Senior Backend Developer / AI Engineer for Real-Time Interactive Platform

Здравствуйте. По описанию вижу не “разовую правку”, а задачу, где важна нормальная логика и чтобы решение потом не разваливалось в эксплуатации.
Я бы начал с главного: Рассматриваем специалистов с опытом сложных backend и AI систем..
По реализации: интеграции и обмен данными собирал бы так, чтобы они были идемпотентными, проверяемыми и без “тихих” ошибок; real-time часть строил бы через предсказуемый event flow, а не через хрупкие хаки на фронте.
Релевантный опыт: Собирал end-to-end automation и API integration pipelines: сбор данных, фильтрация, enrichment, CRM-связки и надёжная бизнес-логика.
По срокам: ориентир 7 дней. По бюджету: 300 — после короткого уточнения ТЗ скажу точно, но порядок такой.
Если хотите — могу первым сообщением дать короткий план реализации и сразу показать, где можно сэкономить время/деньги без потери качества.

Я ознакомился с описанием вашего проекта и готов предоставить вам детальный план работы и профессиональное изображение проекта, адаптированное под ваши потребности. Однако я прошу, чтобы отправка происходила только через платформу, чтобы защитить эксклюзивность моей работы и гарантировать, что никто другой не воспользуется моим трудом. Сотрудничая со мной, вы получите структурированный, ориентиро
ванный на результат план, основанный на современных практиках и гарантирующий ощутимый эффект. Уверен, что это сотрудничество принесет вам ясность и эффективность, которых вы ищете

Можно предложить этапный подход: сначала discovery/architecture sprint, затем MVP, затем full implementation. MVP: 8-12 недель, ориентир 600-900 часов, $25k-$45k в зависимости от состава CV-модулей и требований к видео/нагрузке. Full Project: 4-6 месяцев, 1400-2200 часов, ориентир $70k-$140k+. Первый результат лучше зафиксировать как техническую архитектуру, прототип video pipeline + event processing и минимальный API для игровой логики.---

Приветствую! Имею опыт построения event-driven систем и интеграции AI в продакшн. Реализую отказоустойчивую backend-архитектуру (Node.js/Go + Python для CV) с видеостримингом в реальном времени.

Мой план:
MVP (видеопоток + AI-детектор + базовый API): ~120-150 часов, 3-4 недели.
Full (Betting API, Provably Fair, масштабирование, логирование): ~300+ часов, 2-3 месяца.

Готов спроектировать scalable инфраструктуру под высокие нагрузки. Вилку стоимости и детальный состав MVP обсудим в чате!

Здравствуйте!
Проект выглядит очень интересным, особенно за счёт сочетания real-time backend, AI/CV и event-driven архитектуры. У меня есть опыт разработки backend-систем на Python, работы с AI-интеграциями, real-time сервисами, Docker/Kubernetes, WebSocket/event pipelines, а также production API и automation systems.

По стеку вижу оптимальным следующий подход:

Backend: Python + FastAPI / async architecture
Real-time layer: WebSockets / Redis Streams / Kafka (в зависимости от нагрузки)
AI/CV: YOLO / OpenCV / PyTorch / ONNX Runtime
Video pipeline: FFmpeg + async workers
… Infrastructure: Docker + Kubernetes
Storage: PostgreSQL + Redis + S3-compatible storage
Event processing: event-driven architecture через queue/pub-sub
Monitoring: Prometheus + Grafana + centralized logging

Для betting/game logic также можно отдельно вынести:

provably fair service;
game-event processor;
analytics pipeline;
replay/media service.

Что бы я предложил для MVP:

MVP может включать:

базовую backend-архитектуру;
ingest видеопотока;
AI detection/counting pipeline;
real-time event API;
WebSocket updates;
базовую систему логирования;
авторизацию;
минимальную admin/debug панель;
подготовленную scalable architecture.

Оценка MVP:
стоимость: зависит от финального scope и AI-части.

Full Project:

полноценная distributed architecture;
масштабирование;
media replay/storage;
advanced analytics;
fault tolerance;
provably fair;
production monitoring;
optimization under load;
edge-case handling;
CI/CD + deployment infrastructure.

