Система генерації лідів за допомогою ШІ

дуже багато кейсів, вміємо, Forbes оцінив)
3 дні і готово! звертайтесь

доброго дня.

зробимо таку систему як окремий модульний продукт: збір лідів з джерел, ии-фільтрація за gtm-логікою, скоринг, дедуплікація, черги розсилок, follow-up, warm-up та аналітика по відкриттях, відповідях і deliverability.

ну тут скоріше так: за 700 eur я б зробив перший робочий етап - архітектура, mvp-ядро на сервері 24/7, один-два джерела даних, один workspace, базовий скоринг, email-відправка та звіти.
далі масштабуватимемо до multi-project і нових джерел без переписування ядра.

уточню 2 речі.
яке джерело для першого mvp важливіше - indeed, linkedin, сайти компаній чи готові бази?
… які поштові провайдери плануєте використовувати для outreach і warm-up?

схожі за логікою кейси:
https://business.ingello.com/vorfahr - автоматизація та ии-логіка для складного робочого процесу.
https://business.ingello.com/fractal - модульна архітектура агентних процесів.

наш профіль по системам і автоматизації для flh:
https://systems-fl.ingello.com

термін першого етапу - близько 14 днів.
якщо потрібен не прототип, а вся система з multi-workspace, аналітикою, warm-up і масштабуванням, я б ділив на етапи, тому що інакше вийде не інженерія, а спроба зібрати ракету з канцелярської скріпки ))-

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня. Реалізую модульну систему безперервного збору даних, фільтрації та автоматизованої розсилки на базі Nodejs та RabbitMQ. Готовий розпочати зараз. Буду вдячний за співпрацю.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт!

Ваше завдання по створенню Enterprise AI-driven системи генерації лідів з мультипроектною архітектурою — це 100% наш профіль. Ми в венчурній студії Lumvex спеціалізуємося саме на розробці таких масштабованих ІІ-агентів і систем наскрізної автоматизації для B2B-ринку.

Ми прекрасно розуміємо різницю між простим скриптом і гнучкою модульною платформою, яка повинна безперебійно працювати на сервері 24/7 під різні ніші (Staffing, E-commerce, Logistics тощо).

Як ми бачимо технічну архітектуру такої системи:

Модульний шар збору (Scraping & Data Ingestion): Створення незалежних конекторів (модулів) під кожне джерело (Indeed, LinkedIn API, Web Scraping) з єдиним форматом виводу (JSON), щоб нові джерела можна було підключати без переписування ядра.
…
AI-Scoring & Фільтрація (LLM Layer): Інтеграція моделей (OpenAI/Claude) через асинхронні черги для аналізу вакансій/сайтів на відповідність вашій GTM-стратегії та кастомного скорингу лідів.

Анти-дублювання та збагачення: Централізована база даних (наприклад, PostgreSQL) з розумною логікою дедуплікації (по доменах, іменах, компаніях) та інтеграцією з сервісами пошуку email.

Outreach & Інфраструктура: Інтеграція з SMTP/IMAP або спеціалізованими API (Instantly / Lemlist) для управління прогрівом (warm-up), автоматичними ланцюгами (sequences) та відстежуванням аналітики (Open/Reply rates).

Мульти-воркспейс: Розділення потоків даних і налаштувань під різні проекти через ізольовані конфігурації на бекенді.

Наш стек для реалізації: Node.js/Python, Docker (для роботи 24/7 на сервері), PostgreSQL/Redis (черги та логіка), LLM APIs/LangChain, Make.com (для швидкого прототипування окремих зв'язок).

Показати оригінал

Перекласти

Я розробляв UVWeb (https://ou-uv.com) — B2B система на Flask/Python з автоматизованими потоками даних, інтеграціями REST API та логікою, що базується на подіях — саме така архітектурна модель потрібна для багатомодульної системи генерації лідів AI.

Ключовим у цьому проекті є модульна архітектура з взаємозамінними джерелами даних та ізольованими робочими просторами для кожного проекту — щоб система для рекрутингу, B2B, логістики та електронної комерції працювала незалежно на одній інфраструктурі. Email warm-up та anti-spam — це окремий шар, що вимагає налаштування ротації IP/доменів, щоб доставленість не знижувалася через кілька тижнів.

