Старший розробник бекенду / Інженер ШІ для платформи реального часу

Доброго дня. За описом бачу не "разову правку", а задачу, де важна нормальна логіка і щоб рішення потім не розвалювалося в експлуатації.
Я б почав з головного: Розглядаємо спеціалістів з досвідом складних backend та AI систем..
По реалізації: інтеграції та обмін даними збирав би так, щоб вони були ідемпотентними, перевіряємими і без "тихих" помилок; real-time частину будував би через передбачуваний event flow, а не через крихкі хаки на фронті.
Релевантний досвід: Збирав end-to-end automation та API integration pipelines: збір даних, фільтрація, enrichment, CRM-зв'язки та надійна бізнес-логіка.
По термінах: орієнтир 7 днів. По бюджету: 300 — після короткого уточнення ТЗ скажу точно, але порядок такий.
Якщо хочете — можу першим повідомленням дати короткий план реалізації і одразу показати, де можна зекономити час/гроші без втрати якості.

Показати оригінал

Перекласти

Я ознайомився з описом вашого проєкту і готовий надати вам детальний план роботи та професійне зображення проєкту, адаптоване під ваші потреби. Однак я прошу, щоб відправка відбувалася тільки через платформу, щоб захистити ексклюзивність моєї роботи і гарантувати, що ніхто інший не скористається моєю працею. Співпрацюючи зі мною, ви отримаєте структурований, орієнтований на результат план, оснований на сучасних практиках і гарантуючий відчутний ефект. Упевнений, що це співробітництво принесе вам ясність і ефективність, яких ви шукаєте.

Показати оригінал

Перекласти

Можна запропонувати етапний підхід: спочатку discovery/architecture sprint, потім MVP, потім повна реалізація. MVP: 8-12 тижнів, орієнтир 600-900 годин, $25k-$45k в залежності від складу CV-модулів і вимог до відео/навантаження. Повний проект: 4-6 місяців, 1400-2200 годин, орієнтир $70k-$140k+. Перший результат краще зафіксувати як технічну архітектуру, прототип video pipeline + event processing і мінімальний API для ігрової логіки.

Показати оригінал

Перекласти

Вітаю! Маю досвід побудови event-driven систем та інтеграції AI в продакшн. Реалізую відмовостійку backend-архітектуру (Node.js/Go + Python для CV) з відеострімінгом в реальному часі.

Мій план:
MVP (відеопотік + AI-детектор + базовий API): ~120-150 годин, 3-4 тижні.
Full (Betting API, Provably Fair, масштабування, логування): ~300+ годин, 2-3 місяці.

Готовий спроектувати scalable інфраструктуру під високі навантаження. Вилку вартості та детальний склад MVP обговоримо в чаті!

Показати оригінал

Перекласти

Привіт!
Проект виглядає дуже цікавим, особливо завдяки поєднанню real-time backend, AI/CV та event-driven архітектури. У мене є досвід розробки backend-систем на Python, роботи з AI-інтеграціями, real-time сервісами, Docker/Kubernetes, WebSocket/event pipelines, а також production API та automation systems.

По стеку бачу оптимальним наступний підхід:

Backend: Python + FastAPI / async architecture
Real-time layer: WebSockets / Redis Streams / Kafka (в залежності від навантаження)
AI/CV: YOLO / OpenCV / PyTorch / ONNX Runtime
Video pipeline: FFmpeg + async workers
… Infrastructure: Docker + Kubernetes
Storage: PostgreSQL + Redis + S3-сумісне сховище
Event processing: event-driven architecture через queue/pub-sub
Monitoring: Prometheus + Grafana + централізоване логування

Для betting/game logic також можна окремо винести:

provably fair service;
game-event processor;
analytics pipeline;
replay/media service.

Що б я запропонував для MVP:

MVP може включати:

базову backend-архітектуру;
ingest відеопотоку;
AI detection/counting pipeline;
real-time event API;
WebSocket updates;
базову систему логування;
авторизацію;
мінімальну admin/debug панель;
підготовлену scalable architecture.

Оцінка MVP:
вартість: залежить від фінального scope та AI-частини.

Full Project:

повноцінна distributed architecture;
масштабування;
media replay/storage;
advanced analytics;
fault tolerance;
provably fair;
production monitoring;
optimization under load;
edge-case handling;
CI/CD + deployment infrastructure.

