Python Developer / Web Scraping Specialist для збору та класифікації архітектурних зображень
Шукаємо спеціаліста з Python та Web Scraping для реалізації проєкту зі збору, обробки та структурування великого масиву архітектурних зображень із відкритих джерел.
Основні задачі:
- автоматизований збір зображень;
- завантаження файлів у максимально доступній якості;
- класифікація зображень за категоріями:
- Exterior;
- Interior;
- Exterior Top View;
На першому етапі очікується аналіз джерел даних та оцінка оптимального підходу до реалізації проєкту.
Буде перевагою:
- досвід web scraping;
- робота з великими обсягами даних;
- Computer Vision або класифікація зображень.
У відповіді прохання вказати:
- релевантний досвід;
- запропонований підхід до реалізації;
- орієнтовний бюджет та терміни.
Посилання на джерела даних будуть надані після попереднього відбору кандидатів.
-
1 день10 000 UAH
1 день10 000 UAH
Доброго дня!
Ми можемо підключити зовнішнього спеціаліста або команду під завдання по збору та класифікації зображень.
1. Розглядаєте ви підключення зовнішнього виконавця або команди під ці завдання?
2. Які завдання та технології потрібно закрити в першу чергу?
—
Про нас
…
Ми dZENcode – IT-компанія повного циклу розробки: від дизайну та програмування до інтеграцій та пострелізної підтримки цифрових рішень.
Ми створюємо проекти з нуля, а також підключаємося до вже існуючих рішень, яким потрібні доопрацювання, розвиток або технічна підтримка.
Докладну інформацію про наші послуги та ставки ви знайдете на офіційному сайті:
Freelancehunt
Подивіться – після цього зможемо обговорити деталі та узгодити наступний крок.
⚠️ Після уточнення всіх деталей ми визначимо обсяг робіт, підходящий формат співпраці: позадачно, аутсорсинг або аутстаффінг – і фінальну вартість.
З нами проекти гарантовано доходять до релізу:
• 10+ років надаємо IT-послуги;
• 90+ штатних спеціалістів;
• 250+ публічних відгуків з 2015 року;
• Підтримуємо продукти за SLA після запуску;
• Працюємо за NDA та договором з компанією!
-
20 днів20 000 UAH
20 днів20 000 UAH
Зайду з першого етапу: проаналізую джерела, оціню scraping-підхід на Python, структуру збереження, якість зображень, дедуплікацію та логіку класифікації Exterior / Interior / Exterior Top View.
У вас зараз головний ризик у тому, що можна швидко завантажити великий масив картинок, але отримати дублікати, биті файли, слабку якість і змішані категорії, які потім доведеться чистити вручну?
Бюджет і терміни — в особистій переписці після перегляду джерел даних і потрібного обсягу зображень.
Схожий виконаний проєкт: В модулі OpenCart виправити 5 проблем повязаних з Facebook API
-
2 дні2000 UAH
2794 77 1 2 дні2000 UAH
Доброго дня. Маю великий досвід Web Scraping Python. Працюю з великими обсягами даних - Pandas. Бюджет та терміни - після оцінки сайтів.
-
2 дні2000 UAH
5097 37 2 2 дні2000 UAH
Вітаю!
Маю релевантний досвід саме під цей проєкт:
— Розробляв комерційні скрапери на Playwright + BeautifulSoup з обходом антибот-захисту та ротацією проксі
— Збирав і нормалізував великі обсяги даних (27 000+ записів) з подальшим збереженням у PostgreSQL
— Досвід завантаження файлів у максимальній якості через аналіз мережевих запитів
— Інтегрував OpenAI Vision API у продакшн проєктах — можу використати для класифікації зображень
… Пропонований підхід:
1. Аналіз структури Джерела — антибот-захист, доступність повної якості зображень
2. Async парсер на Playwright/aiohttp для паралельного збору
3. Класифікація за категоріями Exterior / Interior / Exterior Top View через OpenAI Vision API або за метаданими (залежно від Бюджету)
4. Збереження у структуровані папки + CSV-звіт
Бюджет: від $50 за одне Джерело (фінальна ціна після ознайомлення з Джерелами)
Терміни: 3–5 днів на одне Джерело
Буду радий обговорити деталі після ознайомлення з Посиланнями на Джерела!
-
3 дні4000 UAH
6216 74 1 3 дні4000 UAH
Можу зробити швидко та якісно. Потрібно більш детально обговорити.
Буду радий співпраці.
-
12 днів12 000 UAH
321 12 днів12 000 UAH
Вітаю! Маю досвід роботи з Python і можу реалізувати автоматизований збір та завантаження зображень (асинхронно, для швидкості). Для найскладнішої частини — класифікації на Exterior/Interior — пропоную використати [тут вкажи свій підхід: наприклад, інтеграцію з готовим Computer Vision API або використання попередньо натренованої моделі]. Готовий проаналізувати ваші джерела даних і надати оцінку по термінах.
-
7 днів8000 UAH
96304 1273 1 10 7 днів8000 UAH
Вітаю.Є великий досвід в розробці парсерів.Можна ознайомитись з сайтами які потрібно парсити?
-
3 дні2000 UAH
726 9 1 3 дні2000 UAH
Привіт! Ваш проект привернув мою увагу. Готовий почати роботу і забезпечити високу якість виконання.
-
15 днів5000 UAH
4154 123 0 15 днів5000 UAH
Маю досвід саме в такому стеку: Python-скрапери (Scrapy / Playwright), масове завантаження зображень і класифікація через CLIP/EfficientNet.
Підхід коротко:
1. Аналіз джерел - вибір стратегії (статичний HTML / JS-рендеринг / API)
2. Асинхронний збір із завантаженням у максимальній якості
3. Автокласифікація: Exterior / Interior / Exterior Top View через zero-shot або fine-tuned модель
4. Структурований датасет із метаданими
Терміни: 2–3 тижні після старту (залежить від обсягу)
Бюджет: обговоримо після перегляду джерел
…
Чекаю на деталі!
Київ