Що я зроблю:

- Збирання даних: Indeed, LinkedIn, сайти компаній, бази даних — модульні конектори з підтримкою анти-блокування
- AI фільтрація та оцінка лідів: аналіз даних, фільтрація за критеріями GTM, знаходження корпоративних контактів
- Автоматичний email outreach: послідовності follow-up, email warm-up, ротація скриньок, анти-дублікати
… - Архітектура з кількома робочими просторами: ізольовані проекти (рекрутинг, B2B, логістика, електронна комерція) на одній платформі
- Аналітика: open rate, reply rate, доставленість, звітна панель
- Розгортання 24/7 на сервері з можливістю масштабування

--- ОПЦІЇ ---

- Опція A (MVP): 700 EUR (7 днів) — базовий pipeline: збирання 2-3 джерел, AI оцінка, outreach з follow-up, 1 робочий простір
- Опція B (Стандарт): 1120 EUR (11 днів) — як A + multi-workspace, email warm-up, анти-спам ротація, аналітична панель — найкраще співвідношення обсягу/ціни
- Опція C (Преміум): 1460 EUR (14 днів) — як B + підключувані конектори для нових джерел, розширена AI оцінка з кастомними моделями, технічна документація

Час реалізації: 7 днів (MVP). Для старту: специфікація джерел даних та критеріїв оцінки для кожного робочого простору, доступ до сервера або перевага хмари (VPS/AWS/GCP).

Портфоліо:

- https://ou-uv.com — B2B система з автоматизацією потоків даних, REST API, архітектура на основі подій
- https://poseidon.codezerogroup.com — корпоративний веб-додаток, зовнішні інтеграції, багатошарова архітектура
- https://nyxvx.com — кастомна платформа, автоматизація процесів, API інтеграції

8 років в автоматизації та інтеграції систем AI — від простих скриптів до складних pipeline з AI оцінкою, email outreach та архітектурою з кількома робочими просторами.

Напишіть — обговорю архітектуру робочих просторів та стратегію warm-up перед стартом.

Оскільки я новий на сервісі freelancehunt і хочу швидко отримати кілька перших проектів до портфоліо, пропоную знижку 15% для 5 перших клієнтів.

Показати оригінал

Перекласти

Добрий день!

Ознайомився з описом — задача виглядає цікавою і цілком реалізованою при правильній архітектурі. Є досвід розробки automation-систем, AI-інтеграцій і backend-сервісів з long-running workflow, тому розумію, як підійти до побудови такої платформи з урахуванням масштабованості та подальшого розширення.

Логіка з multi-project/workspace архітектурою, модульним підходом і можливістю підключати нові data sources — правильний напрямок для подібних систем. Також можна одразу продумати окремі сервіси під scraping/data collection, AI processing, lead scoring, outreach orchestration, analytics і anti-duplicate layer, щоб система не перетворювалася на моноліт у міру зростання.

Для MVP можна зібрати стабільну базу з подальшим поступовим розширенням workflow, AI-логіки і каналів outreach. Окремо варто продумати deliverability, warm-up і ліміти поштових провайдерів, адже саме це зазвичай стає критичним місцем у подібних системах.

Готовий детальніше обговорити ТЗ, roadmap, стек і запропонувати варіанти реалізації під ваш бюджет і пріоритети.

Показати оригінал

Перекласти

Парсерив лінкедін та Гугл мапс, а потім проганяв через фільтри за допомогою ШІ, звертайтесь, буду радий допомогти.

Добрий день! Два уточнення, щоб дати предметну ставку: AI-фільтрація - це промпт-правила під кожен workspace або навчальний scoring на історії минулих кампаній? І LinkedIn - через Sales Navigator API чи через сторонні парсери (там різні ризики по ban і rate-limit)?

Будував схожу систему - для ювелірної ніші парсив бази магазинів по Європі та США, AI визначає країну/мову і пише листа на локальній, далі автономна черга outreach з follow-up. У вас архітектура близька: модульний Python-backend, воркери під джерела, multi-tenant БД.

З критичного - anti-duplicate глобальний, а не по workspace (інакше одну компанію будуть бомбити з трьох ніш одразу). І warm-up на окремих доменах під кожен workspace, інакше staffing і B2B вб'ють один одному deliverability.

