Разработка ML модели категоризации текста, картинок

Доброго дня! Необхідно виконати дві задачі: 1. Розробити парсер товарів з стороннього сайту (10–40 тис. позицій, маркетплейс) з збереженням структурованих даних у MySQL для подальшого виводу в WordPress. 2. Встановити та налаштувати n8n на VPS, а також організувати AI-обробку контенту: налаштування промптів, рерайт текстів, обробка зображень, SEO-оптимізацію та перевірку текстів на AI-детекцію. Можна оцінити вартість виконання як всього проекту, так і кожної задачі окремо. .

Завдання: один дашборд з усіма показниками бізнесу — реклама, воронка, оплати, робота менеджерів, планування виручки. Дані підтягуються по API автоматично. Периметр: лише напрям YCL (працевлаштування в Європі). У Kommo є й інші напрями — до сховища потрапляють лише угоди воронок YCL (фільтр за воронкою/тегом узгодимо).1. Джерела даних (інтеграції) Kommo CRM — ліди, угоди, етапи воронки, відповідальні, джерела, дати переходів між етапами (обов'язково зберігати історію), причини відмов, кастомні поля угоди (див. п. 2). Stripe — платежі, суми, статуси (успіх/відмова/повернення), прив'язка до угоди. Meta Ads — витрати, покази, кліки, CPL, ліди за кампаніями (працює зараз). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — плануються; архітектура — розширювані конектори без переробки ядра. SEO/органіка— Google Search Console + GA4. Наскрізний зв'язок: джерело трафіку → лід у Kommo → оплата в Stripe (UTM, ID угоди в metadata Stripe — механіку запропонувати). 2. Обов'язкові розрізи (поля угоди в Kommo) Кожна метрика має фільтруватися/групуватися за: Громадянство клієнта (Кенія, Нігерія, Індія тощо). Статус проживання: живе у своїй країні / експат (уже перебуває в Європі). Це два різні сегменти з різним циклом, конверсією та чеком. Країна розміщення / послуга: Польща, Сербія, Словаччина, Німеччина (ZAV). Менеджер, команда, канал трафіку, період. Якщо якихось полів у Kommo немає — виконавець вказує, які поля потрібно завести, замовник додає.3. Воронка та випереджальні показники Дані в розрізі воронки, по кожному етапу — підсумкові та випереджальні (leading) метрики: Трафік → лід: ліди, CPL за каналами + динаміка витрат/кліків день-до-дня. Лід → кваліфікація: конверсія + швидкість першої відповіді, торкання/дзвінки на менеджера в день, ліди без відповіді. Кваліфікація → договір/рахунок: конверсія + відправлені офери, завислі угоди (днів на етапі понад норму). Рахунок → оплата: оплати, середній чек + неоплачені рахунки, невдалі платежі. Підсумок: виручка, ROMI за каналами, run rate до плану місяця. 4. Цикл угоди Середній і медіанний цикл лід → оплата (орієнтир бізнесу ~4 тижні), тренд циклу в часі. Розкладання циклу за етапами (скільки днів угода сидить на кожному етапі) — щоб бачити, який саме етап розтягується. Список угод, що зависли на етапі довше за норму. Розріз циклу за сегментами: громадянство, статус проживання, країна розміщення, менеджер. 5. Раннє попередження просадки (ключовий блок) Оскільки цикл ~4 тижні, сьогоднішні ліди = оплати через місяць. Система повинна: Порівнювати ліди/кваліфікації поточного тижня з ковзним середнім (4 тижні) і при відхиленні вниз видавати алерт: «лідів −X%, при циклі 4 тижні очікуйте просадку оплат у тижні [дати]». Будувати прогноз оплат на 4 тижні вперед із поточного пайплайну: угоди на кожному етапі × історична конверсія етапу × залишок циклу. Підсвічувати червоним тижні, де прогноз нижчий за план, — із запасом часу на реакцію. 6. Доплати та планування продажів У картці угоди Kommo зберігаються дата та сума запланованої доплати. Система повинна: Збирати календар майбутніх доплат: тотал очікуваних, за тижнями/місяцями. Підсвічувати прострочені доплати (дата минула, оплати в Stripe немає) — окремий список для дотискання. Рахувати план місяця як: план − уже оплачено − доплати за графіком = скільки потрібно нових продажів (у грошах і в штуках угод за середнім чеком). Графік за тижнями: доплати + прогноз нових оплат проти тижневого плану. 7. Робота менеджерів Денний зріз по кожному менеджеру: торкання/дзвінки, розмови, відправлені офери, оплати — по кожному дню окремо, з графіком за період. Прогрес виконання особистого плану з порівнянням із темпом місяця (попереду / в темпі / відстає). Бенчмаркінг із колегами. 8. Візуалізація та ролі «Світлофори» (зелений/жовтий/червоний) у ключових метрик відносно норм/плану; шкали прогресу; графіки трендів; адаптив під мобільний. Ролі: CEO — усе; РОП — уся воронка та менеджери; тімлід — своя команда; менеджер — свої показники та позиція відносно колег. 9. Звіти та AI Автоматичні звіти за розкладом (щоденне зведення, тижневий звіт) у дашборд і/або месенджер. Запити у вільній формі («як змінився CPL із Meta за 2 тижні?») — LLM поверх сховища. Алерти по червоній зоні та за правилами з п. 5–6. 10. Технічні очікування та етапність Сховище (PostgreSQL/BigQuery або аналог) + ETL: webhooks Kommo + періодична синхронізація (15–60 хв). Фронтенд: кастомний або BI-інструмент — запропонувати з обґрунтуванням; вимоги до ролей, світлофорів, прогнозу та AI-запитів мають бути реалізовними. Етапи: (1) аудит і карта метрик → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, воронка, світлофори, ролі → (3) цикл угоди, раннє попередження, доплати та план → (4) SEO, AI-звіти, алерти → (5) нові рекламні канали. Оплата поетапна, по кожному етапу — демо. У відгуку вказати: схожі проєкти (наскрізна аналітика), стек з обґрунтуванням, оцінку строків і вартості за етапами, щомісячну вартість володіння (хостинг, токени, ліцензії).

