Ускорити роботу алгоритму на основі Pandas

Необхідно провести глибоку технічну перевірку трьох PDF-файлів на достовірність та можливі ознаки редагування або підробки. Потрібна не лише візуальна оцінка документів. Виконавець повинен добре розуміти внутрішню структуру PDF-файлів та вміти аналізувати: метадані файлів; структуру PDF та окремих об’єктів; історію створення і можливого редагування; використане програмне забезпечення; вбудовані шрифти, зображення, шари та інші елементи; можливі ознаки повторного збереження, конвертації, внесення змін або формування документа заднім числом; будь-які технічні невідповідності, які можуть свідчити про маніпуляції з файлами. За результатом перевірки необхідно надати зрозумілий письмовий висновок щодо кожного файлу із зазначенням виявлених ознак, ризиків та обмежень перевірки. Розглядаємо фахівців, які мають практичний досвід у цифровій криміналістиці, аналізі PDF-документів, метаданих або перевірці електронних файлів на автентичність. У відгуку, будь ласка, коротко опишіть ваш досвід, методи та інструменти, які ви використовуєте для такої перевірки.

Індикатор для користування у торгівлі повинен визначати певні діапазони з історію і аналізувати їх з поточним

Шукаю розробника для створення AI-асистента на базі OpenAI GPT-5.5 з інтеграцією Tourvisor API (Пошук турів).Що необхідно реалізуватиBackend Бажано: Python (FastAPI) або Node.js Backend повинен мати REST API для інтеграції з зовнішніми сервісами.Інтеграція з OpenAI Необхідно використовувати OpenAI API (GPT-5.5). ИИ повинен: вести діалог з клієнтом; пам'ятати історію переписки; автоматично визначати мову (російська/казахська); відповідати як менеджер туристичного агентства; використовувати системний промпт і базу знань.Інтеграція з Tourvisor На першому етапі буде використовуватися тільки: API "Пошук турів" Після отримання даних від клієнта backend повинен звертатися до Tourvisor API і отримувати реальні пропозиції. Архітектура повинна передбачати можливість подальшого підключення: API "Гарячі тури"; API "Описання готелів"; без суттєвої переробки проекту.Логіка роботи ИИ повинен самостійно вести діалог. Наприклад: Клієнт: Хочу в Туреччину ИИ уточнює: місто вильоту; дати; кількість дорослих; кількість дітей; вік дітей; бюджет; побажання. Після отримання необхідних даних backend виконує запит до Tourvisor API. Отримані результати передаються GPT для формування красивої відповіді клієнту.Важливі вимоги ИИ не повинен: вигадувати ціни; вигадувати наявність місць; вигадувати тури. Використовувати тільки інформацію, отриману з Tourvisor API.Бажано використовувати Function Calling (Tools) Потрібно реалізувати окремі функції: searchTours() В майбутньому будуть додані: searchHotTours() getHotelInfo()Панель адміністратора Потрібна проста веб-панель, де можна: змінити системний промпт; завантажити/змінити базу знань; переглянути історію діалогів; переглянути логи та помилки.Технології Python FastAPI (бажано) Docker PostgreSQL Swagger/OpenAPIЩо повинно бути передано по завершенні джерельний код проекту; інструкція по установці; Docker-конфігурація; документація API; допомога з першим запуском.Будуть перевагою досвід роботи з OpenAI API; досвід інтеграції з Tourvisor API; досвід створення AI-асистентів для WhatsApp, Telegram або інших месенджерів.Додаткове побажання Проект повинен бути написаний модульно, щоб в майбутньому можна було без переробки підключити: WhatsApp (Talk Me або інший сервіс); Telegram; Instagram Direct; сайт компанії. Важливо: передбачити можливість підключення API "Гарячі тури" та "Описання готелів" в майбутньому без зміни основної логіки додатку.

Потрібен досвідчений Python-розробник для створення програми автоматизації роботи із сайтом. Що має робити бот: Авторизуватися в моєму акаунті на сайті. Постійно (24/7) відстежувати появу новихWork Orders. Після появи нового замовлення відкривати його картку. Аналізувати інформацію про замовлення (тип робіт, місто, відстань, опис). Автоматично приймати замовлення, які відповідають заданим умовам. Якщо замовлення не відповідає умовам, пропускати його. Надсилати сповіщення в Telegram про прийняті та пропущені замовлення. Вимоги: Python. Playwright (бажано) або Selenium. Робота через звичайний браузер. Передача повного вихідного коду після завершення проєкту. Надання інструкції зі встановлення та запуску. Обов’язковий досвід розробки подібних систем автоматизації. Під час відгуку, будь ласка, надішліть приклади аналогічних проєктів.

Потрібно реалізувати проєкт зі збору та структурування великого масиву зображень із відкритих вебджерел (на першому етапі 2000 зображень).
 Задача включає: - автоматизований збір зображень; - завантаження файлів у максимально доступній якості; - класифікацію зображень за категоріями. Очікуваний результат: - структурована база зображень; - зрозуміла система каталогізації; - передача результату через Google Drive або інший погоджений спосіб;