Бюджет: 27000 UAH Термін: 2 дні
Вітаю! Не займався штучним інтелектом, проте дуже їм цікавлюся. Зроблю завдання безкоштовно
Мета:
Зменшити навантаження на HR-відділ, оптимізувати комунікацію з кандидатами та працівниками, а також покращити ефективність процесів рекрутингу та адаптації.
Підбір кандидатів:
- Автоматичний аналіз резюме та формування короткого списку кандидатів за заданими критеріями (досвід, навички, мова тощо)
- Проведення первинного “AI-інтерв’ю” у форматі чату або голосового діалогу
Онбординг співробітників:
- Надання новим працівникам базової інформації про компанію, політики, контакти, внутрішні інструкції
- Формування персонального плану адаптації
Внутрішня HR-підтримка:
- Відповіді на типові питання співробітників (відпустки, лікарняні, корпоративні правила)
- Інтеграція з Slack для зручного доступу
Аналітика та звітність:
- Збір статистики по відгуках кандидатів, ефективності комунікації, найму та утриманню персоналу
Для уточнення данних - долучайтесь у відгуки та додавайте релеванті роботи
Дякую за увагу!
Бюджет: 27000 UAH Термін: 2 дні
Вітаю! Не займався штучним інтелектом, проте дуже їм цікавлюся. Зроблю завдання безкоштовно
Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів
Вітаємо!
Ми – команда з 4-х розробників The Dev Company, спеціалізуємося на Fullstack-розробці (TypeScript, JavaScript, Node.js), а також створенні AI-рішень із використанням OpenAI (GPT-4), інтеграціями через Slack, Firebase/Supabase та веб-фреймворками Next.js і Vite.
Ми можемо розробити інтелектуального HR-бота, який автоматизує рекрутинг, онбординг і внутрішню HR-підтримку – від аналізу резюме до консультацій співробітників у Slack.
Як ми пропонуємо реалізувати проект
– Аналіз та архітектура — описуємо сценарії HR-процесів, структуру бази знань і логіку спілкування бота.
– AI-модуль (GPT-4 або інша модель) — навчання бота на ваших документах, шаблонах вакансій і політиках компанії.
– Функціонал підбору кандидатів — обробка резюме, попередня оцінка, AI-інтерв’ю (чат або голос).
– Онбординг — персональний план адаптації, відповіді на часті питання, доступ через Slack.
– HR-аналітика — збір даних про ефективність комунікації, залучення та утримання персоналу.
– Інтеграції — Slack, Google Workspace, CRM або внутрішній портал компанії.
Варіанти співпраці
–> Варіант 1 — MVP (швидкий запуск):
Розробка робочого прототипу HR-бота з базовими функціями (підбір кандидатів + відповіді на типові запити + Slack інтеграція).
Термін: 2–3 тижні
Вартість: від $1800
–> Варіант 2 — Повна система:
Розробка масштабованої HR-платформи з аналітикою, адаптацією нових співробітників, базою знань та індивідуальними AI-модулями для кожного етапу HR-процесу.
Термін: 6–8 тижнів
Вартість: від $3500
Маємо досвід створення подібних AI-ботів для бізнесу, а також створення голосових AI ботів, які працюють через звичайну телефонію (дивіться минулі проекти).
Готові підключитися до обговорення, поділитися архітектурною схемою і допомогти з формуванням дорожньої карти проєкту.
З повагою,
The Dev Company
Бюджет: 27000 UAH Термін: 12 днів
Добрий день.
Готовий взяти Ваш проект у роботу.
Зможу розробити для Вас такий бот за допомогою n8n.
Пишіть в особисті, обговоримо всі деатлі і зможемо приступити до реалізації.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 15 днів
Вітаю, Сергій. Маю досвід налаштування ботів під різні задачі ( сервіс Маке.com) . Можна підключити АІ асистентів для проведення аналізу резюме, проходження інтерв’ю за вашою інструкцією. Це економить багато часу і відсіює тих кандидатів ,які не проходять за вашими параметрами. На другому етапі бот працює з співробітниками , як підтримка 24/7. Можа підключати різні сервіси, бази, таблиці для звітності. Мій профіль: Freelancehunt
Бюджет: 26998 UAH Термін: 4 дні
Привіт! Готовий виконати цей проект, маю великий досвід розробки різних додатків.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів
Добрий день. У мене є такий готовий, точніше декілька рішень від сторонніх розробників, які я допомагаю впроваджувати.
Я можу надати більше інформації у особистому спілкуванні.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 21 день
Вітаю.