Оценка Full Project:
Для более точной оценки желательно понять:

какие именно CV задачи нужны (tracking, counting, action recognition и т.д.);
ожидаемое количество concurrent streams/users;
есть ли уже UI/frontend;
какой expected latency;
cloud/on-premise deployment;
какие AI модели уже выбраны;
нужен ли GPU inference cluster.

Также интересно:

это live-stream processing или upload-based pipeline;
какие именно betting/game mechanics планируются;
нужен ли anti-fraud / anomaly detection слой.

Готов обсудить архитектуру, предложить оптимальный pipeline и помочь спроектировать систему так, чтобы её можно было масштабировать без полного рефакторинга в будущем.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день.

По описанию это backend + CV-пайплайн на видеопотоке, плюс игровая логика с provably fair и event-driven обвязкой. Хочу сначала уточнить пару моментов, чтобы оценка была реалистичной.

1) Видеопоток откуда: один источник на инстанс или N параллельных стримов? Что внутри detection — готовая модель (YOLO / Roboflow) или своя? Какая задержка приемлемая на ивент (sub-100ms / 200-500ms / 1s)?

2) Provably fair — нужна стандартная схема с server-seed/client-seed/nonce или своя? Это критично для оценки времени.

3) Сколько одновременных пользователей по плану на MVP и в полной версии. От этого зависит, нужен Redis pub/sub + горизонтальное масштабирование сразу или хватит одного узла на MVP.
…
По стеку могу предложить: Python (FastAPI / async), PostgreSQL, Redis для pub/sub и rate-limit, ffmpeg для нарезки/перепаковки, OpenCV для предобработки кадров, отдельный воркер на детект (опционально gRPC-стрим если будет много моделей). Хранение — S3-совместимое (MinIO либо AWS).

Ответьте по пунктам выше — пришлю отдельно оценку по MVP (что входит, часы) и full (часы).

Матвей

Привет! 👋
Я профессиональный веб-разработчик с 7+ годами опыта в разработке 🚀
Имею глубокую экспертизу и большой практический опыт работы с современными веб-технологиями, в частности:
⚙️ HTML, CSS, JavaScript, PHP, Laravel, CodeIgniter, Yuii2, CakePhp, Symphony
✅ Wordpress, Shopify, WooCommerce, OpenCart, PrestaShop, Magento, Webflow, Weblium
🐍 Python (Django, Flask)
🟢 NodeJS
🧩 React JS, Vue JS, Angular
🗄 MySQL, PostgreSQL
… 🔧 Git, REST API и интеграции
🧠 Последние проекты:
🔗 https://omgfirms.com/
🔗 https://homenly.com/
🔗 https://domainsforequity.com/
🔗 https://novobudova.pro/
🔗 https://confidence-tech.com/
🔗 https://youeasystart.com/
🔗 https://ukrfix.com/
🔗 https://crazyprice-carpets.co.uk/
🔗 https://stxtrade.com/
🔗 https://aquahub.org.ua
🔗 https://boostylabs.com
🔗 https://ol.zp.ua/
🔗 https://smt-industry.com/
🔗 https://butams.com
🔗 http://han.2doweb.org/
🔗 https://emporio-sports.cz
✅ Гарантируем быстрое и качественное выполнение задач
🔌 Интеграция сторонних API и сервисов
🤝 Гибкое сотрудничество и ответственный подход
Мы всегда готовы взяться за реализацию ваших идей 💡 и превратить их в успешные, масштабируемые веб-решения 🌐🔥
Буду рад сотрудничеству! 😊