Завдання:розгорнути LLM-сервіс,який знає всю документацію компанії тавідповідає на запитання менеджеріввідділу продажів. Що є зараз:замовник збирав прототип самостійно(окремий проєкт із завантаженоюінформацією про компанію,розміщений на сервері), алеінформація з бази непередається в модель —імовірно, проблема з API. Коді доступи надамо. Першийкрок — аудит: полагодитинаявне абоаргументовано перезібрати з нуля. Необхідний функціонал: Завантаження всієї документаціїкомпанії: опис кожноїпослуги, регламенти, FAQ,ціноутворення (усі матеріалинадамо). Відповіді строго набазі завантаженихдокументів (RAG). Модель невигадує фактів; якщовідповіді в базі немає — чеснопро це повідомляє. Доступ для менеджерівза посиланням(веб-інтерфейс), завторизацією. Сценарії: менеджерставить будь-якезапитання про роботукомпанії; вставляєзапитання клієнта «як є» йотримує готову відповідьдля відправлення;знаходить потрібнийрегламент/звіт за запитом. Оновлення бази знань безрозробника (завантаженняфайлів через інтерфейсабо підключенупапку). Англійська мова. Історіязапитів для контролюякості. Технічні очікування:LLM через API(Claude/OpenAI —запропонувати з розрахунком вартостітокенів), RAG-пайплайн (векторнабаза, embeddings), хостинг нанашому сервері або в хмарі, HTTPS.Архітектура має дозволяти вмайбутньому підключити асистента доаналітичного сховища даних(паралельний проєкт). У відгуку вказати:прикладисхожих RAG-проєктів,стек, строк, вартість роботи таорієнтовну щомісячнувартість володіння (токени +хостинг).