Оцінка Full Project:
Для більш точної оцінки бажано зрозуміти:

які саме CV задачі потрібні (tracking, counting, action recognition тощо);
очікувана кількість concurrent streams/users;
чи вже є UI/frontend;
яка expected latency;
cloud/on-premise deployment;
які AI моделі вже вибрані;
чи потрібен GPU inference cluster.

Також цікаво:

це live-stream processing чи upload-based pipeline;
які саме betting/game mechanics плануються;
чи потрібен anti-fraud / anomaly detection шар.

Готовий обговорити архітектуру, запропонувати оптимальний pipeline і допомогти спроектувати систему так, щоб її можна було масштабувати без повного рефакторингу в майбутньому.

Показати оригінал

Перекласти

Добрий день.

По опису це backend + CV-пайплайн на відеопотоці, плюс ігрова логіка з provably fair і event-driven обв'язкою. Хочу спочатку уточнити пару моментів, щоб оцінка була реалістичною.

1) Відеопотік звідки: одне джерело на інстанс чи N паралельних стрімів? Що всередині detection — готова модель (YOLO / Roboflow) чи своя? Яка затримка прийнятна на івент (sub-100ms / 200-500ms / 1s)?

2) Provably fair — потрібна стандартна схема з server-seed/client-seed/nonce чи своя? Це критично для оцінки часу.

3) Скільки одночасних користувачів за планом на MVP і в повній версії. Від цього залежить, потрібен Redis pub/sub + горизонтальне масштабування одразу чи вистачить одного вузла на MVP.
…
По стеку можу запропонувати: Python (FastAPI / async), PostgreSQL, Redis для pub/sub і rate-limit, ffmpeg для нарізки/перепаковки, OpenCV для попередньої обробки кадрів, окремий воркер на детект (опціонально gRPC-стрім якщо буде багато моделей). Зберігання — S3-сумісне (MinIO або AWS).

Відповідайте по пунктах вище — пришлю окремо оцінку по MVP (що входить, години) і full (години).

Матвій

Показати оригінал

Перекласти

Привіт! 👋
Я професійний веб-розробник з 7+ роками досвіду у розробці 🚀
Маю глибоку експертизу та великий практичний досвід роботи з сучасними веб-технологіями, зокрема:
⚙️ HTML, CSS, JavaScript, PHP, Laravel, CodeIgniter, Yuii2, CakePhp, Symphony
✅ Wordpress, Shopify, WooCommerce, OpenCart, PrestaShop, Magento, Webflow, Weblium
🐍 Python (Django, Flask)
🟢 NodeJS
🧩 React JS, Vue JS, Angular
🗄 MySQL, PostgreSQL
… 🔧 Git, REST API та інтеграції
🧠 Останні проєкти:
🔗 https://omgfirms.com/
🔗 https://homenly.com/
🔗 https://domainsforequity.com/
🔗 https://novobudova.pro/
🔗 https://confidence-tech.com/
🔗 https://youeasystart.com/
🔗 https://ukrfix.com/
🔗 https://crazyprice-carpets.co.uk/
🔗 https://stxtrade.com/
🔗 https://aquahub.org.ua
🔗 https://boostylabs.com
🔗 https://ol.zp.ua/
🔗 https://smt-industry.com/
🔗 https://butams.com
🔗 http://han.2doweb.org/
🔗 https://emporio-sports.cz
✅ Гарантуємо швидке та якісне виконання завдань
🔌 Інтеграція сторонніх API та сервісів
🤝 Гнучка співпраця та відповідальний підхід
Ми завжди готові взятися за реалізацію ваших ідей 💡 та перетворити їх на успішні, масштабовані веб-рішення 🌐🔥
Буду радий співпраці! 😊

