Підрахнок кількості рослин на зображені

Odoo Developer (Odoo 19 CE) Шукаємосоло-розробника з реальним досвідом для розвитку продукту (CRM/HMS у готельній сфері). У нас є чітко описане технічне завдання (ТЗ) та готові базові технічні напрацювання. Усі процеси структуровані, тож ви заходите на зрозумілу й підготовлену технічну базу. Стек: Odoo 19 CE • Python • PostgreSQL • Docker • OCA. Основні завдання: Розвиток продукту та реалізація нових фіч за ТЗ. Налаштування інтеграцій та автоматизація процесів. Наші очікування: Практичний досвід роботи з Odoo. Розробка виключно через механізмиinheritance (без правок ядра). Дотримання принципів Pure Odoo та OCA First. Умови: Формат: Часткова зайнятість або проєктна робота. Локація: Remote. Прозорість: Швидкий старт — одразу після короткого знайомства відкриваємо доступ до ТЗ та репозиторію. Якщо вас зацікавила позиція, одразу просимо надати розгорнуті відповіді на такі питання: 1. Чи працюєте ви з Odoo? 2. Чи є у вас реальні проєкти, які ви можете показати в портфоліо? Які саме проєкти або окремі модулі ви реалізували самостійно? 3. Чи є успішні впровадження систем — CRM, чатів тощо, — у яких ви брали участь? 4. Чи готові ви працювати з уже наявним проєктом, підтримувати й розвивати діючу CRM-систему з чатами, а не створювати все з нуля? 5. Яка у вас ставка або тариф: погодинно чи за проєкт?

Потрібен спеціаліст для написання парсерів, який зможе обходити CLOUDFRAME. Парсинг товарів відбувається з сайтів з авторизацією. Є 10+ донорів різної складності, з різним ступенем захисту. Парсинг товарів відбувається з сайтів з авторизацією. Парсить дані в готову базу даних Mysql + фотографії на сервер. Потрібно написати парсер відповідно до завдань описаних у технічному завданні та адаптувати дані до існуючої бази даних для повноцінної роботи на сайті. ТЗ та приклад донора по запиту. Десктопні парсери та C# не розглядаємо.

Потрібно розробити легковажний і швидкий мікросервіс на Python для генерації PDF-документів (інвойси, акти, звіти) на основі HTML/CSS шаблонів (Jinja2) та вхідних JSON-даних. Сервіс має приймати дані через API, рендерити документ і повертати готовий файл або зберігати його в S3-сумісне сховище.Технологічний стек Мова: Python 3.11+ Фреймворк: FastAPI Генерація PDF: Weasyprint або Playwright / Jinja2 (для шаблонізації) Інструменти: Celery (для фонової генерації важких звітів), DockerФункціональні вимоги POST /api/v1/templates (Реєстрація шаблону): Завантаження HTML-шаблону та стилів, збереження їх у системі під унікальним ім'ям (slug). POST /api/v1/reports/generate (Синхронна генерація): Приймає template_slug та JSON-об'єкт з даними. Повертає готовий PDF-файл у тілі відповіді (підходить для дрібних інвойсів). POST /api/v1/reports/generate-async (Асинхронна генерація): Для важких звітів. Ставить задачу в чергу (Celery). Повертає task_id. По закінченні генерації завантажує файл в S3 і надсилає Webhook на вказаний URL з посиланням на скачування.Критерії приймання Код структурований (розбитий на модулі: api, core, tasks, services). Наявність Docker Compose (FastAPI + Redis + Celery). Покриття тестами (pytest) ендпоінтів генерації.

Бот для дзеркалювання позицій на Binance Futures (Python) Потрібен бот, що читає мої позиції на Hyperliquid (публічний API) та Bitget Futures (мій ключ read-only) і пропорційно повторює їх на моєму Binance USDT-M Futures через API. Логіка: відкриття, збільшення, часткове закриття, повне закриття — все дзеркалиться з налаштовуваним коефіцієнтом розміру. Полінг 5–10 сек. Обов’язкова коректна обробка часткових закриттів та усереднень. Вимоги: сповіщення в Telegram про угоди й помилки; конфіг (пари, коефіцієнт, ліміти); деплой на мій VPS + інструкція; вихідний код передається мені. Ключі вводжу сам. Етапи: 1) Hyperliquid→Binance, тест на малих сумах; 2) Bitget→Binance. Оплата через safe поетапно. У відгуку вкажіть досвід з API бірж і як обробите часткове закриття 30% позиції лідером

Необхідно провести глибоку технічну перевірку трьох PDF-файлів на достовірність та можливі ознаки редагування або підробки. Потрібна не лише візуальна оцінка документів. Виконавець повинен добре розуміти внутрішню структуру PDF-файлів та вміти аналізувати: метадані файлів; структуру PDF та окремих об’єктів; історію створення і можливого редагування; використане програмне забезпечення; вбудовані шрифти, зображення, шари та інші елементи; можливі ознаки повторного збереження, конвертації, внесення змін або формування документа заднім числом; будь-які технічні невідповідності, які можуть свідчити про маніпуляції з файлами. За результатом перевірки необхідно надати зрозумілий письмовий висновок щодо кожного файлу із зазначенням виявлених ознак, ризиків та обмежень перевірки. Розглядаємо фахівців, які мають практичний досвід у цифровій криміналістиці, аналізі PDF-документів, метаданих або перевірці електронних файлів на автентичність. У відгуку, будь ласка, коротко опишіть ваш досвід, методи та інструменти, які ви використовуєте для такої перевірки.