Креативний маркетолог / Створювач рекламних кампаній для Merivy — платформи на базі ШІ для бізнесу в сфері краси та естетики (з маскотом!) Хто ми Ми маленький стартап, що розробляє Merivy — програмне забезпечення для бронювання та управління клієнтами для естетичних клінік, салонів краси, перукарень та інших бізнесів, що працюють за записом. У серці продукту живе Merv — наш агент ШІ (і маскот у формі зеленої руки ), який допомагає власникам вести свій бізнес: він налаштовує бронювання, управляє послугами та розкладами, відповідає на запитання, святкує перемоги і загалом відчувається як член команди, а не як чат-бот. Що ми шукаємо Креативну людину, яка може перетворити це на кампанію, яку люди насправді запам'ятають. Нашим орієнтиром для енергії та тону є медійна присутність viktor (meet viktor) — ми дуже інший продукт, але нам подобається, як вони спілкуються зі своєю аудиторією: сміливо, по-людськи, весело, без корпоративного нудьги. Ми не хочемо копії. Ми хочемо такого рівня майстерності, з нашим власним голосом. Повідомлення, яке ми повинні донести Merivy допомагає вам управляти вашими клієнтами, тримати їх щасливими — і, що найголовніше, повертати їх знову. Merv є обличчям цієї обіцянки: маленький зелений товариш, який ніколи не забуває клієнта, бронювання чи день народження. Що ви створите Концепцію кампанії, побудовану навколо Merv як персонажа бренду (його голос, особистість, постійні жарти) Сценарії / сторіборди для коротких відеореклам (IG Reels, TikTok), спрямованих на власників салонів та клінік Статичні рекламні креативи та гачки для платної соціальної реклами Повідомлення, які ми можемо повторно використовувати на цільовій сторінці та в продукті Ви ідеально підходите, якщо Ви створювали кампанії або контент для аудиторії SaaS, краси або місцевого бізнесу Ви можете показати нам одну річ, яку зробили, і яку незнайомець надіслав би другу Ви думаєте в персонажах і історіях, а не лише в «функціях і перевагах» Щоб подати заявку Надішліть 2–3 приклади вашої роботи та одне речення: як би Merv представив себе власнику салону в рекламі в Instagram? Це одне речення важливіше за ваше резюме.

Шукаємо спеціаліста, який зможе розробити та впровадити ІІ-агентів для автоматизації продажів і побудувати повноцінну воронку залучення клієнтів.Завдання Розробити ІІ-агента на базі ChatGPT (або аналогічних LLM). Налаштувати Telegram-бота з ІІ. Інтегрувати бота з CRM. Побудувати автоматичну воронку продажів. Налаштувати збір лідів з Instagram, Facebook, TikTok та сайту. Розробити сценарії спілкування з користувачами. Створити квізи та тести для сегментації аудиторії. Налаштувати видачу персоналізованих рекомендацій. Організувати автоматичну запис на консультації через календар. Налаштувати автоматичні email- та Telegram-ланцюги. Інтегрувати платіжні системи (за необхідності). Підготувати аналітику по конверсії на кожному етапі воронки.Бажано мати досвід з ChatGPT API / OpenAI n8n Make (Integromat) Zapier Telegram Bot API CRM (HubSpot, GoHighLevel, Bitrix24, AmoCRM та ін.) Meta API WhatsApp Business API Calendly StripeЩо хочемо отримати Готову систему, яка: автоматично спілкується з потенційними клієнтами; визначає їх запит і потреби; сегментує за інтересами; пропонує відповідний продукт; записує на консультацію або продає продукт; передає дані в CRM; вимагає мінімального участі людини. При відповіді прохання надіслати: приклади реалізованих ІІ-агентів; приклади автоматизованих воронок; список використовуваних технологій; вартість і терміни реалізації проекту.