Бюджет: 400 PLN Термін: 2 дні
Вітаю! Саме той формат — коучинг із поясненням логіки в Zoom — мені найближчий,
бо я сам будую AI-автоматизації і розумію, що важливо навчитись, а не отримати
чорну скриньку.
Досвід з вашим стеком:
— n8n: будував HR-автоматизації, парсинг даних, API-інтеграції
— LLM API: працюю з Claude, GPT, Gemini у реальних продуктах
— Google Workspace: Sheets, Gmail, Calendar — стандартний набір
— Парсинг PDF/DOCX резюме через AI з оцінкою кандидатів
Як бачу нашу роботу:
1. Перший дзвінок — розбираємо вашу воронку і планую кроки
2. Далі сесії по 1-1.5 год з записом — ви робите руками, я пояснюю логіку
3. Після кожної сесії — короткий підсумок що зробили і наступний крок
Погодинна ставка: 800 грн/год (≈ 20$/год)
Старт: завтра або будь-коли зручно вам
Можу показати живі проекти з AI-автоматизацією.
Бюджет: 250 PLN Термін: 1 день
Дмитре, можу допомогти з n8n у форматі коучингу: без «чорної скриньки», з розбором логіки крок за кроком і записом сесій. Досвід з web-сервісами, API та інтеграціями дозволяє швидко зібрати HR-воронку: Gmail+LLM для парсингу CV, відбір у Google Sheets, форми та запис у Calendar. Можу стартувати найближчим часом, проведемо перший дзвінок і визначимо план.
Бюджет: 400 PLN Термін: 7 днів
Доброго дня! Будував саме такі звʼязки в n8n — парсинг резюме з пошти, оцінка кандидатів через Claude/GPT API і вивантаження в Google Sheets з календарем. Формат менторства мені підходить: показую логіку на екрані, ви повторюєте руками, все під запис. Ставка 500 грн/год за зідзвони, стартувати можу хоч завтра. Скажіть лише — кандидатів оцінюєте за готовим списком критеріїв, чи цю рубрику теж разом складаємо?
- Проєкти -
- Оцінка -
- Рейтинг 663
Бюджет: 1000 PLN Термін: 1 день
Вітаю! HR-воронка на n8n з парсингом CV через LLM, оцінкою кандидатів і подальшим занесенням у Google Sheets та призначенням зустрічей у Calendar — задача знайома, активно працюю з OpenAI та Gemini API. Формат коучингу зі спільним розбором логіки в Zoom мені цілком підходить — пояснювати технічне просто я вмію. Деталі, ставку й старт радо обговорю в особистих повідомленнях.
- Проєкти -
- Оцінка -
- Рейтинг 120
Бюджет: 250 PLN Термін: 1 день
Створю автоматизацію будь-якого рівня в n8n
+ Поясню, як створити бота, автоматизацію рівно за один день!
Розумію, що інші продавці скажуть, що я псих, але тільки психи змінювали історію)
Бюджет: 100 PLN Термін: 1 день
Вітаю , як раз маю як багато проектів на н8н так і досвід менторства , як раз схожего , саме с ШІ ботом у такому форматі
1) 20$ година
2) Навчав налаштовувати ШІ помічника , та зробити з ним автоматизіцію , для людина , яка зовсім у цьому не розберається
3) Завтра
Бюджет: 1800 PLN Термін: 7 днів
у нас уже є практично готове схоже рішення для AI-автоматизації рекрутингу, його можна швидко адаптувати під вашу HR-воронку і запустити перший робочий сценарій.
Погодинна ставка - 1800 грн за годину менторської роботи.
Стартувати можу найближчим часом, після узгодження першого блоку робіт на майданчику.
З менторством працювали неодноразово - коли клієнту важливо не отримати чорну скриньку, а самому розуміти логіку сценаріїв, API, обробку помилок і підтримку автоматизації після запуску.
Я би запропонував рухатися етапами
- карта HR-процесу і структура даних у таблиці
- сценарій Gmail - CV - LLM-оцінка - Google Sheets
- листи кандидатам, форми, календар і статуси
- обробка помилок, ліміти, повторні спроби, журнал дій
- навчальні сесії з поясненням, щоб ви могли змінювати сценарії самостійно
Смотрите, тут нюанс... для безпеки співпраці формат узгоджуємо в межах правил біржі, а навчальну частину можна оформити як короткий етап із демонстрацією екрана та записом, якщо це дозволено правилами майданчика =)
Уточню 2 питання
- який обсяг CV на тиждень планується обробляти
- оцінка кандидатів має бути за простими критеріями чи потрібна більш складна матриця з вагами, рівнями і причинами відхилення
Релевантні приклади
- https://business.ingello.com/vorfahr - AI-автоматизація процесів із логікою оцінки та діями в сервісах
- https://business.ingello.com/fractal - агентний підхід і автоматизація складних робочих процесів
Головна сторінка по системній автоматизації Ingello для FLH
- https://systems-fl.ingello.com/ua
Бюджет: 12345 PLN Термін: 3 дні
Привіт, чи готовий ти до того, щоб я пояснював логіку кожного вузла n8n під час спільного налаштування, а не просто здав готову автоматизацію?