Скиньте, будь ласка, розгорнуте ТЗ або roadmap - подивлюсь обсяг.

Показати оригінал

Перекласти

Вітаємо!

Команда Devoxen займається розробкою CRM, автоматизацій та lead generation систем, тому завдання нам добре знайоме.

Можемо реалізувати:
- збір і обробку лідів з різних джерел;
- автоматизацію воронки та розподілу заявок;
- інтеграції з CRM, Telegram, email, API сервісів;
- кабінет для менеджерів та адміністрування;
… - аналітику, статуси, фільтри та логування;
- масштабовану backend-архітектуру під подальший розвиток.

Працюємо як з MVP, так і з повноцінними SaaS-рішеннями. Допоможемо також із продумуванням логіки, структури та технічної частини проєкту, якщо ще не все фіналізовано.

Готові обговорити деталі, стек та запропонувати оптимальний варіант реалізації під ваш бюджет і цілі. Після запуску надаємо гарантію та підтримку.

Доброго дня, зацікавив проект, буду радий поспілкуватися більш детально і виконати його. Є досвід у скрапінгу контактів.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт, Вадиме Мандрикове

Я можу розробити систему автоматизації генерації лідів та виходу на контакт, що працює на основі штучного інтелекту. У мене є досвід створення платформ автоматизації, інтеграцій API, систем автоматизації електронної пошти та архітектур з кількома робочими просторами.

Я розумію концепцію системи: автоматизований збір даних з кількох джерел (Indeed, LinkedIn, вебсайти, бази даних), аналіз і фільтрація на основі логіки GTM, виявлення контактів, автоматизований вихід на контакт електронною поштою з послідовностями нагадувань та архітектура з кількома проектами, що підтримує різні ніші одночасно (персонал, B2B, електронна комерція, логістика тощо).

Технологічний підхід: бекенд на Node.js для автоматизаційних робочих процесів, що працюють 24/7 на сервері, PostgreSQL для архітектури даних з кількома робочими просторами з ізоляцією проектів, інтеграція штучного інтелекту з використанням OpenAI або подібних для фільтрації та оцінки лідів, автоматизація електронної пошти з ротацією SMTP та системою розігріву, інтеграції API для джерел даних (API Indeed, скрапінг LinkedIn через Puppeteer, веб-скрапінг), модульна архітектура плагінів для додавання нових джерел даних, система черг з Redis для обробки кількох одночасних робочих процесів, аналітична панель для відстеження відкриттів, відповідей, показників доставки та логіки протидії дублікатам між проектами.

Система підтримуватиме легке додавання нових робочих процесів, модулів джерел даних та правил фільтрації штучного інтелекту без змін у основному коді. Розігрів електронної пошти поступово збільшуватиме обсяг відправлення на домен, щоб підтримувати доставленість.
…
Мене цікавить обговорення детальних технічних специфікацій, операційної логіки, дизайну архітектури та дорожньої карти розробки, щоб забезпечити відповідність системи всім вимогам та ефективне масштабування.

Доступний негайно для детального обговорення.

Дякую, Юсеф

Показати оригінал

Перекласти

Привіт,

Будував подібний модульний лідген з AI-скором, парсингом LinkedIn/Indeed, email outreach та warm-up. Знаю, де зазвичай все ламається: дедуплікація між воркспейсами, deliverability при паралельних нішах, і AI-фільтри, які не вміють враховувати GTM-контекст конкретного проєкту.

Показати оригінал

Перекласти

Я підходжу до таких проектів як до створення повноцінної внутрішньої екосистеми для генерації лідів, а не набору окремих скриптів. В результаті ви отримаєте modular platform architecture, де кожен компонент можна буде масштабувати, доопрацьовувати і підключати незалежно від інших. Це особливо важливо для ваших завдань, оскільки сьогодні система працює для staffing і subcontracting, а завтра може використовуватися під logistics, suppliers або e-commerce без повного переписування логіки. Я також приділяю велику увагу стабільності інфраструктури, антиспам логіці, чергам завдань, AI filtering і якості outbound комунікації, тому що саме ці елементи визначають реальну ефективність подібних систем.

