Подключение Ардуино к ЭБУ автомобиля для считывания данных

We are looking for a highly skilled AI application engineer and full-stack backend developer to build a production-ready AI-powered document validation, refinement, and approval workflow. This is not a simple prompt engineering role. We need someone who can design and implement a real AI application with strong backend architecture, Claude API integration, structured validation logic, audit trails, secure data handling, and human-in-the-loop review workflows. The system will act as an intelligent quality assurance layer for submitted reports and documents. It should review completed submissions, identify issues, improve content quality, apply business rules, protect sensitive information, and either approve the document automatically or route it for human review. The developer will be responsible for building a workflow that can: Pull completed documents, reports, or submissions from an external platform via API Analyze the full document, including structured answers, ratings, selections, narratives, comments, and free-text fields Perform semantic audits to detect logical conflicts, contradictions, missing information, vague statements, unsupported claims, or incomplete sections Validate that structured responses and written content are consistent with each other Apply custom validation rules, editorial guidelines, formatting standards, tone requirements, and business logic Detect, tokenize, mask, or securely handle PII, confidential data, and sensitive security-related information before AI processing where required Rewrite and enhance narratives, comments, and document sections for grammar, clarity, professionalism, consistency, and readability Preserve the original meaning, observations, and intent while improving the final output Standardize writing style across documents without making every report sound generic or over-normalized Flag content that appears inconsistent, fabricated, vague, incomplete, sensitive, or requiring human review Generate specific validation notes explaining why a document failed review and what needs to be corrected Automatically generate clarification or revision requests when more information is needed Support approval workflows where documents are: Automatically approved when confidence thresholds are met Routed to a human editor or validator for review Returned to the original submitter for revision or clarification Maintain a complete audit trail showing: Original submission Tokenized or masked sensitive data events AI findings and recommendations AI-rewritten content Human edits Approval or rejection decisions Final approved version Write approved and validated content back to the source platform through API integration The role also requires building an editor and final-decision workflow. Human reviewers should be able to inspect the AI’s findings, compare original and revised content, make edits, approve changes, reject recommendations, and finalize the document before it is sent downstream. Ideal experience includes: Strong Claude API / Anthropic API integration experience Experience building AI-powered document review, validation, editing, or compliance workflows Strong backend architecture skills Full-stack development ability Experience with API integrations, webhooks, queues, job processing, and database design Ability to design structured AI outputs, confidence scoring, rule-based validation, and human-in-the-loop review Experience with PII detection, tokenization, masking, encryption, access control, and secure AI data handling Experience building secure audit trails and approval systems Strong understanding of prompt design, but also the engineering skills to turn prompts into a reliable production system We are looking for someone who has already built serious AI applications, not someone who only writes prompts. The right person should be able to design the architecture, integrate with external APIs, manage document processing logic, protect sensitive data, build the review interface, and deliver a reliable workflow that can be used in production.

Разработка прошивки, размещаемой на шлюзе, и управление прямым взаимодействием с ПЛК/оборудованием в техническом помещении (Modbus, BACnet и т. д.).

Ищем 3D GenAI Engineer / AI 3D Pipeline Developer Необходимо создать решение, которое сможет качественно генерировать 3D-модели из одного изображения или нескольких изображений. Важно, чтобы это был не просто готовый демо-продукт, а понятный и воспроизводимый процесс: от входного изображения до полноценного 3D-актива с mesh, геометрией, текстурами и возможностью дальнейшего использования. Что нужно сделать: - протестировать современные модели image-to-3D и подходы; - определить, какой вариант лучше всего подходит для нашей задачи; - использовать Trellis, Hunyuan3D или аналогичные решения; - при необходимости использовать Gaussian Splatting в 3D-пайплайне; - настроить преобразование Gaussian Splat / splat-представления в 3D mesh; - получить пригодную для использования геометрию; - сгенерировать текстуры высокого качества; - довести результат до состояния usable 3D asset; - подобрать оптимальный баланс между качеством, скоростью генерации и сложностью пайплайна; - построить понятный процесс, который можно будет повторять для различных изображений; - выполнить fine-tuning, LoRA или другие адаптации моделей под конкретный тип объектов.