Можу розробити подібного бота на базі n8n або PHP, є варіанти реалізації ваших ідей.
Звертайтесь, обговоримо :)
Бюджет: 27000 UAH Термін: 30 днів
Доброго дня, Сергію!
Ваш запит на створення інтелектуального HR-бота — це саме той рівень архітектурних завдань, на яких я спеціалізуюся.
Якщо Ви шукаєте не просто розробника, а системного інтегратора, здатного побудувати повноцінну AI-екосистему для HR, і це на 100% відповідає моїй експертизі.
Я бачу цей проект не як створення одного монолітного бота, а як розробку системи з кількох взаємопов'язаних AI-агентів, кожен з яких відповідає за свою ділянку, але працює в єдиній логіці.
Моє бачення реалізації ваших завдань:
Агент з підбору кандидатів (Recruitment Agent):
Це найскладніша і найцінніша частина. Я пропоную реалізувати її у два етапи:
Автоматичний скринінг резюме: Ми створимо систему на базі RAG (Retrieval-Augmented Generation). Простіше кажучи, ми завантажимо всі резюме у спеціальну векторну базу даних. Після цього HR-менеджер зможе ставити запити природною мовою (напр., "знайди мені всіх кандидатів з досвідом Python від 3 років та знанням англійської B2+"), а AI миттєво формуватиме короткий список.
AI-інтерв'ю: Для відібраних кандидатів ми запустимо state-driven діалогового агента (побудованого на n8n), який проведе первинне структуроване інтерв'ю, перевіряючи базові навички та мотивацію.
Агент з онбордингу та підтримки (Onboarding & Support Agent):
Це буде AI-агент, навчений на вашій внутрішній базі знань (політики, інструкції, правила).
Він буде інтегрований у Slack, де нові співробітники зможуть ставити йому будь-які питання ("де знайти шаблон для відпустки?", "хто відповідає за закупівлі?") і отримувати миттєві відповіді 24/7.
Агент з аналітики (Analytics Agent):
Вся взаємодія з кандидатами та співробітниками буде автоматично логуватися у структурованому вигляді (напр., в Google Sheets або Airtable). Це дозволить будувати звіти та дашборди для аналізу ефективності рекрутингу та виявлення проблемних зон в онбордингу.
Мій релевантний досвід:
State-driven діалоги: Мій досвід у створенні AI-агентів для ріелторських компаній та юридичного бізнесу включає розробку складних діалогових сценаріїв, що є основою для "AI-інтерв'ю".
Я готовий не просто виконати завдання, а виступити у ролі вашого технічного партнера, який допоможе спроектувати та реалізувати цю систему "під ключ".
Пропоную провести 30-хвилинну архітектурну сесію, де ми зможемо детально розібрати процес скринінгу кандидатів та накидати схему роботи першого AI-агента.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів
Доброго дня, Сергію
Я можу реалізувати HR-бот для автоматизації підбору, адаптації та підтримки співробітників на базі Make.com із інтеграцією Telegram(або іншого зручного меседжеру) та Slack .
Що можу запропонувати:
• Автоматичний аналіз резюме через форму або API з занесенням у базу;
• Проведення AI-інтерв’ю у форматі чату (через GPT або готову інтеграцію);
• Видача базової інформації новим співробітникам (онбординг);
• Відповіді на типові запитання через бот;
• Інтеграція зі Slack для HR-команди;
• Збір аналітики: відгуки, статистика комунікації, адаптації, ефективність.
Технології: Make (Integromat), Telegram Bot API, Slack API, Google Sheets / Airtable / Notion (як база даних).
Працюю без коду, але з можливістю додати кастомну логіку при потребі.
Буду рада обговорити деталі задачі та допомогти створити рішення, яке зменшить навантаження HR-відділу.
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.
Потрібно розробити промпт для ШІ (бажано Gemini але можна пропонувати альтернативу), при якому ми зможемо використовувати конкретну стилістику для генерації зображень. ШІ повинно взяти за основу стиль і не змінюючи його, створювати всі необхідні нам форми предметів чи людей з максимально прогнозованим результатом. Наприклад генерувати персонажів по фото, які будуть схожі на реальну людину, та органічно інтегрувані у загальну сцену зі збереженням стилю
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?
