Інженер з інтеграції LLM

Бюджет: 1300 EUR Термін: 5 днів

Привіт,

У мене є практичний досвід створення бекенд-систем, які з'єднують структуровані дані з LLM для запитів природною мовою, з сильним акцентом на надійність, обмеження та готовність до виробництва.

Ваше завдання дуже чітке: це не просто "спілкування з даними", а контрольований робочий процес NL → структурований запит, де важливі точність, логіка резервування та підтримуваність. Це правильний підхід для даних бенчмаркінгу компенсацій, особливо з клієнтами у фінансових послугах.

Я можу допомогти з:

створенням бекенд-сервісу та SQL-даного шару поза Bubble

реалізацією безпечного отримання зі структурованих приватних даних

експонуванням чистих REST-інтерфейсів для Bubble

форматуванням виходу бенчмарків для використання клієнтами

додаванням логіки резервування для випадків з низькою впевненістю / відсутніми даними

підтриманням системи стабільною, налагоджуваною та готовою до виробництва

Я працював над робочими процесами бекенду з підтримкою LLM, інтеграціями API, обробкою структурованих даних та виробничою логікою, де галюцинації неприпустимі. Мені комфортно відповідати за доставку від архітектури до реалізації та ітерації, і я можу чітко комунікувати прогрес простими словами.

40 годин на тиждень за 35 євро/годину мені підходить.

Якщо буде корисно, я також можу поділитися, як я б структурував шар отримання та обмеження перед початком розробки.

З найкращими побажаннями
Проєкт 1
LLM-асистент для роботи з аналітичними даними.

Система дозволяла ставити запитання природною мовою до структурованої бази даних (PostgreSQL).
Я реалізував бекенд-сервіс на Python (FastAPI), який:

приймав запит користувача

передавав його в LLM

перетворював NL → SQL

виконував запит до БД

повертав структурований результат

Вивід формувався у вигляді таблиці або короткого звіту.
Для запобігання помилок використовувалася перевірка SQL-запитів перед виконанням.

Проєкт 2
Система пошуку по внутрішній документації.

LLM використовувався разом з RAG-підходом:
дані індексувалися у векторну базу (FAISS), після чого модель отримувала тільки релевантні фрагменти.

Я реалізував:

ingestion pipeline

retrieval logic

API для фронтенду

обробку запитів

2. Найбільш схожий проект (NL → база даних → звіт)

Я працював над системою, де користувач міг задавати запитання до структурованих даних.

Джерело даних: PostgreSQL
Підхід: NL → SQL

Потік роботи:

користувач вводить запит природною мовою

LLM генерує SQL-запит

система перевіряє його (schema validation)

виконує запит

формує структурований звіт

Вивід:

таблиця

коротке текстове пояснення

Якщо даних не вистачало, систе Розгорнути

Бюджет: 200 EUR Термін: 1 день

✋ Привіт! Ми dZENcode, компанія з розробки програмного забезпечення.

Ми надамо бекенд-систему, яка з'єднує ваші структуровані дані про компенсацію з LLM через API, з надійним витягом даних SQL, REST-інтерфейсами, сумісними з Bubble, AI-орієнтованим парсингом транзакцій та PDF/структурованим виходом, спираючись на досвід, найкращі практики та внутрішні інструменти.

Чи є попередньо визначені відповідності категорій компенсацій?
Які моделі LLM або кінцеві точки є переважними для інтеграції: GPT-4, Claude чи інші?

Для довідки: Freelancehunt
Фінальна вартість підтверджується після узгодження обсягу та критеріїв приймання.

Давайте зберігати всю комунікацію та платежі на цій платформі, поки контракт не буде укладено.

___________________
З найкращими побажаннями,
dZENcode

Наші сильні сторони:
• 10+ років у доставці програмного забезпечення (аутсорсинг та аутстафінг)
• 90+ внутрішніх спеціалістів
• Розробка з нуля та довгострокова підтримка
• SLA + обслуговування після випуску
• Відповідальна доставка з юридичною особою
• 250+ публічних відгуків з 2015 року Розгорнути