Терміни та бюджет точніше обговорю в особистому листуванні.
1. Я розпочну з розбору твого сервера та налаштування Gmail тригера для парсингу вкладень.
2. Я покроково навчу тебе інтегрувати LLM API для оцінки кандидатів та фільтрації даних у Google Sheets.
3. Я проведу з тобою сесію з налаштування автоматичних листів та створення подій у Google Calendar через форми.
Дякую за розгляд моєї пропозиції. Я з нетерпінням чекаю на можливість співпраці з вами!
Бюджет: 500 PLN Термін: 3 дні
Працював з n8n та LLM API, зокрема будував ланцюги для рекрутингу: парсинг резюме, скоринг через GPT, автоматичні сповіщення в Slack або Telegram. Формат менторства мені близький, пояснювати логіку workflow і чому зроблено саме так люблю не менше, ніж будувати самому. Скажи, з чого плануєш почати: з воронки обробки вхідних кандидатів чи з якогось іншого етапу процесу? Готовий обговорити структуру дзвінків і обсяг.
Бюджет: 18000 PLN Термін: 7 днів
Доброго дня. Тут ключове — не просто завантажити дані, а зробити імпорт перевіряємим, повторюваним і без тихих помилок.
Що я зрозумів по задачі: Технічні умови: Власний сервер n8n вже розгорнуто і готовий до роботи. / Що побудуємо разом (HR-воронка): Gmail + LLM: Парсинг резюме (PDF, DOCX) з пошти $
ightarrow$ оцінка кандидатів через API (ChatGPT/Gemini/Claude)..
Як би я підійшов:
1. зафіксую формат вхідних файлів/вивантажень і схему даних, щоб не ловити помилки вже після імпорту.
2. зроблю шар валідації: обов'язкові поля, дублікат, порожні значення, невідповідності періодів і зрозумілий лог помилок.
3. автоматизую імпорт/оновлення так, щоб дані можна було звірити і безпечно перезапустити обробку.
Релевантний досвід: Нещодавно робив production-систему n8n + PostgreSQL + OpenAI + Telegram: завантаження Excel/Drive, валідація, щоденні завдання, звітність керівнику і retry-логіка.
По термінах: орієнтир 7 днів. По бюджету: 18000 — після короткого уточнення ТЗ зможу зафіксувати точніше.
Якщо актуально — першим повідомленням дам короткий план реалізації і список уточнень, щоб одразу зафіксувати MVP без зайвої розробки.
- Проєкти -
- Оцінка -
- Рейтинг 328
Бюджет: 130 PLN Термін: 10 днів
Доброго дня!
Мене цікавить ваш проєкт. Я якраз працюю з AI-автоматизаціями, LLM API та побудовою зрозумілих workflow-систем для бізнесу.
Ваш формат коучингу мені підходить: можна працювати через Zoom, з записом екрану, поетапно розбирати логіку та налаштовувати систему на вашому n8n-сервері так, щоб ви розуміли, як вона влаштована, і могли далі самостійно її підтримувати.
По вашій HR-воронці бачу зрозумілу структуру: Gmail → отримання резюме → витяг даних з PDF/DOCX → оцінка кандидатів через LLM API → фільтрація → Google Sheets → email-розсилка → форми та календар.
Я можу вести процес як ментор: пояснювати архітектуру, допомагати з логікою, промптами, API та помилками. Також за необхідності можу підключити технічного спеціаліста по n8n з нашої команди для складних ділянок, але основний формат залишиться навчальним, не “чорна коробка”.
Є досвід в AI-workflows, Google-сервісах, LLM API, автоматизаціях та поясненні технічних процесів простими словами.
Готова почати з першої діагностичної Zoom-сесії: подивитися ваш n8n, уточнити HR-процес і зібрати поетапний план автоматизації.
Бюджет: 12000 PLN Термін: 10 днів
Добрий день! Ми маємо досвід у побудові складних сценаріїв n8n з інтеграцією LLM для автоматизації HR-процесів. Реалізуємо це через формат менторства: будемо працювати в режимі парного програмування, де я поясню логіку вузлів та налаштування API, щоб Ви могли самостійно керувати системою в майбутньому.
