Разработать Backend для AI веб-приложения (MVP) на базе parallel.ai
Я ищу опытного Backend-разработчика для создания ядра инновационной AI SaaS-платформы, которая специализируется на интеллектуальной обработке и обогащении данных. Ключевыми особенностями проекта являются:
- глубокая интеграция с функционалом платформы parallel.ai (для выполнения сложных AI-pipelines и автоматизации аналитических процессов;
- работа с данными в табличном формате (Smart Sheets);
Основные модули для реализации:
Hydration (Обогащение данных): Это центральный функционал системы. Необходимо реализовать логику автоматического сбора и заполнения отсутствующей информации с помощью AI-агентов через API parallel.ai. Система должна управлять параллельными запросами, обрабатывать большие массивы данных в реальном времени и обеспечивать стабильность подключения к AI-инфраструктуре.
Validation (Валидация): Создание интеллектуального модуля проверки и очистки входных данных. Система должна автоматически выявлять ошибки, дубликаты и несоответствия формата перед тем, как данные попадут в процесс обогащения.
Lookalike (Поиск похожих объектов): Разработка алгоритма, который на основе существующих записей и AI-анализа находит подобные компании или проекты в глобальной базе данных. Модуль должен использовать векторные сравнения или логику скоринга через интеграцию с parallel.ai.
Тех. стек: Python (FastAPI/Django) или Node.js. БД: PostgreSQL, Redis (для очередей). API: Глубокая интеграция с REST API (в частности parallel.ai).
Вызовы и ожидания:
- Интеграция с parallel.ai: построение архитектуры для эффективного управления очередями запросов с учетом лимитов и скорости AI-моделей.
- Трансформация данных: быстрая обработка больших таблиц и преобразование массивов неструктурированной информации в четко структурированные отчеты.
- Высокая производительность: применение асинхронного программирования для создания надежной и масштабируемой инфраструктуры AI-сервиса.
Уже есть готовые (и будет предоставлено исполнителю): кликабельный UI (сделанный в Axure), детальная спецификация (со всеми блоками, формами и логикой работы Frontend), видеообзор (запись экрана) основного функционала.
В отзывах обязательно укажите свой опыт в подобных проектах и приблизительную стоимость (от - до, и от чего она зависит). Шаблонные отзывы я буду расценивать как спам и отклонять автоматически.
Приложения 7
-
Здравствуйте. Ознакомился с описанием проекта и материалами — задача понятна и с технической, и с продуктовой точки зрения. Имею практический опыт разработки бэкенда для AI-ориентированных SaaS-решений с асинхронной обработкой данных, интеграциями с внешними AI / LLM API, контролем лимитов, очередями и отказоустойчивостью.
Работал с системами обогащения и валидации данных, где ключевыми являются параллельные запросы, стабильность AI-пайплайнов и обработка больших табличных массивов в реальном времени. Хорошо понимаю архитектуру гидратационных модулей, логики валидации и поиска по аналогии на основе AI-скора или векторных сравнений. Реализовывал бэкенд на Python (FastAPI), PostgreSQL и Redis с четким контролем нагрузки и масштабирования.
Интеграцию с parallel.ai вижу как отдельный сервисный слой с управлением очередями, логикой повторных попыток, механизмами backoff и мониторингом выполнения. Готов быстро включиться в проект, работать с предоставленной спецификацией, UI и видеообзором и довести MVP до стабильного рабочего состояния.
Готов обсудить архитектуру, предложить оптимизации и приступить к работе после согласования деталей.
-
1182 8 1 Здравствуйте, Игорь
Разработаю масштабируемую систему на Rust, чтобы удовлетворить условия быстродействия и параллелизма, по цене могу ответить в личные сообщения, конечно, если вы напишете.
-
128 Привет!
Меня заинтересовал ваш проект — у меня есть соответствующий опыт и я готов взяться за выполнение. Работаю быстро, ответственно и с вниманием к деталям.
🔹 Кратко обо мне: у меня более 3 лет опыта в разработке.
У меня есть опыт в .NET Core, C#, ASP.NET MVC, Web API, JavaScript/CSS/HTML, React.js, Next.js, MS SQL, Git.