Для реалізації пропоную використовувати Python + FastAPI або Node.js/NestJS для backend, PostgreSQL для зберігання даних, Redis і черги завдань для асинхронної обробки, Docker для контейнеризації, AI інтеграції через OpenAI API/LLM моделі, а також scalable scraping architecture з можливістю підключення нових data sources. Outreach систему можна реалізувати з автоматичними follow-up sequence, email warm-up, tracking opens/replies і anti-duplicate logic. Додатково можна впровадити AI lead scoring і GTM filtering, щоб система автоматично відбирала найбільш релевантні ліди. В результаті ви отримаєте не просто automation tool, а гнучку lead generation платформу, готову до масштабування під різні бізнес-завдання.

План роботи:

Аналіз бізнес-логіки, GTM сценаріїв і roadmap системи.
Проектування modular multi-workspace architecture.
Налаштування backend інфраструктури і серверного середовища.
… Реалізація data collection layer з різних джерел.
Розробка AI filtering і lead scoring системи.
Створення anti-duplicate і validation логіки.
Реалізація automated outreach системи через email.
Налаштування follow-up sequences і email warm-up.
Розробка analytics dashboard для opens, replies і deliverability.
Підключення multi-project workflow management.
Оптимізація scalability і стабільності роботи 24/7.
Тестування системи і підготовка до масштабування.

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня! Розробляю нестандартні Python-рішення: аналіз даних, автоматизація процесів, скрипти, парсери, ETL-пайплайни. Вартість від 4000 грн. Деталі: www.engine-web.od.ua/

Є досвід розробки систем автоматизації AI з парсингом, обробкою даних та багатоступеневими робочими процесами, включаючи інтеграції з LLM, email outreach та кастомною логікою фільтрації. Такий проект краще будувати як модульну бекенд-платформу з воркерами, чергами та AI scoring, щоб можна було масштабувати під різні сценарії — від генерації лідів до підбору персоналу та постачальників. Можу допомогти спроектувати архітектуру та зібрати MVP, який далі легко розширювати під нові джерела та робочі процеси.

Показати оригінал

Перекласти

Вітаю! Готовий до співпраці. Пропоную лояльну ціну та якісну роботу.

Пишіть)

Доброго дня!

Я automation engineer з досвідом створення AI-driven систем лідогенерації. Готовий реалізувати гнучку мультипроектну платформу для автоматичного збору, AI-фільтрації та outreach 24/7.

Досвід: API, БД, веб-парсинг, email-автоматизація, масштабування. Напишіть, обговоримо деталі.

Привіт! Ознайомившись з вашим проектом, я готовий розпочати його виконання. Давайте обговоримо деталі для найкращого результату.

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня.

Розробляю ботів на NodeJS. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт!

Готові взяти — AI-driven lead generation системи з автоматизованим outreach це наш профіль.

Ось як бачимо реалізацію:

1. Збір даних — модульні парсери для Indeed, LinkedIn, сайтів і баз. Кожен джерело — окремий модуль, нове джерело підключається без зміни архітектури.

2. AI фільтрація — Claude/GPT аналізує ліди по GTM-логіці, скорує релевантність, відсіює нецільові контакти. Під кожен проект свої критерії.
…
3. Email outreach — автоматичні послідовності follow-up, warm-up система для нових доменів, аналітика відкриттів і відповідей.

4. Multi-workspace — кожен проект (staffing, B2B, logistics) має окремий workspace з власними налаштуваннями, джерелами і послідовностями.

5. Anti-duplicate + аналітика — дедублікація по домену/email, дашборд з deliverability, opens, replies по кожному проекту.

Напишіть в особисті — безкоштовно проконсультуємо по архітектурі і roadmap.

Задача зрозуміла: модульна система збору лідів з кількох джерел, AI-скрінг, автоматичний outreach з warm-up та аналітикою, multi-workspace на сервері 24/7.

Реалізую на Python: scrapy/playwright для парсингу, OpenAI API для фільтрації та скрінгу, SMTP + warm-up логіка, черги через Celery, PostgreSQL. Архітектура модульна — нові джерела та воркспейси підключаються без переписування ядра.

Бюджет 700 EUR — обговоримо scope під нього на дзвінку.

Яке джерело даних пріоритетне для першого MVP: LinkedIn, Indeed чи щось інше?

Показати оригінал

Перекласти