Разработать систему автоматического устранения дублей объявлений на сайте недвижимости

О проекте: Мы запускаем B2B-сервис сквозной аналитики и управления рекламными кампаниями для таргетологов и медиабаеров. Продукт будет работать с официальным Meta API. Главная техническая сложность и фокус проекта — виртуозная работа с лимитами Facebook, маршрутизация трафика между пулом наших приложений и жесткая система защиты инфраструктуры от блокировок серых рекламных аккаунтов. У нас уже есть подробное техническое задание, описана архитектура баз данных, логика балансировщика и требования к интерфейсам. Ищем исполнителя, который возьмет это в реализацию под ключ (бэкенд + фронтенд дашбордов). Что предстоит сделать (Ключевые задачи): Интеграция с Meta API: Настроить авторизацию пользователей и регулярный асинхронный парсинг статистики рекламных кабинетов. Запросы должны отправляться исключительно пакетами для экономии лимитов. Система авто-отвязки кабинетов: Написать модуль, который непрерывно мониторит статусы рекламных аккаунтов. Если кабинет улетает в бан, система должна автоматически отозвать токен доступа в течение 60 секунд, чтобы защитить наше приложение от санкций Meta. Инфраструктура прокси: Реализовать туннелирование всех запросов к API через пул SOCKS5. Обязательна жесткая привязка конкретного токена пользователя к статичному IP-адресу. Умная маршрутизация: Создать алгоритм, который будет распределять привязываемые рекламные кабинеты между несколькими нашими приложениями Facebook в заданных пропорциях для снижения рисков. Разработка интерфейсов: Создать клиентский дашборд со сводной таблицей статистики и продвинутую админ-панель для ручного управления лимитами пользователей, привязками к приложениям и пулом прокси. Ожидаемый стек технологий: Бэкенд: Python, FastAPI. Асинхронные задачи: Celery, Redis. Базы данных: PostgreSQL (или ClickHouse для статистики, на ваше усмотрение). Фронтенд: Vue.js или React (можно использовать готовые UI-библиотеки и шаблоны дашбордов, упор на функциональность, а не сложный дизайн). Требования к исполнителю: Уверенный опыт работы с Meta Graph API и Marketing API. Вы должны понимать, как работают скользящие лимиты, как читать заголовки загруженности и как работать с токенами. Понимание специфики арбитража трафика. Слова «биллинг», «бан рекламного кабинета», «бизнес-менеджер» и «фарм» не должны вызывать у вас вопросов. Опыт построения асинхронных парсеров и работы с прокси-серверами на уровне сетевых запросов. Готовность работать по четкому техническому заданию и сдавать проект поэтапно. Условия: Формат сотрудничества: Проектная работа (с возможностью перехода на долгосрочную поддержку и доработку новых модулей). Бюджет: Обсуждается индивидуально на основе вашей оценки технического задания. Оплата: Поэтапная, привязанная к контрольным точкам. Как откликнуться: В сопроводительном письме обязательно укажите ваш опыт работы с Meta API, прикрепите ссылки на похожие проекты (или опишите их функционал, если они под NDA) и напишите ориентировочную вилку цен и сроков на разработку подобной системы с нуля. Отклики без описания релевантного опыта работы с Facebook API рассматриваться не будут.

Необходимо разработать локальный Python-скрипт для автоматического заполнения Google Таблицы данными из внутреннего сервиса компании. Основная логика: 1. Подключиться к Google Таблице. 2. Найти строки, где заполнен ID, но отсутствуют два целевых значения. 3. Сформировать ссылку по шаблону: https://internal-service.example/item/{ID} 4. Получить два значения (через API, если он существует, иначе через Playwright). 5. Записать значения обратно в Google Таблицу. 6. Отметить строку как обработанную. 7. Продолжить обработку следующих строк. Требования: • Python • Google Sheets API • Приоритет использования официального API • При отсутствии API — Playwright • Без OCR, распознавания экрана и координат мыши • Конфиденциальные данные не должны попадать в логи • Конфигурация через .env • Тестовый режим (без записи в таблицу) • Не обрабатывать уже заполненные строки • Пакетная запись изменений в Google Sheets • Корректная обработка ошибок и повторных попыток Необходимо предоставить: - исходный код; - requirements.txt; - пример .env.example; - инструкцию по установке; - инструкцию по запуску; - краткое описание архитектуры. Перед началом реализации прошу: 1. Предложить архитектуру. 2. Перечислить необходимые доступы. 3. Задать уточняющие вопросы. 4. Указать стоимость, сроки и ориентировочное количество часов.

В рамках повышения уровня кибербезопасности нашей инфраструктуры нам необходимо отказаться от практики хранения «вечных» и статичных API-ключей, паролей и токенов интеграций в конфигурационных файлах (.env, appsettings.json, config.yaml) наших микросервисов. Бизнес-цель: Создать единую защищенную точку хранения конфиденциальных данных (секретов) с механизмом их автоматического обновления (ротации) во внешних системах по расписанию. Другие наши сервисы будут запрашивать актуальные токены «на лету» через API, что сведет к минимуму ущерб в случае компрометации любого из компонентов системы.Модель безопасности и шифрование (Crypto Core) В базе данных ни один секрет не должен храниться в открытом виде. При старте приложения в переменные окружения передается Мастер-ключ (Master Key). Если ключ отсутствует или имеет невалидную длину, сервис должен падать на этапе инициализации с понятной ошибкой в логах. Каждый секрет шифруется перед записью в БД с использованием этого Мастер-ключа. При запросе — расшифровывается в памяти и отдается в теле ответа.Аудит-логирование (Audit Trail) Любое действие с секретами (создание, чтение сервисом, успешная или неуспешная ротация) должно записываться в отдельный лог-файл audit.log (или отдельную таблицу в БД). Строгое табу: В аудит-лог категорически запрещено записывать сами значения секретов (ни в открытом, ни в зашифрованном виде).

Нужен специалист для написания парсеров, который сможет обходить CLOUDFRAME. Парсинг товаров происходит с сайтов с авторизацией. Есть 10+ доноров различной сложности, с разной степенью защиты. Парсинг товаров происходит с сайтов с авторизацией. Парсит данные в готовую базу данных Mysql + фотографии на сервер. Необходимо написать парсер в соответствии с задачами, описанными в техническом задании, и адаптировать данные к существующей базе данных для полноценной работы на сайте. ТЗ и пример донора по запросу. Десктопные парсеры и C# не рассматриваем.

Бот для зеркалирования позиций на Binance Futures (Python) Нужен бот, который читает мои позиции на Hyperliquid (публичный API) и Bitget Futures (мой ключ read-only) и пропорционально повторяет их на моем Binance USDT-M Futures через API. Логика: открытие, увеличение, частичное закрытие, полное закрытие — все зеркалится с настраиваемым коэффициентом размера. Поллинг 5–10 сек. Обязательная корректная обработка частичных закрытий и усреднений. Требования: уведомления в Telegram о сделках и ошибках; конфиг (пары, коэффициент, лимиты); деплой на мой VPS + инструкция; исходный код передается мне. Ключи ввожу сам. Этапы: 1) Hyperliquid→Binance, тест на малых суммах; 2) Bitget→Binance. Оплата через safe поэтапно. В отзыве укажите опыт с API бирж и как обработите частичное закрытие 30% позиции лидером