🔹 Готов: начать сразу, согласовать дедлайн и бюджет, внести правки по необходимости.
-
858 2 0 Добрый день, 15 лет в разарботке, в последнее время активно работалс искуственным интелектом и машинным обучением, с удовольствием бы занялся вашим проектом
-
1101 7 1 Привет!
У меня значительный опыт в разработке бэкенда для AI-платформ. Недавно завершил проект, где интегрировал алгоритмы машинного обучения для обработки больших объемов данных с помощью FastAPI и PostgreSQL, что значительно улучшило производительность.
Сделаю бэкенд для вашей AI SaaS-платформы, сосредоточившись на глубокой интеграции с parallel.ai, стабильном управлении очередями запросов и быстрой обработке данных. Использую FastAPI для асинхронной обработки запросов и Redis для управления очередями, что позволит достичь высокой производительности мессенджера.
Готов обсудить детали и ваши потребности, в том числе стоимость, которая будет варьироваться в зависимости от объема функционала. С нетерпением жду вашего ответа!
-
1671 11 0 Привет, я разработчик на Golang с опытом разработки высоконагруженных приложений. В том числе есть опыт разработки коммерческого продукта, который обрабатывал большие данные через API ChatGPT (автоматическое маппирование категорий товаров). Разработаю надежный и поддерживаемый сервис. Дополнительно есть опыт 8 лет бизнес-аналитиком/архитектором, поэтому быстро решаю проблемы с поиском решений для сложных задач. Ставка 30$ за час. Стоимость и сроки всего проекта сейчас оценить не возьмусь, на это нужен этап Discovery, который займет около 16 часов. На выходе получим детализированную архитектуру и оценку каждой функции.
-
5235 29 1 1 Сделаю бэкенд-ядро под ваш AI SaaS: стабильная архитектура для Smart Sheets, управление очередями/лимитами для parallel ai, контроль состояний пайплайнов, воспроизводимые результаты с логированием и ретраями
Подход/стек
Python + FastAPI (или Django по необходимости), PostgreSQL, Redis (очереди), async I/O, интеграционный слой под parallel ai (rate-limit, retry/backoff, идемпотентность), OpenAPI/Swagger, Docker-окружение
Объем работ
Архитектура домена: проекты/таблицы/строки/джобы/статусы, аудит действий
Hydration: батчи, параллельные запросы, контроль лимитов, ретраи, прогресс/метрики
… Validation: правила/схемы, дедуп, нормализация, отчеты об ошибках
Lookalike: скоринг/векторный поиск (по необходимости pgvector/отдельный сервис), API для поиска и ранжирования
Админ/сервисные эндпоинты, токены доступа, роли, логирование, трассировка, тест-кейсы
Вопросы
1. Какая аутентификация нужна: email+password, SSO или только workspace/token
2. Smart Sheets: собственная модель таблиц или интеграция с Airtable/Google Sheets
3. Прогресс во фронт: webhooks/streaming или достаточно polling API
Результат
Готовый бэкенд MVP: API, очереди, база, интеграция с parallel ai, документация OpenAPI, инструкция по запуску и деплою
Стоимость: 320 000–520 000 грн или 900–2 200 грн/час
-
172 1 1 Готов выполнить данный проект, имею большой опыт разработки приложений.
-
276 2 2 Привет!
Я продаю лицензии на свое ПО
Работаю в двух сферах ИИ, кибербезопасность
Имею опыт с C/C++, Python, Assembly, Js
Основные преимущества: Ответственность, пунктуальность
-
178 Здравствуйте! Специализируюсь на разработке высоконагруженных Backend-систем на Python (FastAPI). Имею реальный опыт работы с Big Data: успешно реализовал парсинг и структурирование таблиц на 40 000+ строк с большим количеством колонок.
Архитектура и Docker: Мой проект CargoBot полностью контейнеризирован (Docker Compose), что обеспечивает стабильную работу и легкое масштабирование.
Работа с API: Понимаю логику построения очередей (Redis) для управления лимитами Parallel.ai и обработки параллельных запросов (асинхронное программирование).
Обработка данных: Имею навыки реверс-инжиниринга и валидации сложных данных, что критично для модулей Hydration и Lookalike.