О проекте Мы ищем опытного инженера по автоматизации ИИ для проектирования и создания безопасной, саморазмещаемой платформы ИИ, которая объединяет локальную модель большого языка (LLM), генерацию с дополнением поиска (RAG) и несколько агентов ИИ для автоматизации бизнес-процессов. Это практическая инженерная роль для человека, имеющего опыт создания производственных систем ИИ, а не просто интеграции API ChatGPT. Цель состоит в том, чтобы создать частую экосистему ИИ, способную безопасно индексировать знания компании, отвечать на вопросы с использованием цитируемых источников, обрабатывать стенограммы встреч и автоматизировать внутренние бизнес-процессы. Обязанности Вы будете отвечать за: Проектирование и развертывание локально размещенной LLM на VPS или выделенном сервере Создание безопасного RAG-пайплайна с использованием таких фреймворков, как LlamaIndex или аналогичных Создание пайплайнов для загрузки документов, поддерживающих PDF (включая OCR), DOCX, TXT, XLSX и стенограммы встреч Реализацию индексации документов, управления метаданными, дедупликации и версионирования Разработку агентов ИИ для: Обработки стенограмм встреч Автоматических резюме встреч Извлечения задач Извлечения знаний о клиентах Создания API или простого веб-интерфейса для запроса базы знаний Обеспечения строгой изоляции данных клиентов и контроля доступа Реализации ответов с цитированием источников для минимизации галлюцинаций Оптимизации производительности системы, масштабируемости и надежности Написания документации и руководств по развертыванию Проведения тестирования и проверки безопасности Требуемые навыки Сильный опыт разработки на Python Опыт работы с фреймворками LLM Опыт архитектуры RAG LlamaIndex, LangChain или эквивалент Векторные базы данных (Qdrant, Chroma, Pinecone, Weaviate, FAISS и т.д.) Развертывание локальных/открытых LLM (Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek и т.д.) Разработка API (предпочтительно FastAPI) Docker Администрирование серверов Linux Развертывание VPS Git Аутентификация и контроль доступа Опыт работы с пайплайнами OCR Опыт работы с структурированными и неструктурированными документами Свободное владение английским языком Что мы ищем Идеальный кандидат: Создал производственные системы ИИ с нуля Понимает лучшие практики RAG Может работать самостоятельно Думает как архитектор программного обеспечения, а не только как разработчик Пишет чистый, поддерживаемый код Четко общается Может рекомендовать лучшие технологии, а не просто следовать инструкциям Тип проекта Фриланс / Контракт Удаленно На основе этапов Долгосрочная возможность для будущих проектов по автоматизации ИИ Пожалуйста, включите в ваше заявление Портфолио аналогичных проектов ИИ/RAG Примеры реализации локальных LLM или агентов ИИ Оценка сроков Оценка стоимости проекта Почасовая или фиксированная цена

Есть Telegram-бот на aiogram/FastAPI (CRM для ивент-проекта) и отдельный ManyChat-бот в Instagram Direct для общения с клиентками.Задача 1 — исправить логику Instagram Direct бота.Текущий бот сделан по жёсткому сценарию: работает по шагам (приветствие → о событии → ответ на «дорого» → ответ на «подумаю»), с 3 случайными вариантами текста на каждый шаг. Проблема — бот не понимает смысл сообщения, а угадывает номер шага и присылает заготовку не по теме. Из-за этого: на прямой вопрос о цене бот не называет цифры, а шлёт общий текст язык скачет — то украинский, то русский по сути это рандомайзер заготовок, а не диалогЗа неделю бот слил несколько живых лидов. Могу приложить скрины переписок для примера.Нужно: чтобы бот реально анализировал содержание сообщения (вопрос о цене, возражение «дорого», сомнения «подумаю», нестандартный вопрос и т.д.) и отвечал по сути — на базе AI (например, Claude API), а не по жёсткому сценарию. Тон — живой, не роботизированный, язык — украинский. Базовые сценарии (цена, скидки, работа с «дорого»/«подумаю») нужно сохранить, но чтобы AI сама выбирала подходящий ответ под контекст.Задача 2 (опционально, но нужна тоже) — автопостинг в Instagram.Постинг через официальный Meta Graph API: reels, stories, посты, карусели. Теги в боте: [reels] / [сторіс] / [пост] / [карусель] + [гео] / [опитування] / [відлік]. Мультипользовательская панель /admin — добавление/удаление людей, роли (постинг / просмотр / всё), лог активности. Динамическая цена из Google Таблицы — бот подтягивает актуальную цену из колонки «Ціна».Вопросы к исполнителю: Задачу 1 (AI-логика для Instagram Direct) лучше делать поверх текущего ManyChat через webhook + внешний AI-обработчик, или отдельным ботом на архитектуре типа aiogram/FastAPI, подключённым к Instagram через официальный Meta API? Беретесь ли за обе задачи вместе (Direct-логика + автопостинг)? Какая общая стоимость и срок на весь объём (задача 1 + задача 2)?Требования: Опыт с Meta Graph API (Instagram) Опыт интеграции AI-моделей (Claude API / OpenAI API) в чат-ботов Желательно — опыт с aiogram/FastAPI или ManyChat webhooks Портфолио с похожими проектами