Бюджет: 15000 UAH Срок: 5 дней

Здравствуйте! Команда Business Atlas готова реализовать ваш проект. Я, Олег — проектный менеджер компании, и мы специализируемся на построении автономных ИИ-экосистем и сложных систем автоматизации.
Поскольку стек обсуждается, мы предлагаем значительно более быстрый и выгодный подход: реализовать PIM-систему на базе Low-code архитектуры и ИИ-агентов вместо разработки кастомного бэкенда на Python с нуля. В моем опыте — более 50 успешных проектов на рынках UA/EU, где делегирование процессов визуальным платформам сокращало Time-to-Market в разы без потери качества.
Наше видение архитектуры (Альтернативный стек)
•Интеграция API (n8n / Make): Модульные сценарии вместо кода. Добавление нового поставщика из 5–7 необходимых реализуется за считанные часы. n8n легко переваривает большие массивы данных (JSON/XML) >50 000 товаров.
•База данных: Оставляем PostgreSQL (с JSONB), или разворачиваем корпоративный Airtable / Supabase как быстрое хранилище — у нас есть подтвержденный успешный опыт реализации связок n8n + Airtable.
•ИИ-модуль сопоставления (Matching Engine): Воркфлоу в n8n управляет ИИ-агентом (OpenAI/Anthropic). Сначала названия очищаются алгоритмически, затем ИИ сравнивает характеристики, присваивает confidence score и при сомнениях (75-90%) отправляет товар на модерацию.
•Панель администратора: Быстрый SPA-интерфейс на Budibase / Retool или компонентах Airtable со сложными таблицами, деревом категорий и экраном ручного маппинга.
•Экспорт и выходной API: n8n автоматически генерирует Excel/CSV/XML (для Prom/Rozetka) и выступает как REST API сервер для интеграции с вашими сторонними системами (CRM, BAS и т.д.).
Оценка сроков и стоимости MVP
Этап 1 (Интеграция 5-7 API): 1 – 1.5 недели.
Этап 2 (Мастер-каталог и ИИ-маппинг): 1.5 – 2 недели (логика, промптинг, калибровка).
Этап 3 (Панель администратора): 1 неделя.
Этап 4 (Экспорт и выходной API): 1 неделя.
Общий срок: 4 – 5 недель (вместо 2-3 месяцев на коде).
Ориентировочная стоимость: $4 500 – $6 500 под ключ (зависит от выбора БД и фильтров).
Точный бюджет мы фиксируем после проведения экспертной диагностики вашей текущей инфраструктуры.
Готовы ли вы пообщаться, чтобы мы представили, как Low-code архитектура закроет 100% требований вашего ТЗ за меньший срок и бюджет? Развернуть

Бюджет: 15000 UAH Срок: 15 дней

Добрый день! Разрабатываю на Python, React/Node.js выполнял похожие проекты, готов к сотрудничеству.

Бюджет: 15000 UAH Срок: 1 день

Добрый день, у меня большой опыт работы с FastAPI, React и Vue, парсинг не вызывает проблем, вы можете ознакомиться с результатами моей работы в профиле. Всегда выполняю свою работу на 101% по скорости и качеству. Жду вашего сообщения, а пока дам короткие ответы на ваши вопросы:
1. Да, Python 5+ лет, Vue\React 3+, парсинг - не проблема.
2. Да, имел опыт с OpenAI и Anthropic, использовались как в простых классификациях, так и в сложных задачах.
3. 3-5 дней, 1-3 дня, 1-3 дня, 1-3 дня (более точно смогу сказать, когда ознакомлюсь с полным ТЗ).
4. На мой взгляд, для вашей задачи FastAPI+Vue+PostgreSQL+Redis+Anthropic будет идеальным стеком.

Цена: Обсуждается по результатам оценки ТЗ.

Бюджет: 27000 UAH Срок: 20 дней

Здравствуйте. Работаю с React и Django. Готов к сотрудничеству. Обращайтесь.

Бюджет: 20000 UAH Срок: 30 дней

Есть ли у кого-то из ваших 5–7 поставщиков специфические ограничения на количество запросов в минуту (Rate Limits) или устаревшие SOAP/XML API, которые требуют индивидуальной настройки прокси-серверов или каскадной загрузки больших файлов, чтобы мы учли это при проектировании очередей Celery?

Готов продемонстрировать свои архитектурные подходы, обсудить ТЗ в деталях и стартовать проект — жду вашего ответа в личной переписке.

Бюджет: 15000 UAH Срок: 7 дней

Здравствуйте.

Я разработчик NodeJS. Имею опыт работы с OpenAI API. Знаю React. Готов взяться. Пишите, обсудим.

