Решение для подачи в GPT большие данные на Python

Ищем специалиста, который сможет разработать и внедрить ИИ-агентов для автоматизации продаж и построить полноценную воронку привлечения клиентов.Задачи Разработать ИИ-агента на базе ChatGPT (или аналогичных LLM). Настроить Telegram-бота с ИИ. Интегрировать бота с CRM. Построить автоматическую воронку продаж. Настроить сбор лидов из Instagram, Facebook, TikTok и сайта. Разработать сценарии общения с пользователями. Создать квизы и тесты для сегментации аудитории. Настроить выдачу персонализированных рекомендаций. Организовать автоматическую запись на консультации через календарь. Настроить автоматические email- и Telegram-цепочки. Интегрировать платежные системы (при необходимости). Подготовить аналитику по конверсии на каждом этапе воронки.Желательно иметь опыт с ChatGPT API / OpenAI n8n Make (Integromat) Zapier Telegram Bot API CRM (HubSpot, GoHighLevel, Bitrix24, AmoCRM и др.) Meta API WhatsApp Business API Calendly StripeЧто хотим получить Готовую систему, которая: автоматически общается с потенциальными клиентами; определяет их запрос и потребности; сегментирует по интересам; предлагает подходящий продукт; записывает на консультацию или продает продукт; передает данные в CRM; требует минимального участия человека. При отклике просьба прислать: примеры реализованных ИИ-агентов; примеры автоматизированных воронок; список используемых технологий; стоимость и сроки реализации проекта.

Мы ищем высококвалифицированного инженера по приложениям ИИ и разработчика полного стека бэкенда для создания готового к производству рабочего процесса валидации, уточнения и утверждения документов на основе ИИ. Это не простая роль по разработке подсказок. Нам нужен человек, который сможет спроектировать и реализовать настоящее приложение ИИ с мощной архитектурой бэкенда, интеграцией API Claude, структурированной логикой валидации, аудитом, безопасной обработкой данных и рабочими процессами с участием человека. Система будет действовать как интеллектуальный уровень обеспечения качества для представленных отчетов и документов. Она должна проверять завершенные заявки, выявлять проблемы, улучшать качество контента, применять бизнес-правила, защищать конфиденциальную информацию и либо автоматически утверждать документ, либо направлять его на проверку человеку. Разработчик будет отвечать за создание рабочего процесса, который может: Извлекать завершенные документы, отчеты или заявки из внешней платформы через API Анализировать полный документ, включая структурированные ответы, оценки, выборы, нарративы, комментарии и поля свободного текста Проводить семантические аудиты для выявления логических конфликтов, противоречий, недостающей информации, неопределенных утверждений, неподдерживаемых заявлений или неполных разделов Проверять, что структурированные ответы и написанный контент согласуются друг с другом Применять пользовательские правила валидации, редакционные рекомендации, стандарты форматирования, требования к тону и бизнес-логику Выявлять, токенизировать, маскировать или безопасно обрабатывать личные данные, конфиденциальные данные и чувствительную информацию, связанную с безопасностью, перед обработкой ИИ, где это необходимо Переписывать и улучшать нарративы, комментарии и разделы документов с точки зрения грамматики, ясности, профессионализма, согласованности и читаемости Сохранять оригинальное значение, наблюдения и намерения, улучшая при этом конечный результат Стандартизировать стиль написания по всем документам, не делая каждый отчет звучащим обобщенно или чрезмерно нормализованным Отмечать контент, который кажется несогласованным, сфабрикованным, неопределенным, неполным, чувствительным или требующим проверки человеком Генерировать конкретные заметки по валидации, объясняющие, почему документ не прошел проверку и что необходимо исправить Автоматически генерировать запросы на уточнение или пересмотр, когда требуется дополнительная информация Поддерживать рабочие процессы утверждения, где документы: Автоматически утверждаются, когда достигнуты пороги уверенности Направляются к человеку-редактору или валидатору для проверки Возвращаются оригинальному отправителю для пересмотра или уточнения Поддерживать полный аудит, показывающий: Оригинальную заявку События токенизации или маскировки чувствительных данных Выводы и рекомендации ИИ Переписанный контент ИИ Редакции человека Решения об утверждении или отклонении Конечную утвержденную версию Записывать утвержденный и валидированный контент обратно на исходную платформу через интеграцию API Роль также требует создания редактора и рабочего процесса окончательного решения. Человеческие рецензенты должны иметь возможность проверять выводы ИИ, сравнивать оригинальный и пересмотренный контент, вносить правки, утверждать изменения, отклонять рекомендации и завершать документ перед его отправкой дальше. Идеальный опыт включает: Сильный опыт интеграции API Claude / Anthropic API Опыт создания рабочих процессов проверки, валидации, редактирования или соблюдения требований документов на основе ИИ Сильные навыки архитектуры бэкенда Способности полного стека разработки Опыт работы с интеграциями API, вебхуками, очередями, обработкой заданий и проектированием баз данных Способность проектировать структурированные выходные данные ИИ, оценку уверенности, валидацию на основе правил и проверку с участием человека Опыт работы с обнаружением личных данных, токенизацией, маскировкой, шифрованием, контролем доступа и безопасной обработкой данных ИИ Опыт создания безопасных аудитов и систем утверждения Сильное понимание проектирования подсказок, а также инженерные навыки для превращения подсказок в надежную производственную систему Мы ищем человека, который уже создал серьезные приложения ИИ, а не того, кто только пишет подсказки. Правильный человек должен уметь проектировать архитектуру, интегрироваться с внешними API, управлять логикой обработки документов, защищать конфиденциальные данные, создавать интерфейс проверки и предоставлять надежный рабочий процесс, который можно использовать в производстве.

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