Введення інформації
Проект виконаний раніше терміну, добровільно і відповідно до інструкцій.
Бюджет: 4000 RUB Термін: 2 дні
Добрий вечір, Алеся
Мені називають Юлія.
Алеся, я ознайомився з описом проекту, потрібно заповнити інформацію про товари на платформі Shopify, 50 сторінок. Готова виконати роботу.
Знання англійської мови на рівні upper-intermediate.
Напишіть: 1. скільки позицій потрібно заповнити 2. який напрямок (специфікація), а я у відповідь розповім детальніше, як працюю. Так добре?
Бюджет: 1500 UAH Термін: 3 дні
Вітаємо Вас!
Зробіть все якомога якісно і швидко!
Зв’язок :
Пошта: [email protected]
Бюджет: 4000 RUB Термін: 2 дні
Будемо раді співпраці!
Готова виконати тестову задачу. Впевненість і обережність гарантуємо.
Бюджет: 4000 RUB Термін: 1 день
Добрий день . Я – початковий фрілансер. Зараз працюю над своїм портфоліо і рейтингом на сайті. Навчання «Комп'ютерна графіка і мультимедіа». Готовий піти на роботу прямо зараз. Ми намагаємося зробити це якнайшвидше. 24/7 на зв’язку. Знання англійської мови B2. Готовий обговорювати ціну, яка підготує і мене, і вас. Знання фотошопа, як і повного пакету Adobe на високому рівні.
Телеграм: @a_isaienko
WhatsApp: +380937113099
електронна пошта: [email protected]
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.