Бюджет: 360000 UAH Срок: 30 дней

Здравствуйте.
Пример недавно выполненного задания
https://freelancehunt.com/project/razrabotka-ai-sistemyi-golosovogo-obzvona-klientov-dlya/1626849.html
Проект выглядит сильным и технически интересным. Это не просто каталог, а внутренняя PIM система с нормализацией данных, matching engine, AI-верификацией и отдельным интерфейсом модерации. Могу подключиться к реализации поэтапно, без перегрузки первой итерации, но с правильной архитектурой под масштабирование.
Работаю с Python, FastAPI / Django, PostgreSQL, Celery, Redis, React, интеграциями со сторонними API, обработкой неунифицированных данных, импортом JSON/XML/CSV, а также с AI-интеграциями для задач классификации, нормализации и полуавтоматического маппинга. Для такого продукта вижу оптимальным стек:
FastAPI для API и сервисного слоя;
PostgreSQL + JSONB + GIN для гибких характеристик;
Celery + Redis для фонового импорта, перерасчетов и AI-обработки;
React для SPA-админки с таблицами, фильтрами и модерацией;
OpenAI или Anthropic для верификации сомнительных матчей и управляемого AI-модуля.
Что важно сразу заложить:

модульную архитектуру коннекторов поставщиков;
стабильную модель master catalog - supplier products;
отдельный слой нормализации атрибутов;
двухэтапный matching: детерминированный + AI верификация;
логирование решений AI и ручную модерацию;
экспорт и выходной API как отдельный стабильный контракт, а не "побочную" функцию.
Предварительная оценка по этапам

Этап 1. Интеграции API + унификация данных 1-2 недели 70 000
Этап 2. Мастер-каталог + matching engine + AI 1-2 недели 120 000 грн
Этап 3. WEB-интерфейс управления / модерация / контроль качества 2 недели 120 000 грн
Этап 4. Экспорт + выходной API 1 неделя 50 000 грн
Всего
срок реализации: 4-6 недель
предварительный бюджет: 285 000-480 000 грн Развернуть

Бюджет: 120000 UAH Срок: 14 дней

Заявлений бюджет в 15 000 грн не хватит на всю PIM-систему, а только на нормальный первый этап - техническое проектирование, прототип ключевых экранов, модель данных, проверку 1-2 API поставщиков и точную сметную разбивку. Полная разработка такой системы, по ощущениям, будет ближе к 450 000-900 000 грн и 8-14 недель, в зависимости от качества API, количества категорий и правил маппинга.

По этапам я бы ориентировался так:
> Этап 1 - API поставщиков, нормализация, PostgreSQL JSONB - 3-4 недели
> Этап 2 - мастер-каталог, алгоритмический и ИИ-мэппинг - 3-5 недель
> Этап 3 - админ-панель, модерация, динамические характеристики, качество карточек - 4-5 недель
> Этап 4 - Excel, CSV, XML, YML, выходной REST API, документация - 2-3 недели

У нас есть опыт с Python, React, сложными API, каталогами, маркетплейсами и задачами, где ИИ не просто пишет текст, а принимает решения на основе данных. Для вашего случая я бы не начинал с большой разработки без технического этапа - иначе маппинг товаров превратится в черный ящик, а потом все будут героически ловить ошибки в 50 000 позиций =)

Схожие примеры:
> https://business.ingello.com/prime-eva - автоматизация для ритейла и товарных процессов
> https://business.ingello.com/carveli - e-commerce и системная работа с каталогом
> https://business.ingello.com/vorfahr - ИИ-автоматизация и логика обработки данных

Главный профиль Ingello для биржи:
> https://systems-fl.ingello.com/ua

Для точной оценки нужно 2 вещи:
> Дать примеры JSON или XML от 2-3 поставщиков
> Сказать, есть ли уже эталонный каталог с категориями, SKU, EAN, характеристиками и обязательными полями

Первый этап за 120 000 грн и 14 дней даст архитектуру, схему БД, описание правил маппинга, прототип админки и план разработки по спринтам. После этого можно не гадать на кофейной гуще, а считать полную систему уже нормально, с рисками и границами ответственности. Развернуть

Бюджет: 26000 UAH Срок: 15 дней

Добрый день. Меня зовут Дмитрий. У меня есть опыт разработки сложных систем на Python, PostgreSQL и React, включая интеграции с API поставщиков, автоматизацию каталогов, AI-обработку данных и построение внутренних PIM/ERP-решений.
Работал с OpenAI и Anthropic API для задач классификации, нормализации данных, поиска совпадений, генерации структурированных ответов и автоматизации бизнес-процессов.
По вашему ТЗ могу реализовать модульную архитектуру коннекторов для поставщиков, мастер-каталог на PostgreSQL (JSONB), очереди обработки через Celery + Redis, AI-модуль для маппинга товаров и современную админ-панель для модерации и контроля качества данных.
Предварительно вижу стек FastAPI + PostgreSQL + Redis + Celery + React. Такой подход хорошо масштабируется и позволит без проблем работать с каталогами более 50 000 товаров.
Также могу реализовать векторный поиск через embeddings, систему confidence score, ручную модерацию сомнительных совпадений, экспорт XML/YML/Excel и REST API для интеграций с CRM, WooCommerce или BAS.
Оценку по этапам, срокам и бюджету смогу предоставить после ознакомления с форматами API поставщиков и дополнительными деталями проекта.
Готов обсудить архитектуру и предложить оптимальное решение для дальнейшего масштабирования.