Все детали, технический стек и успешные кейсы — в моем профиле. Готов изучить спецификацию в Axure и начать работу.
-
868 14 0 Я бэкенд-разработчик с более чем 7-летним опытом. Последние несколько лет работаю именно с AI SaaS-продуктами, где ключевыми задачами являются обогащение данных, валидация, работа с большими таблицами и интеграция с внешними AI-сервисами через API. Участвовал в разработке систем для автоматического обогащения компаний и лидов, поиска дубликатов, построения lookalike-моделей на основе AI-анализа и векторного сходства.
-
374 Готов принять участие в реализации бекенд на Python. Пердлагаю следующий стек: Djnago/DRF/PostgreSQL/Celery/Redis + REST API. 10+ лет опыта работы в проектах бекенд разработки. Надеюсь мой опыт и квалификация будут полезны в Вашем проекте.
-
410 7 1 1 Здравствуйте,
Спасибо за подробное описание, буду рад помочь с реализацией проекта. Я инженер по разработке программного обеспечения с более чем 7-летним опытом создания различных веб-сайтов, SaaS-решений, сложных веб-платформ и MVP для стартапов. В портфолио я указал на некоторые разработанные проекты.
Мой стек включает следующие технологии и их фреймворки: PHP (Yii2, Laravel, Symfony), HTML5, CSS3, JS (Vue.js, React.js), MySQL, PostgreSQL.
-
95644 1272 1 10 Здравствуйте. Работаю с Node.js более 8 лет. Готов к сотрудничеству.
-
1212 7 0 Здравствуйте.
Я ознакомился с описанием платформы, и задача выглядит полностью реалистичной, но с нетривиальной архитектурной частью — именно это и заинтересовало.
Я специализируюсь на backend-архитектуре и интеграции сложных внешних API (AI / data-pipelines / асинхронные очереди). В подобных проектах ключевыми для успеха считаю не столько сами AI-вызовы, сколько оркестрацию задач, стабильность, контроль лимитов и обработку больших массивов табличных данных.
Как я вижу реализацию ключевых модулей
Гидратация (Обогащение данных)
Центральный модуль целесообразно строить через очереди и воркеры (Redis), с батч-обработкой строк таблиц и управлением параллельностью вызовов parallel.ai.
… Обязательные компоненты: ограничение по скорости, повторные попытки с backoff, идемпотентность задач и сохранение происхождения (какой агент / пайплайн заполнил поле).
Валидация
Отдельный пайплайн до обогащения: структурные правила, дедупликация (точная + нечеткая), нормализация форматов и оценка качества. Это существенно снижает стоимость и шум на этапе AI-гидратации.
Схожесть
Поиск схожих объектов возможен через скоринг или векторные сравнения (embeddings) — в зависимости от того, где хранится база (внутренняя или через parallel.ai). Оптимально — staged-подход: fast-filter → AI-rerank.
Технический стек
Работаю как с Python (FastAPI), так и с Node.js (NestJS/Fastify).
Для этого проекта оптимальным вижу асинхронную архитектуру с PostgreSQL (основные данные) + Redis (очереди, throttling, состояния задач).
Опыт
Имею опыт:
построения backend-ядра для SaaS-продуктов
работы с большими табличными данными
интеграции AI-API с лимитами и параллельными запросами
проектирования очередей, воркеров и fault-tolerant обработки
Стоимость и формат
Оценка зависит от:
объема v1 (количество колонок, типов гидратации, правила валидации)
ожидаемой скорости обработки таблиц
глубины модуля схожести
Ориентировочно: от $8500 до $12000 за MVP ядра, с поэтапной реализацией и возможностью масштабирования.
Цена продажи ориентировочно $12 000 - $25 000
Готов более подробно оценить после ознакомления со спецификацией и UI.
Буду рад обсудить архитектуру, ограничения и первый этап реализации.
С уважением,
Руслан
-
15075 32 0 1 Добрый день!
Меня зовут Валентин, и я представляю Arctic Web Agency. Мы - команда опытных веб-разработчиков, которые специализируются на создании современных и эффективных веб-решений для бизнеса. В личные сообщения смогу предоставить примеры наших похожих работ. Готовы взять ваш проект в работу!
