Розробити Backend для AI веб-додатку (MVP) на базі parallel.ai

Вітаю, Ігоре

Розроблю масштабовану систему на rust щоб задовільнити умови бистродії та паралелізму, по ціні можу відповісти в особисті, звісно якщо ви напише.

Привіт!
Мене зацікавив ваш проєкт — маю відповідний досвід і готовий взятися за виконання. Працюю швидко, відповідально та з увагою до деталей.

🔹 Коротко про мене: маю понад 3 роки досвіду в розробці.
Маю досвід у .NET Core, C#, ASP.NET MVC, Web API, JavaScript/CSS/HTML, React.js, Next.js, MS SQL, Git.

🔹 Готовий: почати одразу, узгодити дедлайн і бюджет, внести правки за потреби.

Доброго дня, 15 років у розробці, останнім часом активно працював з штучним інтелектом і машинним навчанням, з задоволенням би зайнявся вашим проектом.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт!

Маю значний досвід у розробці бекенду для AI-платформ. Нещодавно завершив проект, де інтегрував алгоритми машинного навчання для обробки великих обсягів даних за допомогою FastAPI та PostgreSQL, що значно покращило продуктивність.

Зроблю бекенд для вашої AI SaaS-платформи, зосередившись на глибокій інтеграції з parallel.ai, стабільному управлінні чергами запитів та швидкій обробці даних. Використаю FastAPI для асинхронної обробки запитів та Redis для управління чергами, що дозволить досягти високої продуктивності месенджера.

Готовий обговорити деталі та ваші потреби, зокрема вартість, яка варіюватиметься в залежності від обсягу функціоналу. З нетерпінням чекаю вашої відповіді!

Привіт Я Golang розробник із досвідом розробки високонавантаженних додатків.
У тому числі є досвід розробки комерційного продукту який обробляв великі данні через API ChatGPT (автоматичний мапінг категорій товарів)
Розроблю надійний та підтрумуємий сервіс.
Додатково є досвід 8 років бізнес аналітиком/архітектором тому швидко вирішую проблеми з пошуком рішень для складних задач
Ставка 30$ за годину Вартість та строки усього проекту зараз оцінити не візьмусь, на це потрібен етап Discovery який займе в районі 16 годин. На виході отримаємо деталізовану архітектуру та оцінку кожної фічі

Зроблю бекенд-ядро під ваш AI SaaS: стабільна архітектура для Smart Sheets, керування чергами/лімітами для parallel ai, контроль станів пайплайнів, відтворювані результати з логуванням і ретраями

Підхід/стек
Python + FastAPI (або Django за потреби), PostgreSQL, Redis (черги), async I/O, інтеграційний шар під parallel ai (rate-limit, retry/backoff, idempotency), OpenAPI/Swagger, Docker-оточення

Обсяг робіт

Архітектура домену: проєкти/таблиці/рядки/джоби/статуси, аудит дій
Hydration: батчі, паралельні запити, контроль лімітів, ретраї, прогрес/метрики
… Validation: правила/схеми, дедуп, нормалізація, звіти помилок
Lookalike: скоринг/векторний пошук (за потреби pgvector/окремий сервіс), API для пошуку та ранжування
Адмін/сервісні ендпоїнти, токени доступу, ролі, логування, трасування, тест-кейси

Питання

1. Яка автентифікація потрібна: email+password, SSO чи тільки workspace/token
2. Smart Sheets: власна модель таблиць чи інтеграція з Airtable/Google Sheets
3. Прогрес у фронт: webhooks/streaming чи достатньо polling API

Результат
Готовий бекенд MVP: API, черги, база, інтеграція з parallel ai, документація OpenAPI, інструкція запуску та деплою

Вартість: 320 000–520 000 грн або 900–2 200 грн/год

Готов виконати даний проект маю великий досвiд розробки додаткiв

Привіт!

Я продаю ліцензії на своє ПЗ
Працюю в двох сферах ШІ, кібер безпека
Маю досвід з C/C++, Python, Assembly, Js
Основні переваги: Відповідальність, пунктуальність

Вітаю! Спеціалізуюсь на розробці високонавантажених Backend-систем на Python (FastAPI). Маю реальний досвід роботи з Big Data: успішно реалізував парсинг та структурування таблиць на 40 000+ рядків з великою кількістю колонок.


Архітектура та Docker: Мій проєкт CargoBot повністю контейнеризований (Docker Compose), що забезпечує стабільну роботу та легке масштабування.

Робота з API: Розумію логіку побудови черг (Redis) для управління лімітами Parallel.ai та обробки паралельних запитів (асинхронне програмування).