Бюджет: 16000 UAH Срок: 20 дней

Добрый день, готов реализовать ваш проект.

Опыт с Python/React и API:

Backend: Регулярно разрабатываю высокопроизводительные API на FastAPI. Отлично знаю, как оптимизировать работу с PostgreSQL с помощью асинхронного ORM (SQLAlchemy/Tortoise), строить эффективные GIN-индексы для JSONB и оптимизировать сложные аналитические запросы. Для фоновой обработки 50k+ товаров настрою Celery + Redis с разделением очередей (отдельно на быстрый парсинг, отдельно на "тяжелые" запросы к LLM).

Frontend: Создаю SPA на React (Vite/Next.js) с использованием современных UI-библиотек (например, Shadcn/ui или Tailwind). Работа со сложными большими таблицами, динамическая генерация форм на основе метаданных из JSONB и интерактивные деревья категорий — все это будет реализовано с оптимизацией рендеринга (без подтормаживаний интерфейса во время массовых операций).

Опыт интеграции LLM для маппинга и классификации данных:

Имею практический опыт работы с OpenAI API / Anthropic API для схожих задач. Для оптимизации стоимости и скорости лучше использовать двухэтапную схему, которую вы описали: сначала локально считаем косинусное сходство векторных эмбеддингов названий товаров (через text-embedding-3-small или локальные HuggingFace модели), а к более дорогим моделям класса gpt-4o-mini или claude-3-haiku обращаемся через строгий системный промпт (с JSON-mode ответом) только в спорных случаях.

Видение технологического стека:

Ваш стек идеален. Менять его не стоит. FastAPI обеспечит асинхронность и скорость, PostgreSQL с JSONB даст гибкость NoSQL решений без потери реляционных связей (что критично для структуры "Мастер-каталог -> Товар поставщика"). Развернуть

Бюджет: 15000 UAH Срок: 15 дней

Здравствуйте.

У меня есть релевантный опыт с Python backend, интеграциями API, нормализацией данных, каталогами/табличными структурами и LLM-задачами, где модель используется для классификации, маппинга и проверки неоднозначных совпадений. В личных сообщениях могу показать подтверждение опыта по схожим задачам.

По стеку для этого проекта предлагаю: FastAPI, PostgreSQL JSONB + индексы, Celery/Redis для фоновой обработки, React для админки, OpenAI/Anthropic для embeddings и LLM-verification. Для matching engine лучше сразу заложить гибрид: SKU/EAN + нормализованные названия + embeddings, а LLM использовать только для "серой зоны", чтобы не делать систему дорогой и непредсказуемой.

В бюджет 15 000 грн предлагаю сделать первый технический этап:

1-2 коннектора поставщиков;
базовая схема master catalog ↔ supplier products;
нормализация SKU/EAN/названий/цен/характеристик;
первый алгоритмический matching;
минимальный API или простой экран проверки результатов.
Оценка полного проекта по этапам:

API + унификация данных: 2-3 недели.
Matching Engine + AI: 2-3 недели.
Админ-панель: 2-3 недели.
Экспорт + REST API: 1-2 недели.
Общий бюджет полной системы предлагаю обсудить после согласования базы проекта в личных сообщениях, когда будут форматы API поставщиков и примеры данных.

Перед стартом хочу уточнить:

есть ли готовая структура master catalog;
какие 1-2 поставщика идут на первый этап;
есть ли EAN/SKU у большинства товаров;
какой формат первого результата важнее: backend/API или минимальная админка. Развернуть

Бюджет: 15000 UAH Срок: 7 дней

Добрый день!

Ознакомился с ТЗ. Задача понятна: модульные коннекторы поставщиков, единый мастер-каталог на PostgreSQL (JSONB), двухуровневый matching (правила + embeddings/LLM), админ-панель для модерации и экспорт/API. Это типичный data-heavy B2B PIM, и подход в ТЗ (Strategy/Factory, Celery, отдельный экран для tuning ИИ) — правильный.