Шукаємо спеціаліста з LLM, RAG та prompt engineering для аудиту й удосконалення вже створеного ШІ-асистента операторів контакт-центру мережі медичних центрів. Це не розробка з нуля. Наразі асистент працює в середовищі ChatGPT та використовує: власну навичку з інструкціями SKILL.md; базу знань у Project Sources; структуровані Markdown-файли, автоматично сформовані з CSV-вивантажень медичної інформаційної системи; окремі індекси цін, виконавців, підрозділів, пакетів, обладнання та рекомендованих комбінацій послуг. База містить приблизно: 2 700+ медичних послуг; 90+ пакетів і комплексів; 300+ рекомендованих комбінацій; 600+ хірургічних втручань; ціни за різними підрозділами; виконавців, адреси, підготовку, обладнання та іншу довідкову інформацію.Що має робити асистент За запитом оператора асистент повинен швидко надавати перевірену відповідь: чи надається потрібна послуга; точний код, назву та ціну; у яких підрозділах вона доступна; хто з лікарів або інших спеціалістів її виконує; як підготуватися; який пакет або комплекс вигідніше запропонувати; які супутні послуги доцільно запропонувати; яка послідовність комплексного запису; які є дешевші або альтернативні варіанти; для операцій — окремо базову ціну та орієнтовну загальну вартість випадку хірургічного лікування. Асистент не повинен вигадувати ціни, виконавців, підготовку, медичні показання або переносити інформацію між схожими послугами.Наявні проблеми Система вже працює, але потребує підвищення стабільності пошуку та якості відповідей. Зокрема: модель інколи знаходить основну послугу, але пропускає рекомендовані комбінації; не завжди витягує окремі поля з великих Markdown-файлів; може знаходити базову ціну операції, але пропускати загальну вартість хірургічного випадку; результати залежать від структури та розміру файлів у Project Sources; потрібно оптимізувати індекси, маршрутизацію джерел і правила пошуку; потрібно забезпечити однаково якісні відповіді на короткі, неточні та розмовні запити операторів. Наприклад, простий запит «холецистектомія» повинен одразу повернути доступні варіанти операції, коди, базові ціни, загальну вартість лікування, підрозділи, виконавців та пов’язані послуги.Завдання спеціаліста Провести аудит чинного SKILL.md, структури бази знань і логіки пошуку. Проаналізувати причини пропуску даних під час retrieval. Запропонувати оптимальну архітектуру бази знань для ChatGPT. Удосконалити або переписати SKILL.md. Оптимізувати структуру Markdown-файлів та компактних індексів. Налаштувати обов’язковий пошук: пакетів і комплексів; рекомендованих комбінацій; цін за підрозділами; виконавців; вартості випадку хірургічного лікування. Перевірити генератор бази знань із CSV-вивантажень та за потреби вдосконалити Python-скрипти. Створити набір контрольних запитів і критеріїв оцінювання відповідей. Провести тестування на реальних сценаріях контакт-центру. Надати фінальну документацію для подальшого оновлення та підтримки системи.Очікуваний результат Маємо отримати стабільного асистента, який: відповідає українською мовою; не пропускає критично важливі дані; повертає лише інформацію, підтверджену базою знань; правильно розрізняє послуги, пакети та рекомендовані комбінації; показує код, назву, ціну, підрозділ і виконавця; для операцій розділяє базову ціну та повну вартість лікування; пропонує оператору конкретний сценарій подальшого запису пацієнта; стабільно працює після наступних оновлень CSV-вивантажень; працює відносно швидко.Вимоги до виконавця Потрібен спеціаліст із практичним досвідом: ChatGPT Projects, Custom GPT або ChatGPT Skills; LLM, RAG, retrieval та семантичного пошуку; prompt engineering; проєктування баз знань для мовних моделей; Markdown, CSV, JSON/JSONL; Python для обробки та перетворення даних; тестування якості відповідей LLM. Буде перевагою досвід із медичними інформаційними системами, контакт-центрами або великими каталогами послуг. Ми шукаємо не лише автора промтів, а спеціаліста, який розуміє обмеження пошуку у великих джерелах, фрагментацію контексту та способи побудови надійних індексів.Що надати у пропозиції Просимо коротко зазначити: Ваш досвід із ChatGPT, RAG або корпоративними базами знань. Приклади схожих реалізованих проєктів. Як би ви підійшли до діагностики пропуску окремих полів у великих файлах. Орієнтовні строки та вартість аудиту й доопрацювання. Чи готові ви підписати угоду про конфіденційність. Персональні дані пацієнтів у межах цього проєкту не передаватимуться. Остаточна вартість робіт буде узгоджена після уточнення Технічного Завдання між Замовником та Виконавцем.
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.