Data Processing: Маю навички реверс-інжинірингу та валідації складних даних, що критично для модулів Hydration та Lookalike.

… Всі деталі, технічний стек та успішні кейси — у моєму профілі. Готовий вивчити специфікацію в Axure та розпочати роботу.

Я backend-розробник з понад 7 роками досвіду. Останні кілька років працюю саме з AI SaaS-продуктами, де ключовими задачами є збагачення даних, валідація, робота з великими таблицями та інтеграція з зовнішніми AI-сервісами через API. Брав участь у розробці систем для автоматичного enrichment компаній і лідів, пошуку дублікатів, побудови lookalike-моделей на основі AI-аналізу та векторної схожості

Готовий прийняти участь у реалізації бекенду на Python. Пропоную наступний стек: Django/DRF/PostgreSQL/Celery/Redis + REST API. 10+ років досвіду роботи в проектах бекенд-розробки. Сподіваюся, мій досвід і кваліфікація будуть корисні у Вашому проекті.

Показати оригінал

Перекласти

Вітаю Вас,

Дякую за детальний опис, буду раді допомогти з реалізацією проекту. Я Software Development Engineer з більш ніж 7-річним досвідом створення різних веб-сайтів, SaaS-рішень, складних веб-платформ і MVP для стартапів. У портфоліо я вказував на деякі розроблені проекти.

Мій стек включає наступні технології та їх фреймворки: PHP(Yii2, Laravel, Symfony), HTML5, CSS3, JS (Vue.js, React.js), MySQL, PostgreSQL.

Вітаю.Працюю з Node.js понад 8+ років. Готовий до співпраці.

Вітаю.
Ознайомився з описом платформи, і завдання виглядає повністю реалістичним, але з нетривіальною архітектурною частиною — саме це й зацікавило.

Я спеціалізуюсь на backend-архітектурі та інтеграції складних зовнішніх API (AI / data-pipelines / асинхронні черги). У подібних проєктах ключовими для успіху вважаю не стільки самі AI-виклики, скільки орchestration задач, стабільність, контроль лімітів та обробку великих масивів табличних даних.

Як я бачу реалізацію ключових модулів

Hydration (Data Enrichment)
Центральний модуль доцільно будувати через черги та воркери (Redis), з батч-обробкою рядків таблиць і керуванням паралельністю викликів parallel.ai.
… Обовʼязкові компоненти: rate limiting, retries з backoff, ідемпотентність задач та збереження provenance (який агент / пайплайн заповнив поле).

Validation
Окремий пайплайн до збагачення: структурні правила, дедуплікація (exact + fuzzy), нормалізація форматів та quality-scoring. Це суттєво зменшує вартість і шум на етапі AI-hydration.

Lookalike
Пошук схожих обʼєктів можливий через скоринг або векторні порівняння (embeddings) — залежно від того, де зберігається база (внутрішня або через parallel.ai). Оптимально — staged-підхід: fast-filter → AI-rerank.

Технічний стек

Працюю як з Python (FastAPI), так і з Node.js (NestJS/Fastify).
Для цього проєкту оптимальним бачу асинхронну архітектуру з PostgreSQL (основні дані) + Redis (черги, throttling, стани задач).

Досвід

Маю досвід:
побудови backend-ядра для SaaS-продуктів
роботи з великими табличними даними
інтеграції AI-API з лімітами та паралельними запитами
проєктування черг, воркерів та fault-tolerant обробки
Вартість та формат

Оцінка залежить від:
обсягу v1 (кількість колонок, типів hydration, правила validation)
очікуваної швидкості обробки таблиць
глибини lookalike-модуля

Орієнтовно: від $8500 до $12000 за MVP ядра, з поетапною реалізацією та можливістю масштабування.

Ціна прода орієнтовно $12 000 - $25 000

Готовий детальніше оцінити після ознайомлення зі специфікацією та UI.
Буду радий обговорити архітектуру, обмеження та перший етап реалізації.

З повагою,
Руслан

Добрий день!
Мене звати Валентин, і я представляю Arctic Web Agency. Ми - команда досвідчених веб-розробників, які спеціалізуються на створенні сучасних та ефективних веб-рішень для бізнесу.В особисті повідомлення зможу надати приклади наших схожих робіт. Готові взяти ваш проєкт до роботи!

З повагою
Arctic Web Team
Freelancehunt

Вітаю. Пропоную розробку на nodejs nestjs.
Працюю з великими обсягами данних. Оптимізація основа. Звертайтесь.