Привіт!
Мене зацікавив ваш проект — real-time відеоаналітика з AI/CV-модулями та ігровою логікою. Це саме те перетворення backend-архітектури та AI-інтеграції, в якому я працюю.
Коротко про себе: Node.js/TypeScript розробник з 2+ роками досвіду у побудові API-first та event-driven систем. Проектував ETL-пайплайни, працював з BullMQ/Redis для асинхронних черг. Останній великий проект — production multi-model AI Agent, інтегрований в Electron CRM: 5 LLM-провайдерів (OpenAI GPT-4o, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek, Grok/xAI, Ollama), agent orchestration, Tool Use / Function Calling. Python використовую для AI-агентів та скриптингу.
Що можу закрити по вашому проекту:
— backend-архітектура на NestJS / Node.js + Python для CV-частини
— інтеграція AI/CV-модулів (YOLO / OpenCV) через API-слой
— event-driven обробка подій: Redis pub/sub + BullMQ
— REST/WebSocket API для ігрової логіки
— система логування та обробки edge-cases
… — масштабована інфраструктура (Docker, PM2, CI/CD basics)
Де буду чесний: прямого досвіду з video streaming pipelines (RTSP, FFmpeg, WebRTC) та betting-платформами у мене немає — це нові області, які готовий освоювати в рамках проекту. CV-фреймворки (YOLO та подібні) знайомі концептуально через роботу з AI-агентами.
MVP (core backend + базова AI-інтеграція + API):
- Що входить: backend-архітектура, підключення 1–2 CV-модулів (detection/counting), REST API для ігрової логіки, базове логування, Docker-оточення
- Терміни: ~6–8 тижнів
- Годин: ~200–280 год
- Вартість: $3 000 – $4 200 (ставка ~$15/год)
Full Project:
- Що входить: повна real-time відеоаналітика, масштабована інфраструктура, provably fair механіки, медіа зберігання/відтворення, відмовостійкість
- Терміни: ~4–6 місяців
- Годин: ~600–900 год
- Вартість: $9 000 – $13 500
Готовий обговорити деталі, уточнити scope та скоригувати оцінку під ваші конкретні вимоги.
Руслан Зоценко

Показати оригінал

Перекласти

Добрий день, пишу від імені компанії Devoxen. Якраз спеціалізуємося на складних backend/AI системах, real-time аналітиці та highload архітектурі. Маємо великий досвід з Computer Vision, video streaming pipelines, event-driven systems, AI інтеграцією в production та масштабованою cloud-інфраструктурою.

По технічній частині можемо реалізувати backend-архітектуру, real-time обробку відеопотоків, detection/counting/event recognition, API для ігрової логіки, event processing, media storage/playback та відмовостійку інфраструктуру під одночасне навантаження користувачів. Також працюємо з Python, Go, Node.js, CV frameworks, streaming stack та AI pipelines для production-середовища.

Попередньо MVP можна реалізувати в форматі базового real-time pipeline з AI-модулями, API, логуванням та мінімальною ігровою логікою. Full Project вже вимагатиме повноцінної масштабованої інфраструктури, advanced analytics, відмовостійкості та розширеної AI-обробки. Точну оцінку по вартості, термінам та годинам зможемо дати після обговорення архітектури, expected load та функціональних вимог.

Можемо зробити без зайвих запитань та витрат часу. Також даємо гарантію і за бажанням підтримку. Ми зможемо взяти в роботу ваш проект одразу після обговорення ТЗ.

Пропоную перейти в особисті повідомлення для більш детального діалогу.

Показати оригінал

Перекласти

більше 7 років досвіду backend-розробки та більше 3 років — у проектах з AI/CV та real-time системами. Спеціалізуюсь на створенні високонавантажених рішень для ігрової та беттинг-індустрії, включаючи обробку відео в реальному часі, виявлення подій та provably fair механіки. буду радий співпраці

Показати оригінал

Перекласти

Добрий день.

ТЗ прочитав. Платформа з real-time відео обробкою, CV-аналітикою, provably fair механікою та масштабованою інфраструктурою під одночасних користувачів. Серйозний проект, розглядаємо серйозно.

По нашому профілю.

Backend та AI-інтеграції в production це наш щоденний стек. Релевантні кейси з портфоліо:

BrandSync AI з GPT-4 та Whisper pipeline через BullMQ та Redis для обробки контенту в реальному часі.
…
Winbix, наша multi-tenant AI agent platform в продакшені з платними клієнтами, досвід масштабованої архітектури.

MemHash, Telegram Mini App з on-chain економікою на TON, тримає 8k одночасних користувачів з real-time оновленнями через WebSocket. Це прямий досвід real-time систем під навантаженням.

BotFusion SaaS чатботів з інтеграціями в 19 платформ, досвід побудови масштабованих сервісів з event-driven архітектурою.