Показать оригинал

Перевести

Привет!
Меня заинтересовал ваш проект — real-time видеоаналитика с AI/CV-модулями и игровой логикой. Это именно то пересечение backend-архитектуры и AI-интеграции, в котором я работаю.
Кратко о себе: Node.js/TypeScript разработчик с 2+ годами опыта в построении API-first и event-driven систем. Проектировал ETL-пайплайны, работал с BullMQ/Redis для асинхронных очередей. Последний крупный проект — production multi-model AI Agent, интегрированный в Electron CRM: 5 LLM-провайдеров (OpenAI GPT-4o, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek, Grok/xAI, Ollama), agent orchestration, Tool Use / Function Calling. Python использую для AI-агентов и скриптинга.
Что могу закрыть по вашему проекту:
— backend-архитектура на NestJS / Node.js + Python для CV-части
— интеграция AI/CV-модулей (YOLO / OpenCV) через API-слой
— event-driven обработка событий: Redis pub/sub + BullMQ
— REST/WebSocket API для игровой логики
— система логирования и обработки edge-cases
… — масштабируемая инфраструктура (Docker, PM2, CI/CD basics)
Где буду честен: прямого опыта с video streaming pipelines (RTSP, FFmpeg, WebRTC) и betting-платформами у меня нет — это новые области, которые готов осваивать в рамках проекта. CV-фреймворки (YOLO и подобные) знаком концептуально через работу с AI-агентами.

MVP (core backend + базовая AI-интеграция + API):
- Что входит: backend-архитектура, подключение 1–2 CV-модулей (detection/counting), REST API для игровой логики, базовое логирование, Docker-окружение
- Сроки: ~6–8 недель
- Часов: ~200–280 ч
- Стоимость: $3 000 – $4 200 (ставка ~$15/ч)

Full Project:
- Что входит: полная real-time видеоаналитика, масштабируемая инфраструктура, provably fair механики, медиахранение/воспроизведение, отказоустойчивость
- Сроки: ~4–6 месяцев
- Часов: ~600–900 ч
- Стоимость: $9 000 – $13 500

Готов обсудить детали, уточнить scope и скорректировать оценку под ваши конкретные требования.

Ruslan Zotsenko

Добрый день, пишу от лица компании Devoxen. Как раз специализируемся на сложных backend/AI системах, real-time аналитике и highload архитектуре. Имеем большой опыт с Computer Vision, video streaming pipelines, event-driven systems, AI integration в production и масштабируемой cloud-инфраструктурой.

По технической части можем реализовать backend-архитектуру, real-time обработку видеопотоков, detection/counting/event recognition, API для игровой логики, event processing, media storage/playback и отказоустойчивую инфраструктуру под одновременную нагрузку пользователей. Также работаем с Python, Go, Node.js, CV frameworks, streaming stack и AI pipelines для production-среды.

Предварительно MVP можно реализовать в формате базового real-time pipeline с AI-модулями, API, логированием и минимальной игровой логикой. Full Project уже потребует полноценной масштабируемой инфраструктуры, advanced analytics, отказоустойчивости и расширенной AI-обработки. Точную оценку по стоимости, срокам и часам сможем дать после обсуждения архитектуры, expected load и функциональных требований.

Можем сделать без лишних вопросов и издержек по времени. Так же даем гарантию и по желанию поддержку. Мы сможем взять в работу ваш проект сразу после обсуждения ТЗ.

Предлагаю перейти в личные сообщения для более детального диалога.

более 7 лет опыта backend-разработки и более 3 лет — в проектах с AI/CV и real-time системами. Специализируюсь на создании высоконагруженных решений для игровой и betting-индустрии, включая обработку видео в реальном времени, event detection и provably fair механики.
буду рад сотрудничеству

Добрый день.

ТЗ прочитал. Платформа с real-time video processing, CV-аналитикой, provably fair механикой и масштабируемой инфраструктурой под одновременных пользователей. Серьёзный проект, рассматриваем серьёзно.

По нашему профилю.

Backend и AI-интеграции в production это наш ежедневный стек. Релевантные кейсы из портфолио:

BrandSync AI с GPT-4 и Whisper pipeline через BullMQ и Redis для обработки контента в реальном времени.
…
Winbix, наша multi-tenant AI agent platform в продакшене с платящими клиентами, опыт масштабируемой архитектуры.

MemHash, Telegram Mini App с on-chain экономикой на TON, держит 8k одновременных пользователей с real-time обновлениями через WebSocket. Это прямой опыт real-time систем под нагрузкой.

BotFusion SaaS чатботов с интеграциями в 19 платформ, опыт построения масштабируемых сервисов с event-driven архитектурой.

