP и Python, автоматизации обработки данных, интеграции с внешними сервисами и работы с большими массивами информации. Также работал с парсингом данных из открытых источников, обработкой результатов и их дальнейшей структуризацией для использования в бизнес-процессах. В свое время мы держали сети сайтов mfa из спарсенных данных компаний.

Для реализации подобного проекта вижу решение в виде многоуровневого пайплайна:

поиск потенциальных профилей через поисковые системы и открытые источники;
автоматизированный сбор данных с помощью Python (Selenium/Scrapy, будем смотреть, что подходит);
верификация совпадений по ФИО, названию компании, адресу, штату и дополнительным атрибутам;
… дедупликация и оценка достоверности найденных результатов;
формирование структурированного результата в форматах JSON или CSV.

Из технологий имею опыт работы с Python, Selenium, SQL, REST API, обработкой данных и автоматизацией бизнес-процессов. Также имею значительный опыт работы с legacy-системами и проектами, где нужно быстро разобраться в логике обработки больших объемов данных.

Готов обсудить детали, ожидаемые объемы записей и требования к точности сопоставления данных.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день.
Готов реализовать систему обогащения базы данных из открытых источников: LinkedIn, Facebook, сайты компаний и поисковые системы.
Работаю с Python, Playwright/Selenium, CSV/JSON, парсингом, дедупликацией и верификацией данных. Могу настроить поиск профилей, сопоставление по имени, компании, адресу/штату и формирование готового результата в CSV или JSON.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день.

У меня есть опыт разработки парсеров и систем сбора/обогащения данных на Python (Playwright, Selenium). Работал с поиском и верификацией контактов, профилей компаний и владельцев бизнеса из открытых источников.

Могу предложить решение по сопоставлению данных по ФИО, компании и локации с выгрузкой результатов в CSV или JSON. Если есть пример базы — отправьте, быстро оценю сложность и объем работ.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте.

Я разрабатываю парсеры на NodeJS. Готов взяться. Пишите, обсудим.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте. У меня есть релевантный опыт в автоматизации на Python, парсинге открытых источников, подходах OSINT, дедупликации и структурировании данных.

Работал с задачами сбора данных с сайтов, соцсетей, Telegram/веб-источников, обработки профилей, поиска совпадений, фильтрации нерелевантных результатов и экспорта в CSV/Excel/JSON.

Стек: Python, Playwright, Selenium, Scrapy/BeautifulSoup, requests/httpx, Pandas, PostgreSQL/SQLite, SQLAlchemy, Docker. При необходимости можно добавить очереди, прокси, ограничения по скорости, логирование и механизм возобновления для больших объемов.

Подход вижу так:

1. Берем входные записи: имя, компания, адрес, штат.
… 2. Генерируем поисковые запросы через Google/Bing с операторами `site:linkedin.com/in`, `site:linkedin.com/company`, а также поиск по сайту компании.
3. Собираем кандидатов: профиль LinkedIn, страница компании, сайт, телефон, email, социальные ссылки.
4. Делаем проверку на совпадение: совпадение имени, компании, штата, адреса/города, должности, домена компании.
5. Отсекаем слабые совпадения, дубликаты и подозрительные результаты.
6. Формируем структурированный результат в CSV или JSON с оценкой уверенности и источниками.

Могу реализовать MVP, который обрабатывает часть базы, показывает качество совпадений, после чего масштабировать под большие объемы по всем штатам США.

Показать оригинал

Перевести

У нас почти готовое решение для обогащения баз и классификации найденных профилей, можем быстро адаптировать под ваши записи и обсудить детали здесь, я на связи ))
Предварительно вижу первый рабочий этап на 16 дней, в ставке закладываю 65000 грн за пилот с поиском, верификацией совпадений, дедупликацией и экспортом в JSON или CSV.
Технически я бы делал это на Python, Playwright или Scrapy, очереди задач, кэш результатов, скоринг совпадений по имени, компании, адресу, штату, домену и телефону.
Отдельно заложил бы ограничения частоты, повторные проверки, лог причин совпадения и ручной список сомнительных записей, потому что в таких задачах лучше семь раз отмерить, чем потом чистить всю базу вручную.
Релевантный опыт есть в автоматизации сбора, структурирования и проверки данных для бизнес-процессов.
https://business.ingello.com/vorfahr - близко по логике автоматизации поиска и работы с данными.
https://business.ingello.com/fractal - пример агентной автоматизации и сложных процессов обработки информации.
Наш профиль и подход для FLH - https://systems-fl.ingello.com/ua
Уточню лишь 2 вещи.
… Какой объем первой партии - 1000, 10000, 100000 записей или больше?
Фото профиля нужно сохранять как ссылку или загружать файлом?

Показать оригинал

Перевести

Добрый день, готов выполнить ваше задание быстро и качественно. У меня большой опыт в создании различных парсеров. Напишите в личные сообщения, обсудим детали. С удовольствием помогу)

Показать оригинал

Перевести