По Computer Vision частині. Розуміємо стек YOLO, OpenCV, MediaPipe, працювали з задачами детекції та класифікації. Для специфіки live video з detection, counting, event recognition в продакшені готові посилити команду профільним CV-інженером на цей проект, щоб не було слабкого ланки.

Технічний підхід:

Python з FastAPI для AI-pipeline та backend логіки.

Node.js для real-time game logic якщо потрібна низька latency на event-driven шарі.

Redis для event bus та pub/sub між сервісами.

PostgreSQL для основної БД, ClickHouse якщо будуть аналітичні запити по великим обсягам логів.

S3-сумісне сховище для медіа, FFmpeg для обробки відеопотоків.

Cloud infrastructure через AWS або GCP з auto-scaling під пікове навантаження, Kubernetes для оркестрації.

Provably fair реалізуємо через стандартну commit-reveal схему з server seed, client seed та HMAC. Можемо прив'язати до on-chain верифікації якщо потрібна публічна перевірка результатів.

Перед основним контрактом готові зібрати proof-of-concept ключового модуля: базовий video stream плюс одна CV-модель плюс provably fair generator. Це покаже реальний рівень виконання до підписання.

Портфоліо: quentar.space/en/startups

Чекаю в особистих, обговоримо деталі.

Показати оригінал

Перекласти

Добрий день, маю досвід роботи з пайтон а також телеграм ботами, можу виконати все швидко і якісно, пишіть обговоримо деталі

Привіт.
Сразу по делу - у мене є робочий код по кожному блоку вашої задачі.
По CV: робив table_detector для Dodo Pizza - YOLOv8 на відео з камери спостереження, кінцевий автомат станів, визначення присутності через IoU, захист від хибних спрацьовувань, тести, Docker. Не знайомий з YOLO - ось репозиторій, дивіться самі: github.com/vitalivo/table_detector
По реальному часу: FleetTrack - Kafka в WebSocket дашборди, живі оновлення, event-driven архітектура.
Provably fair робив через commit-reveal з HMAC і публічною перевіркою seed - закладаю це з першого дня, не прикручую потім.
Архітектура яку бачу: відео приходить у воркери з YOLO, вони публікують структуровані події в Kafka, далі betting engine і WebSocket оновлення для користувачів. CV воркери ізольовані - модель можна змінювати не чіпаючи решту.
MVP (1 потік, базова детекція, event API, betting контур): 3 тижні, 4500 доларів.
Фул (мультистрім, повний betting engine, provably fair, відмовостійкість, автоскейлінг): 3 місяці, 15000 доларів.
Якщо цікаво - напишіть, обговоримо деталі.
… github.com/vitalivo

Показати оригінал

Перекласти

Привіт! Ознайомившись з вашим проектом, я готовий розпочати його виконання. Давайте обговоримо деталі для найкращого результату.

Показати оригінал

Перекласти

Вітаємо! Ми команда з 4-річним досвідом у сфері комплексної веброзробки та системної інженерії. Готові підсилити ваш проєкт експертизою рівня Senior Backend Developer для проектування, оптимізації та масштабування серверної архітектури.
Володіємо широким стеком технологій (Python, PHP, C#) і фокусуємося на створенні чистого, продуктивного коду, побудові стабільних API та оптимізації роботи з базами даних під високими навантаженнями.

Працюємо за методологією Agile, пишемо чітко задокументований код, покритий тестами.
Готові ознайомитися з архітектурою вашого проєкту та виконати технічне завдання!

Доброго дня. Готовий виконати цей проект, маю великий досвід розробки різних додатків.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт, Даніелю,

Читаючи між рядками: це пряма відеотрансляція (ймовірно, фізична сцена або гра), де CV виявляє події в реальному часі, ці події підживлюють логіку ставок, і все має бути доведено до справедливості та підлягати аудиту. Архітектура за своєю природою є подієвою, а не за вибором.

Де я сильний і де буду чесним:

Архітектура бекенду, проектування API, асинхронний Python (FastAPI), подієві системи, Redis/Kafka для pub-sub, PostgreSQL, Docker, хмарна інфраструктура — це моя щоденна робота. Механіки, що доводять справедливість (commit-reveal з HMAC, серверний seed + клієнтський seed, публічна перевірка) я добре розумію з проектів, пов'язаних з криптовалютами.