Опыт, релевантный проекту
Python и интеграции API: разработка сервисов на FastAPI с фоновые задачи, парсинг/нормализация различных форматов (JSON/XML), идемпотентная синхронизация, повторные попытки, ограничения по скорости, логирование ошибок по провайдерам. Был опыт построения изолированных коннекторов (один модуль = один поставщик) без изменения ядра — именно под ваш паттерн Strategy/Factory.

React / сложные таблицы: SPA с агрид-таблицами, фильтрами, деревом категорий, bulk-операциями, экранами модерации (side-by-side сравнение карточек поставщика и эталона).

LLM для маппинга: интеграция OpenAI / Anthropic не только для чата, а для классификации и верификации совпадений — embeddings + cosine similarity, пороги confidence, fallback на LLM при «серой зоне» (75–90%), журнал решений (prompt, score, verdict) для администратора.

Бюджет: 15000 UAH Срок: 1 день

Добрый день, у меня есть подобный опыт работы, могу выполнить быстро и качественно, пишите, обсудим детали.

Бюджет: 27000 UAH Срок: 3 дня

Добрый день. Готов выполнить данный проект, имею большой опыт разработки приложений.

Бюджет: 20000 UAH Срок: 14 дней

Добрый день, у меня есть опыт практически со всем, упомянутым в задании. Работал с OpenAI для классификации разговоров менеджеров колл-центра с клиентами, насколько они соответствуют требованиям. Стек может быть как в задании, может быть бэкенд на Node.js.
Сроки и стоимость
1. Интеграция 5-7 API + унификация - 10000/ 7 дней
2. ИИ модуль - 5000/ 3 дня
3. Веб интерфейс 3000/3 дня
4. Выходное API - 3000/3 дня

Бюджет: 15000 UAH Срок: 30 дней

Здравствуйте! Могу выполнить ваш проект. Опыт есть. Пишите договоримся.

Бюджет: 30000 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте! Внимательно ознакомился с ТЗ — проект интересный и технически понятный, готов взяться.

Мой опыт:
Работаю с Python на уровне мидл — разрабатываю бэкенд-приложения, интегрирую внешние API, строю фоновую обработку данных на Celery + Redis. С React имею практический опыт: разрабатывал веб-приложения, в том числе SPA со сложными интерфейсами.

Что касается LLM — сейчас активно разрабатываю бэкенд-приложение с интеграцией Anthropic и OpenAI API: подключал эндпоинты, строил логику обработки ответов моделей. Разбираюсь в векторных эмбеддингах и работе с confidence score для классификационных задач.

Опыт парсинга разнформатных API (JSON/XML) — есть. Опыт с готовыми PIM-системами не имею, однако архитектура, описанная в ТЗ (мастер-каталог, JSONB-характеристики, двухэтапный маппинг), для меня прозрачна, и я понимаю, как это строить с нуля правильно.

Моя оценка по этапам:
— Этап 1 (API-интеграция, БД, унификация): ~2.5 недели
— Этап 2 (Matching Engine + AI-модуль): ~3 недели
— Этап 3 (Админ-панель, UI): ~2.5 недели
— Этап 4 (Экспорт, выходной API, Swagger): ~1.5 недели

Всего: ~10 недель (2.5 месяца с учетом тестирования и правок между этапами).

Стоимость: 65 000–80 000 грн в зависимости от финального объема.

Готов обсудить детали, уточнить стек или разбить на спринты удобным для вас способом. Напишите — договоримся. Развернуть

Бюджет: 15000 UAH Срок: 30 дней

Здравствуйте
Задача понятна. У меня есть опыт в Python/React, парсинге сложных API и интеграции LLM (OpenAI/Anthropic) для маппинга и классификации данных.

Стек предложил бы такой: FastAPI + PostgreSQL (JSONB + pgvector) + Celery/Redis + React. Коннекторы поставщиков сделаю по паттерну Strategy — новые API добавляются отдельными модулями без изменения ядра. Маппинг гибридный: сначала алгоритм (EAN/SKU + нормализованные названия), затем эмбеддинги, а сомнительные совпадения (75–90%) — на верификацию через LLM.

Что касается сроков, предлагаю честный подход: полный объем (все 4 этапа, 5–7 поставщиков, обработка 50k+ товаров) — это ~2–3 месяца. Но уже через 2 недели сделаю рабочий MVP: 2 коннектора, базовая схема БД, алгоритмический маппинг + первые эмбеддинги и минимальная админ-панель с ручным маппингом. Далее расширяю итерациями по этапам.

Так вы быстро увидите результат и подход в действии, без риска сорванных дедлайнов.
Готов обсудить детали и бюджет голосом или в чате.

Бюджет: 14250 UAH Срок: 5 дней

Проект требует разработки модульной системы для интеграции API поставщиков и унификации полученных данных — я готова создать такую архитектуру с использованием Python и FastAPI. Первый шаг - разработка MVP на staging среде в течение 10 дней для проверки функциональности.