С уважением
Arctic Web Team
Freelancehunt
-
2046 16 0 Здравствуйте. Предлагаю разработку на nodejs nestjs. Работаю с большими объемами данных. Оптимизация - основа. Обращайтесь.
-
2161 4 2 Приветствую.
Мы — Spectrium LLP, команда с фокусом на AI-driven SaaS, data platforms и high-load backend-решениях. Ознакомились с описанием проекта — задача полностью соответствует нашему профилю, особенно в части AI-pipelines, асинхронной обработки данных и работы с большими табличными массивами.
🔧 Релевантный опыт
У нас есть практический опыт в:
• построении AI SaaS-платформ с agent-based архитектурой;
• интеграциях с внешними AI / LLM API (очереди, rate limits, retries, fault tolerance);
• реализации систем data enrichment / hydration (lead enrichment, company intelligence, data matching);
… • работе с табличными структурами (Smart Sheets / CSV / Big Tables) с асинхронной обработкой;
• использовании Redis + background queues для управления параллельными задачами;
• построении vector-based search / similarity / scoring логики.
🧠 Как мы видим архитектуру
• Backend: Python (FastAPI) или Node.js (NestJS) — зависит от нагрузки и скорости разработки
• Async processing: Celery / RQ / BullMQ + Redis
• Hydration module:
• менеджер параллельных AI-запросов
• контроль лимитов parallel.ai
• retry + fallback логика
• Validation module:
• pre-enrichment pipeline
• дедупликация, schema validation, anomaly detection
• Lookalike module:
• vector similarity / scoring
• интеграция с AI-аналитикой parallel.ai
• DB: PostgreSQL + оптимизированные индексы для больших таблиц
🚀 Вызовы, которые берем на себя
• масштабирование AI-запросов без потери стабильности;
• высокая скорость обработки больших таблиц;
• чистая, расширяемая архитектура под будущие модули;
• готовность backend’а к production-нагрузкам.
Актуальные фриланс-проекты в категории Python
Настройка телеграм-бота для получения сведений из Электронного кабинета налогоплательщикаAPI электронного кабинета https://cabinet.tax.gov.ua/help/api-registers-int.html Авторизация через КЭП Информация по 10+ предпринимателям и предприятиям Автоматическое получение информации о зачислении средств на счет (любые налоги) Описание слов Необходимо получать в… Python ∙ 2 часа 38 минут назад ∙ 27 ставок |
Телеграм-бот для найма/поиска работников. Для поиска работы
1100 UAH
1. Общая концепция Создание Telegram-бота для автоматизации подбора персонала и двустороннего поиска работы. Система работает по принципу активного отклика и взаимного подтверждения интереса (Double Opt-In). В системе предусмотрены две роли: Работодатель (Владелец фирмы) и… Python, Разработка ботов ∙ 19 часов 12 минут назад ∙ 74 ставки |
Техническая поддержка веб-платформы (Python/Django)Есть работающий веб-проект, нужно поддерживать и постепенно приводить в порядок, без переписывания с нуля. Стек проекта: Backend: Python, Django, Django Rest Framework Frontend: Next.js База данных: PostgreSQL Инфраструктура: AWS (EC2), Nginx Есть интеграции с внешними API… Python, Веб-программирование ∙ 21 час 20 минут назад ∙ 66 ставок |
Разработка веб-сервиса с платным доступом к онлайн-чатуДобрый день, необходимо разработать веб-сервис, который включает: * персональные ссылки для пользователей; * страницу с описанием услуги; * оплату через PayPal; * онлайн-чат в реальном времени; * отображение видео на странице пользователя; * учет оплаченного времени и… Python, Веб-программирование ∙ 1 день 22 часа назад ∙ 72 ставки |
Создание приложенияЖелаю создать мобильное приложение для общения, в приложении должны быть аудио, видео звонок, создание групповых чатов, возможность синхронизировать с контактами телефона, настройками аккаунта: привязка по email, 2fa, номеру телефона, возможность настраивать уведомления… Java, Python ∙ 2 дня 20 часов назад ∙ 36 ставок |