Ставки поки відсутні
Ставки приховані
Актуальні фриланс-проєкти в категорії AI та машинне навчання
Ми займаємося отриманням грантів для вже існуючих компаній, які планують інвестиції. Ми придумали допомогу у створенні / поєднанні доступних моделей ШІ для пошуку компаній, які планують або вже знаходяться в процесі інвестицій, і запропонувати їм на це гранти (в основному ми займаємося грантами на придбання машин і обладнання). ШІ шукало б доступні сайти та реєстри для виявлення інвесторів. Потім воно також займалося б автоматизацією розсилки електронних листів цим компаніям і у відповідь відкидало б компанії, які: - підходять під категорії ліда (думаю, 5-6 параметрів); - відповіли на електронний лист і зацікавлені в гранті; Звичайно, додаткові пропозиції вітаються, я також думаю про голосові дзвінки та відправку SMS. Зазначу, що мене не цікавить пошук ТІЛЬКИ великих чи дуже великих компаній, а також менших, наприклад, які мають 8-50 працівників. І не тільки великі міста, але й менші міста. Приклад цільової аудиторії для тесту: ПОДКАРПАТТЯ Для мікро, малих і середніх підприємств (МСП) та великих підприємств з воєводства Подкарпаття, які належать до галузі безпеки та оборони. Підприємство з галузі безпеки та оборони розуміється як підприємство, яке: розробляє або виробляє продукти, технології або системи, призначені для військових застосувань, пов'язаних з національною безпекою, захистом критичної інфраструктури або безпекою громадян або надає послуги, що підтримують системи безпеки та оборони (наприклад, у сфері кібербезпеки) або проводить дослідження та розробки в області військових технологій і систем безпеки та які отримують суттєву частку доходів від продажу продуктів, технологій, систем або послуг у сфері безпеки та оборони, тобто понад 5% чистих доходів загалом (разом за останні 3 закриті облікові періоди). Підтримка доступна для компаній, які ведуть господарську діяльність організовано і безперервно на території воєводства Подкарпаття протягом не менше 24 місяців, рахуючи назад з дня оголошення набору. У нас є пропозиції сайтів для пошуку. В ідеалі, програма щодня готувала б для нас звіт про таких інвесторів. Чи може хтось нам у цьому допомогти? Я читав, що це можливо, але сам не маю часу цим займатися :)
Необхідно розробити сервіс на базі Claude або іншої підходящої AI-моделі, який зможе автоматично знаходити компанії-конкуренти, зв’язуватися з ними по електронній пошті та телефону, збирати необхідну інформацію та заносити результати в єдину таблицю. Основна задача сервісу Користувач задає конкретний запит, наприклад: - дізнатися вартість певного виду м’яса; - дізнатися ціну на конкретний вид деревини; - уточнити вартість товару або послуги; - перевірити наявність продукту; - дізнатися терміни виконання замовлення; - отримати умови співпраці. Після цього система повинна: 1. Знайти підходящі компанії. 2. Зібрати їх контактні дані. 3. Відправити їм персоналізовані листи. 4. Подзвонити компаніям за допомогою AI-бота. 5. Отримати відповіді на задані питання. 6. Зберегти всі результати в Google Sheets або іншу таблицю. Під кожну нову задачу користувач повинен мати можливість змінювати пошукові запити, критерії відбору, текст листа та сценарій телефонної розмови. Етап 1. Збір бази компаній Етап 2. Email-розсилка та збір відповідей Етап 3. AI-обдзвон компаній --- Важливі технічні вимоги - Можливість використовувати Claude для генерації листів, аналізу відповідей та управління діалогом. - Можливість замінити AI-модель без повної переробки системи. - Інтеграція з Google Sheets. - Інтеграція з Gmail або іншим поштовим сервісом. - Інтеграція з сервісом AI-телефонії. - Історія всіх листів, дзвінків та змін. - Можливість зупинити або поставити завдання на паузу. - Контроль витрат на дзвінки, листи та AI-запити. - Обмеження кількості дзвінків на день. - Захист від повторної відправки листів та повторних дзвінків одній компанії. - Дотримання законодавства про телефонні дзвінки, запис розмов, email-розсилки та використання персональних даних. --- Очікуваний результат В результаті повинен вийти сервіс, в якому користувач створює завдання, вказує, яку інформацію необхідно дізнатися, обирає географію та джерела, після чого система самостійно: 1. Збирає базу компаній. 2. Знаходить контактні дані. 3. Відправляє персоналізовані листи. 4. Обдзвонює компанії за заданим сценарієм. 5. Аналізує відповіді. 6. Формує єдину таблицю з результатами. 7. Показує, з якого джерела була отримана кожна інформація. Для першого обговорення з розробником також варто попросити окремо оцінити вартість і терміни MVP, автоматичного парсингу, AI-телефонії та щомісячної інфраструктури.
Всім привіт! Зараз на ринку дуже багато селлерів, які продають токени claude через проксі Мені необхідно протестувати різних селлерів і зрозуміти, яке API працює найбільш справно для кодування claude code Потрібно буде авторизовуватися через термінал в claude code і дивитися на стабільність роботи API (проганяти під навантаженням) і знайти найбільш оптимальний Хто зараз може взяти в роботу?