По Computer Vision части. Понимаем стек YOLO, OpenCV, MediaPipe, работали с задачами детекции и классификации. Для специфики live video с detection, counting, event recognition в продакшене готовы усилить команду профильным CV-инженером на этот проект, чтобы не было слабого звена.

Технический подход:

Python с FastAPI для AI-pipeline и backend логики.

Node.js для real-time game logic если нужна низкая latency на event-driven слое.

Redis для event bus и pub/sub между сервисами.

PostgreSQL для основной БД, ClickHouse если будут аналитические запросы по большим объёмам логов.

S3-совместимое хранилище для медиа, FFmpeg для обработки видеопотоков.

Cloud infrastructure через AWS или GCP с auto-scaling под пиковую нагрузку, Kubernetes для оркестрации.

Provably fair реализуем через стандартную commit-reveal схему с server seed, client seed и HMAC. Можем привязать к on-chain верификации если нужна публичная проверка результатов.

Перед основным контрактом готовы собрать proof-of-concept ключевого модуля: базовый video stream плюс одна CV-модель плюс provably fair generator. Это покажет реальный уровень исполнения до подписания.

Портфолио: quentar.space/en/startups

Жду в личных, обсудим детали.

Добрый день, у меня есть опыт работы с Python, а также с телеграм-ботами, могу выполнить все быстро и качественно, пишите, обсудим детали.

Показать оригинал

Перевести

Привет.
Сразу по делу - у меня есть рабочий код по каждому блоку вашей задачи.
По CV: делал table_detector для Dodo Pizza - YOLOv8 на видео с камеры наблюдения, конечный автомат состояний, определение присутствия через IoU, защита от ложных срабатываний, тесты, Docker. Не знаком с YOLO - вот репо, смотрите сами: github.com/vitalivo/table_detector
По реальному времени: FleetTrack - Kafka в WebSocket дашборды, живые обновления, event-driven архитектура.
Provably fair делал через commit-reveal с HMAC и публичной проверкой seed - закладываю это с первого дня, не прикручиваю потом.
Архитектура которую вижу: видео приходит в воркеры с YOLO, они публикуют структурированные события в Kafka, дальше betting engine и WebSocket обновления для пользователей. CV воркеры изолированы - модель можно менять не трогая остальное.
MVP (1 поток, базовая детекция, event API, betting контур): 3 недели, 4500 долларов.
Фул (мультистрим, полный betting engine, provably fair, отказоустойчивость, автоскейлинг): 3 месяца, 15000 долларов.
Если интересно - напишите, обсудим детали.
… github.com/vitalivo

Здравствуйте! Ознакомившись с вашим проектом, я готов приступить к его выполнению. Давайте обсудим детали для наилучшего результата.

Здравствуйте! Мы команда с 4-летним опытом в сфере комплексной веб-разработки и системной инженерии. Готовы усилить ваш проект экспертизой уровня Senior Backend Developer для проектирования, оптимизации и масштабирования серверной архитектуры.
Владеем широким стеком технологий (Python, PHP, C#) и фокусируемся на создании чистого, производительного кода, построении стабильных API и оптимизации работы с базами данных под высокими нагрузками.

Работаем по методологии Agile, пишем четко документированный код, покрытый тестами.
Готовы ознакомиться с архитектурой вашего проекта и выполнить техническое задание!

Показать оригинал

Перевести

Добрый день. Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений.

Привет, Даниэль,

Читая между строк: это прямой видеопоток (вероятно, физическая сцена или игра), где CV обнаруживает события в реальном времени, эти события подаются в логику ставок, и все должно быть доказуемо честным и подлежащим аудиту. Архитектура по своей природе основана на событиях, а не по выбору.

Где я силен и где буду честен:

Архитектура бэкенда, проектирование API, асинхронный Python (FastAPI), системы, основанные на событиях, Redis/Kafka для pub-sub, PostgreSQL, Docker, облачная инфраструктура — это моя повседневная работа. Механики, доказуемо честные (commit-reveal с HMAC, серверный seed + клиентский seed, публичная проверка) я хорошо понимаю из проектов, связанных с криптовалютами.

