- Проєкти -
- Оцінка -
- Рейтинг 110
Бюджет: 1300 UAH Термін: 5 днів
Добрий день .
Введіть правки в ціновий список відповідно до вимог ринок-плейс Розетки.
Доповнимо перелік характеристик у відповідності з аналогічними товарами на Розетці.
З повагою ,
Скурський Олександр.
Бюджет: 500 UAH Термін: 3 дні
Здоров’я
Пропонуємо свої послуги по підготовці прайсу для розетки. Оплата через сейф після затвердження прайсу Розеткою.
Бюджет: 100 UAH Термін: 1 день
10 гривень за позицію, але не менше 500 гривень за файл
термін - протягом днів при наявності файлу завантаження
Бюджет: 1500 UAH Термін: 1 день
Можу виконати ваше завдання. Пропоную детальніше обговорити умови виконання і вартість. Пишіть тут або у Telegram / Viber - 0973502281
Ставки приховані
Ставки поки відсутні
Бюджет: 1500 UAH Термін: 2 дні
Вітаємо Вас! Буквально 2 дні тому зробив аналогічну роботу.
Якщо є база товарів в xls, то швидко зробимо з неї xml (а точніше, yml, як просить Розетка)
Нехай ціна Вас не турбує, по-перше, вона приблизна (мало інформації про завдання, невідомо, в якому стані зараз знаходиться ваша база), по-друге, працюємо до затвердження.
Пишіть, ми обговорюємо деталі.
Актуальні фриланс-проєкти в категорії Бази даних та SQL
Потрібно розробити окрему CRM-систему для централізованої обробки всіх роздрібних замовлень з різних каналів продажу (Prom, Rozetka, власні сайти та ручні замовлення). Основні вимоги: Єдиний реєстр замовлень з усіх джерел із збереженням інформації про джерело та його статус. Окремий внутрішній статус CRM, який працює незалежно від статусу на маркетплейсі чи сайті, із двосторонньою синхронізацією статусів там, де це підтримується. Гнучка інтеграція з 1С: для кожного джерела адміністратор може окремо ввімкнути або вимкнути автоматичне вивантаження замовлень. Інтеграція з перевізниками для автоматичного створення ТТН, збереження її номера в CRM та передавання номера ТТН на Prom і Rozetka. Інтеграція з Checkbox для створення проєктів чеків, використовуючи налаштовувану відповідність способів оплати, з подальшим контролем фіскалізації. Підтримка ручного створення замовлень (телефон, Viber, Telegram, Direct тощо) з повним подальшим циклом обробки через CRM. Усі API-ключі та налаштування інтеграцій повинні керуватися адміністратором через інтерфейс CRM без участі програміста. Повний журнал дій і логування інтеграцій для контролю роботи системи. Основна мета Менеджер повинен мати можливість повністю обробити замовлення в одному інтерфейсі CRM — від отримання замовлення до створення документа в 1С, ТТН, проєкту чека та завершення замовлення, без необхідності заходити в кабінети Prom, Rozetka, сайтів, перевізників або Checkbox.
У нас працює синхронізація двох джерел даних із CRM. Система в цілому стабільна. Але залишається частина, які розсинхронізуються. Основна гіпотеза — в одному з джерел дані змінюються вже після первинної синхронізації, і ці зміни не завжди підтягуються в CRM. + данні в двох джерелах мають різні назви/ідентифікатори хоча являють собою одні і тіж сутності
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).
Привіт Є невелике відділення, куди поступають пацієнти. Потрібно розробити просту "базу даних", в якій можна буде вносити розхідні матеріали, перпарати та інше, прихід вихід, а також списувати використання на конкретного пацієнта. Функціонал який необхідний Довідники Медикаменти Витратні матеріали(можливість вносити вручну) Пацієнти(можливість вносити постійно нових і видаляти тих хто виписаний) Працівники(можливість змінювати)Облік руху Єдина таблиця (журнал руху), в якій реєструються все Прихід та списання Можливість корекції в ручну При списанні медична сестра повинна вибрати: дату; пацієнта; препарат або матеріал; кількість; своє ПІБ. Система автоматично зменшує залишок. При приході старша медична сестра повинна мати можливість внести: Дата поставки; Препарат/матеріал; Залишкова кількість; Звідки прийшло; Термін придатностіАвтоматичний функціонал автоматичний розрахунок залишків; контроль мінімального запасу; контроль термінів придатності; попередження про низькі залишки; захист від списання більшої кількості, ніж є в наявності; випадаючі списки; перевірка правильності введення даних; умовне форматування.Звіти Потрібно реалізувати автоматичні звіти: поточні залишки; використання за період; використання по пацієнту; використання по працівнику; історія руху конкретного препарату.Бажано реалізація на Google Sheets; Заповнювати бази будемо самостійно. Потрібен шаблон для роботи. Скільки це коштує не знаю, тому почнемо зі 50$, а ви пропонуйте свої варіанти і бажано щоб був досвід.
Потрібно обрахувати статистику у медичному проекті (включно з кореляціями). Також, є запит на створення математичної моделі прогнозування розвитку патологій на основі наявних даних.