Шукаю виконавця для побудови системи AI-агентів, яка автоматизує маркетинговий і продажовий конвеєр: від генерації контенту до сегментації лідів у CRM і аналітики гіпотез. Нижче - задачі, згруповані за функціональним призначенням. Скільки саме сервісів/агентів буде в підсумковій архітектурі і на якому стеку - вирішуєте ви, виходячи з власного досвіду. Головне, щоб рішення покривало всі задачі нижче, було робочим, підтримуваним, масштабованим та обов'язково мало зручний механізм рев'ю/затвердження результатів людиною перед публікацією чи запуском реклами. Блок 1. Генерація контенту (мультиканальний копірайтинг)Один або кілька генеруючих генеруючий модулів, що видають тексти під різні формати на основі матеріалів проєкту (програми курсів, інтерв'ю, ефіри): Тексти лендінгів Email-послідовності: прогрівні ланцюжки, розсилки Пости в Telegram-бот/канал Рекламні тексти для Meta, включно з варіантами під різні гіпотези Контент-план і пости для Facebook / Instagram / Telegram Статті для блогу (в тому числі на основі транскрибованих відео — див. Блок 3)Блок 2. Виробництво фінальних матеріалівПеретворення готового тексту в кінцевий артефакт, готовий до публікації: Лідмагніти — верстка і збірка готового PDF (чек-листи, гайди) з інтеграцією Canva/Figma для редагування Рекламні креативи Meta — статичні візуали з ресайзами під формати кампаній Лендінги на Framer — структура сторінки, наповнення CMS, збірка готової сторінки під запуск.Блок 3. Відео → блог Транскрибація відео (ефіри, інтерв'ю, воркшопи) Нарізка транскрипту на статті, що ведуть у воронку Публікація в блог на основному сайті (блогу зараз немає — можливо, потрібна блог-секція на Framer CMS; відкрите питання: чи може її створити сама система, чи це окрема задача)Блок 4. Інтеграція з рекламним кабінетом Meta Вивантаження готових текстів і креативів у кабінет Тегування оголошень/кампаній за гіпотезамиБлок 5. CRM та лід-роутинг Автоматична сегментація лідів у Telegram-боті (був/не був на заході, гілка воронки, офер) Передача сегментів у CRM Автотегування нових лідів у CRM при потраплянні у воронку (через реєстрацію)Блок 6. Аналітика гіпотез Формування таблиці/дашборду гіпотез: витрати/результат по кожній воронці, лід-магніту, креативу. Періодичний АІ-аналіз з рекомендаціями: що масштабувати, що зупинити Оцінка конверсійності лендінгівЩо очікуємо у відгуку Бачення архітектури — як би ви розбили ці 6 блоків на агенти/сервіси, на якому стеку (оркестрація, генерація, зберігання даних). Портфоліо/кейси — приклади подібних систем автоматизації (маркетинг, ліди, контент-генерація). Орієнтовна оцінка термінів і вартості, бажано поетапно. Питання по ТЗ, якщо щось незрозуміло.
Шукаємо досвідченого Python/AI-розробника (або невелику команду) для створення ІІ-сервісу на базі Telegram-бота. Проект автоматизує прийом замовлень від майстрів і сервісних центрів на діючому B2B-майданчику запчастин для мобільної техніки та електроніки (каталог ~30 000 SKU). Що повинен робити бот:Мультимодальний ввід: приймати текст, голосові повідомлення (Whisper API) та фото деталей/маркувань (GPT-4o Vision), розпізнавати номенклатуру, ревізії та парт-номери.Розумний пошук: співвідносити жаргон майстрів (аккум, АКБ, дисплей, ориг) з офіційними назвами через векторний пошук (Vector DB).Інтерактивний UI: при кількох варіантах якості (Original, High Copy тощо) — групувати їх в одне повідомлення, виводити інлайн-чекбокси з цінами та залишками, перераховувати кошик «на льоту».Каскадні уточнення (Slot Filling): при неоднозначному запиті поетапно уточнювати параметри (модель → колір → ревізія).Оформлення: автоматично надсилати готовий JSON-пакет замовлення на сайт через API після підтвердження кошика.Стек: Python (FastAPI), Aiogram 3.x, OpenAI API (GPT-4o + Whisper), Qdrant, Docker + docker-compose. Термін реалізації: 5–7 тижнів.⚠️ Обов'язкова умова для відповіді: Щоб відсіяти авто-відповіді спам-ботів, вкажіть у повідомленні: яку модель ембеддингів (Embeddings) ви виберете для векторного семантичного пошуку по 30 000 технічних SKU і чому? Відповіді з шаблонним текстом без відповіді на це питання відхиляються автоматично.