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.
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.
Шукаємо фахівця або команду для впровадження AI-рішень у комунікацію медичного центру КТ та МРТ. Потрібно: інтегрувати AI у телефонію для обробки вхідних і холодних дзвінків; забезпечити природне українськомовне спілкування з мінімальними паузами; інтегрувати AI-асистента в чат Binotel або запропонувати ефективну альтернативу; автоматизувати відповіді на запитання, первинну консультацію та запис на обстеження. Важливо: сфера медицини потребує точного збору інформації перед КТ або МРТ, зокрема щодо зони обстеження, підготовки, направлення та можливих протипоказань. Рішення має бути емпатичним, професійним і передбачати передачу складних випадків оператору. У відгуку прошу надіслати релевантні кейси, опис запропонованого рішення та орієнтовні терміни. Досвід у медичних проєктах буде перевагою.
Необхідно розробити додаток в MATLAB, який зможе обробляти зображення/відео, виділяти окремі предмети, аналізувати їх характеристики і за необхідності використовувати методи машинного навчання для автоматизації аналізу. Бажано: впевнене знання MATLAB; досвід у Computer Vision / Image Processing; досвід з Machine Learning;
розробника для створення AI-ботів - мультиагентна система та автоматизацій в AI-додатку. Що потрібно: володіння n8n; досвід інтеграції OpenAI та інших AI-моделей через API; робота з вебхуками, REST API та Supabase; уміння створювати надійні AI-воркфлоу та автоматизації. Створювати мультиагентні системи з нуля або з фреймворку AI Agents, MCP, RAG
Підрахунок готової продукції та людейНекондиційна продукція.Yа прикладі високопродуктивної лінії, забезпечити точний підрахунок пропускної спроможності, участь робочої сили, виявлення некондиції та контекст зупинок/переналагоджень, надаючи готову аналітичну інформацію.