Бюджет: 25 EUR Термін: 3 дні

Вітаю! Задача мені повністю зрозуміла. Для фінансової платформи компенсацій головним викликом є не просто підключення LLM, а мінімізація галюцинацій та забезпечення того, щоб кожен запит до вашої БД був математично точним і безпечним.
Я маю підтверджений досвід розробки RAG-систем та агентів NL-to-SQL, які працюють зі структурованими даними, і готовий розробити бекенд-шар, що ідеально інтегрується з вашим Bubble-фронтендом.
Мій підхід до реалізації вашого проєкту:
1. Архітектура NL → Structured Query:
• Замість прямої генерації SQL моделями LLM, я реалізую Intermediate Representation (IR) або сувору валідацію схем. Модель спочатку генерує логічний запит, який проходить через валідатор, перш ніж стати SQL-кодом. Це виключає некоректні вибірки.
• Використання LangGraph або LlamaIndex для створення агентів, які розуміють специфіку компенсацій (валюти, регіони, грейди).
2. Бекенд та API (Python/FastAPI):
• Створю кастомний бекенд на FastAPI, розгорнутий незалежно від Bubble.
• Відкрию захищені REST кінцеві точки, які Bubble буде викликати через API Connector.
• Реалізую чітку структуру вихідних даних: JSON для відображення графіків/таблиць на екрані та інтегрований сервіс (наприклад, ReportLab або WeasyPrint) для генерації PDF-звітів.
3. Контроль точності та Hallucination Guardrails:
• Впровадження логіки "Data Privacy & Thresholds": якщо вибірка за запитом менша за статистичний поріг (наприклад, Розгорнути

Бюджет: 1200 EUR Термін: 1 день

Привіт!
У мене є досвід створення бекенд-систем і інтеграції LLM (OpenAI / Claude) з структурованими джерелами даних. Я працюю переважно з Python, FastAPI та PostgreSQL і реалізував системи отримання, де запити природною мовою перетворюються на структуровані запити та обробляються через API-інтерфейс.

Для подібних завдань я зазвичай проектую бекенд-сервіс, який:
підключає структуровані набори даних до LLM через API
реалізує надійний шар отримання, що відкриває чисті REST-інтерфейси для інтеграції з фронтендом
включає захисні механізми та логіку резервування, щоб уникнути галюцинацій, коли дані відсутні

Я зосереджуюсь на створенні сервісів, готових до виробництва, з стабільною продуктивністю, чітким обробленням помилок та підтримуваною архітектурою.
Буду радий обговорити структуру набору даних та очікуваний робочий процес запитів, щоб запропонувати найкращий технічний підхід.
Я також надаю підтримку після доставки та гарантую якість своєї роботи. Розгорнути

Бюджет: 1500 EUR Термін: 7 днів

Добрий день

Мене звати Дмитро, компанія King Kong Lab. Ми працюємо з AI-інтеграціями, backend-сервісами та системами, де LLM підключаються до структурованих баз даних для обробки запитів природною мовою. Ваш проєкт повністю відповідає нашому досвіду.
Ми розробляли рішення, де LLM працює поверх приватних даних через підхід NL → SQL та RAG. Backend аналізує запит користувача, перетворює його у структурований запит до бази даних, після чого повертає перевірений результат у зрозумілому форматі. У таких системах використовували PostgreSQL, Python/FastAPI, LangChain або LlamaIndex для керування логікою запитів та інтеграції з моделями GPT.
В одному з подібних проєктів система приймала запити природною мовою, трансформувала їх у SQL-запити до структурованої бази та повертала аналітичні звіти. Ми реалізували кілька рівнів перевірки даних: LLM генерує запит, але виконання контролюється backend-логікою, яка перевіряє структуру SQL, доступ до таблиць та коректність результату. Це дозволяє уникнути галюцинацій і гарантує, що відповідь базується тільки на реальних даних.
Також маємо досвід створення backend API для інтеграції з різними frontend-системами. Зазвичай будуємо REST API (FastAPI), який надає endpoint для запиту природною мовою та endpoint для отримання структурованого результату. Подібна архітектура легко підключається до Bubble або іншого frontend через API. Для безпеки використовуємо token-based авторизацію, логування запитів, контроль доступу до даних і аудит використання.
Для проєктів з приватними даними ми обмежуємо доступ LLM лише до підготовлених запитів або retrieval-шару. Дані не передаються безпосередньо моделі — вона отримує лише структуру і контекст. Додатково реалізуємо fallback-логіку: якщо дані відсутні або недостатні, система повертає чітко позначений результат замість генерації припущень.
Можемо реалізувати для вас backend-сервіс, який:
створює NL → SQL шар для запитів природною мовою
підключається до вашої приватної бази компенсацій
повертає структурований результат для Bubble-інтерфейсу
забезпечує стабільність, логування та production-ready архітектуру
за потреби генерує клієнтські звіти або PDF
Готові працювати самостійно, регулярно звітувати про прогрес та пояснювати технічні рішення зрозумілою мовою.
Можемо почати роботу найближчим часом. Резюме та приклади релевантних проєктів надішлю у приватні повідомлення. Розгорнути

Бюджет: 1000 EUR Термін: 3 дні

Доброго дня!