Щодо CV/відеопотоку зокрема: я інтегрував AI моделі в виробничі системи та працював з API для інференції, але я не створював повний конвеєр GStreamer з нуля. Я б використовував FFmpeg для декодування, ONNX Runtime або TensorRT для інференції та структурував би це як ізольовані робітники, які публікують структуровані події на основну платформу. Якщо вам потрібен хтось, хто раніше обробляв 500 годин/день відео, це не я. Якщо вам потрібен хтось, хто може правильно спроектувати систему та запустити робочий CV конвеєр з стандартними моделями виявлення (YOLO тощо), я можу це зробити.
…
Грубе розбиття:

MVP (1 потік, базове виявлення/лічба, подієва шина, API ставок з доведеною справедливістю, базова адміністрація):
~180 годин, 6 тижнів, 5,000 USD

Повний (багатопотоковий, розширене визнання подій, повний механізм ставок, стійкість до збоїв, автоматичне масштабування, спостережуваність, система відтворення):
~550 годин, 4 місяці, 18,000 USD

Перед тим, як я зможу уточнити ці цифри: який джерело відео (IP-камера, RTMP-потік, браузерна основа)? Які події ми виявляємо (об'єкти, люди, конкретні дії)? І яка цільова затримка від виявлення події до оновлення для користувача?

Показати оригінал

Перекласти

Цій платформі потрібен бекенд, який зберігає стабільність під навантаженням, тому що відеоаналіз в реальному часі, логіка в стилі ставок і механіки provably fair не прощають слабкої інженерії. Я можу спроектувати і розробити бекенд як event-driven систему, де результати відеоаналізу надходять у чистий rules engine, кожне рішення логуються, а масштабування залишається передбачуваним при різкому зростанні числа одночасних користувачів.

Для відео я зазвичай вибудовую архітектуру по ланцюжку: ingest → decode → inference → event aggregation → storage and playback, з чіткими межами між компонентами, щоб можна було замінити CV-моделі або змінити провайдера стрімів без переписування всього стека. AI-шар може працювати як окремі воркери, які публікують структуровані події, наприклад кількість виявлень і розпізнані моменти, а основна платформа використовує ці події для управління станом гри, коефіцієнтами і оновленнями для користувачів. Я також закладаю provably fair у робочий процес з першого дня — через commit-reveal seeds і прозорий audit trail, щоб це не довелося додавати поверх готової системи пізніше.

Одна запам'ятовуюча ідея для функції — Replay Proof Card для кожного завершеного раунду. В ній буде доказ fairness seed, коротка тимчасова шкала подій і посилання на фрагмент replay, щоб підтримка і користувачі могли за кілька секунд зрозуміти, що сталося, при цьому сирі логи зберігалися б для більш глибокого аудиту.

https://live.chatbullet.com
https://app.cookiecad.com

… Оцінка бюджету і термінів для MVP: $2,000–$2,500, близько 2–3 тижнів, приблизно 80–120 годин.
Оцінка бюджету і термінів для повного проекту: $4,000–$6,000, близько 1–2 місяців, приблизно 200–400 годин.

Дякую!

Показати оригінал

Перекласти

Стек по задачі: Python/FastAPI + Go на гарячих шляхах, GStreamer/FFmpeg для ingest, ONNX/TensorRT під інференс, Kafka для подійної шини, Postgres + ClickHouse під аналітику та аудит. CV-моделі підбираю під конкретику — detection, counting і event recognition вимагають різних оптимумів по latency/точності.
Provably fair — commit-reveal з HMAC та публічним seed-аудитом, робив.
MVP (1 потік, базова детекція, подійна модель, мінімальний betting API, single-region): 6 тижнів, ~220 годин, $8 500.
Full Project (multi-stream, розширена CV-аналітика, повний betting engine, provably fair, observability, auto-scaling, відмовостійкість): 4.5 місяця, ~680 годин, $24 000.
Сразу прозоро: веду паралельно ще один проект, під ваш закладаю 25–30 годин на тиждень — терміни вище вже з цим розрахунком, не зірву. Якщо потрібен фуллтайм-фокус, скажіть — перерахую.
До фінальної оцінки хочу 15 хвилин на дзвінок: що саме детектимо, цільовий FPS, latency-бюджет, тип гри. Від цього терміни можуть зсунутися в обидві сторони.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт. Є великий досвід з Node.js. Готовий до співпраці. Звертайтеся.

Показати оригінал

Перекласти