Что касается конкретно CV/видеопотока: я интегрировал AI модели в производственные системы и работал с API для вывода, но я не строил полный конвейер захвата GStreamer с нуля. Я бы использовал FFmpeg для декодирования, ONNX Runtime или TensorRT для вывода и структурировал это как изолированные рабочие процессы, которые публикуют структурированные события на основную платформу. Если вам нужен кто-то, кто уже отправлял 500 часов/день видеопроцессинга, это не я. Если вам нужен кто-то, кто может правильно спроектировать систему и запустить работающий CV конвейер с стандартными моделями обнаружения (YOLO и т.д.), я могу это сделать.
…
Приблизительный расчет:

MVP (1 поток, базовое обнаружение/подсчет, шина событий, API ставок с доказуемой честностью, базовая админка):
~180 часов, 6 недель, 5,000 USD

Полный (мульти-поток, продвинутое распознавание событий, полный движок ставок, отказоустойчивость, автоматическое масштабирование, наблюдаемость, система воспроизведения):
~550 часов, 4 месяца, 18,000 USD

Прежде чем я смогу уточнить эти цифры: каков источник видео (IP-камера, RTMP поток, браузерный)? Какие события мы обнаруживаем (объекты, люди, конкретные действия)? И какова целевая задержка от обнаружения события до обновления для пользователя?

Показать оригинал

Перевести

Этой платформе нужен backend, который сохраняет стабильность под нагрузкой, потому что видеоанализ в реальном времени, логика в стиле ставок и механики provably fair не прощают слабой инженерии. Я могу спроектировать и разработать backend как event-driven систему, где результаты видеоанализа поступают в чистый rules engine, каждое решение логируется, а масштабирование остается предсказуемым при резком росте числа одновременных пользователей.

Для видео я обычно выстраиваю архитектуру по цепочке: ingest → decode → inference → event aggregation → storage and playback, с четкими границами между компонентами, чтобы можно было заменить CV-модели или сменить провайдера стримов без переписывания всего стека. AI-слой может работать как отдельные воркеры, которые публикуют структурированные события, например количество обнаружений и распознанные моменты, а основная платформа использует эти события для управления состоянием игры, коэффициентами и обновлениями для пользователей. Я также закладываю provably fair в рабочий процесс с первого дня — через commit-reveal seeds и прозрачный audit trail, чтобы это не пришлось добавлять поверх готовой системы позже.

Одна запоминающаяся идея для функции — Replay Proof Card для каждого завершенного раунда. В ней будет доказательство fairness seed, короткая временная шкала событий и ссылка на фрагмент replay, чтобы поддержка и пользователи могли за несколько секунд понять, что произошло, при этом сырые логи сохранялись бы для более глубокого аудита.

https://live.chatbullet.com
https://app.cookiecad.com

… Оценка бюджета и сроков для MVP: $2,000–$2,500, около 2–3 недель, примерно 80–120 часов.
Оценка бюджета и сроков для полного проекта: $4,000–$6,000, около 1–2 месяцев, примерно 200–400 часов.

Спасибо!

Стек по задаче: Python/FastAPI + Go на горячих путях, GStreamer/FFmpeg для ingest, ONNX/TensorRT под инференс, Kafka для событийной шины, Postgres + ClickHouse под аналитику и аудит. CV-модели подбираю под конкретику — detection, counting и event recognition требуют разных оптимумов по latency/точности.
Provably fair — commit-reveal с HMAC и публичным seed-аудитом, делал.
MVP (1 поток, базовая детекция, событийная модель, минимальный betting API, single-region): 6 недель, ~220 ч, $8 500.
Full Project (multi-stream, расширенная CV-аналитика, полный betting engine, provably fair, observability, auto-scaling, отказоустойчивость): 4.5 месяца, ~680 ч, $24 000.
Сразу прозрачно: веду параллельно ещё один проект, под ваш закладываю 25–30 часов в неделю — сроки выше уже с этим расчётом, не сорву. Если нужен фуллтайм-фокус, скажите — пересчитаю.
До финальной оценки хочу 15 минут на созвон: что именно детектим, целевой FPS, latency-бюджет, тип игры. От этого сроки могут сдвинуться в обе стороны.

Здравствуйте.Есть большой опыт с Node.js.Готов к сотрудничеству.Обращайтесь.