Я спеціалізуюсь на інтеграції LLM, готових до виробництва, з структурованими даними, зокрема NL→SQL та RAG патернами. Я створюю надійні, сумісні з Bubble бекенд API, які забезпечують точні, надійні та незалежно володіючі рішення. Мій досвід гарантує, що ваша платформа даних про компенсацію буде точною.

Давайте зв'яжемося, щоб обговорити це детальніше.

Бюджет: 35 EUR Термін: 1 день

Доброго дня, є досвід з LLM, реалізували кілька рішень для різних доменів, для аугментації даних та агрегації з різних джерел (структуровані та неструктуровані) з підходом чорного ящика та HITL. Давайте обговоримо деталі та сформуємо повне ТЗ перед стартом розробки. Для всіх додаткових питань, пишіть особистим повідомленням. Будемо раді співпраці.

Бюджет: 1100 EUR Термін: 7 днів

Вітаю, Andreys! Готовий негайно приступити до роботи, виконаю основний бекенд шар на платформі n8n, напишіть мені для обговорення деталей і термінів

Бюджет: 25 EUR Термін: 1 день

я входжу до топ-10 розробників у категорії «Штучний інтелект і машинне навчання» серед ~2100 фахівців на платформі.
Гарантую:
- Швидке та якісне виконання завдання
- Чітке дотримання дедлайнів
- Регулярний зв'язок протягом усього процесу
Буду радий обговорити деталі вашого проекту у приватних повідомленнях.

Бюджет: 280 EUR Термін: 1 день

Шановний клієнте, дякую за можливість подати заявку на розробку production-ready backend сервісу для natural language запитів до private compensation database. Нижче моє пропозиція. 🚀

https://flowcv.com/resume/i1q62s3oeo

📌 Обсяг роботи
✅ LLM + Інтеграція структурованих даних
Розробка backend-сервісу, який підключає вашу структуровану compensation database до LLM API для обробки natural language запитів.

✅ Надійний шар отримання
Реалізація безпечного підходу NL → структурований запит / SQL, щоб модель не “вгадувала”, а витягала дані тільки з перевіреної бази.

✅ Індивідуальний backend + API для Bubble
Створення окремого backend і SQL data layer поза Bubble з REST API для:
• відправки запиту
• отримання форматованого benchmarking output
• передачі статусів помилок / fallback відповідей.

✅ Обмеження та логіка резервування
Логіка “недостатньо даних”, proxy ranges з явною маркуванням, захист від hallucinations і прозора обробка відсутніх даних.

✅ Готовність до виробництва
Стабільність, логування, clear error handling, maintainable code, зрозуміла архітектура для подальшого розвитку.

✅ Додатковий PDF Output
За необхідності можу додати генерацію client-ready PDF reports.

🚀 Моє рішення та можливості
🔹 досвід розробки LLM додатків поверх структурованих баз даних
🔹 практичний досвід NL-to-SQL / RAG / retrieval pipelines
🔹 розробка REST API backend для зовнішніх front-end систем
🔹 сильний акцент на точності, аудиторності та дизайні проти hallucination
🔹 вмію пояснювати технічні рішення простою англійською мовою для non-technical stakeholders

⚡ Технологічний стек
Backend: Python / FastAPI або Node.js
LLM layer: OpenAI / Claude / гібридна маршрутизація
База даних: PostgreSQL / SQL
Оркестрація: LangChain / індивідуальний pipeline
PDF: HTML-to-PDF / шаблонна звітність

🔚 Висновок
Я можу взяти проект під ключ: від проектування retrieval-логіки та backend API до production-ready сервісу, який Bubble frontend зможе використовувати безпечно і стабільно.

Буду радий обговорити структуру даних, очікувані типи запитів та формат benchmarking outputs. Розгорнути

Бюджет: 1400 EUR Термін: 5 днів

Шановний менеджере з найму,

Я радий подати заявку на цю посаду. У мене є практичний досвід створення готових до виробництва LLM-додатків, які з'єднують структуровані бази даних з інтерфейсами природної мови, використовуючи робочі процеси NL → SQL, патерни RAG та інструменти, такі як LangChain і LlamaIndex.

Я можу створити надійний бекенд-сервіс, який перетворює запити користувачів на точні запити до бази даних, надає чисті REST API для вашого фронтенду Bubble і повертає структуровані результати бенчмаркінгу. Я приділяю велику увагу захисним механізмам, обробці резервних варіантів (наприклад, "недостатньо даних") та стабільній продуктивності, щоб забезпечити точність системи та готовність до виробництва — що особливо важливо для випадків використання у фінансових послугах.

Мені комфортно володіти повним процесом розробки та чітко комунікувати прогрес не технічним зацікавленим сторонам. Я буду радий поділитися прикладами подібних систем, які я створив.

З найкращими побажаннями,
Джо Вінсент Карретас