WEB3 аутентифікація MEtamask на сайті

Локація: Віддалено Тип: Повна зайнятість / Часткова зайнятість Компанія: Dante Labs(dantelabs.us) -Про роль Ми створюємо платформу, схожу на TradingView, доповнену розширеними можливостями на основі штучного інтелекту. Наша мета - надати користувачам інтелектуальні прогнози ринку, складні аналітичні інструменти та функціонал для побудови графіків наступного рівня, щоб підтримувати більш розумні торгові рішення. Платформа розробляється з акцентом на чисту архітектуру, масштабованість та безперебійну роботу як на фронтенді, так і на бекенді. Ми шукаємо талановитих інженерів, які зацікавлені у створенні високопродуктивних, даних інтенсивних додатків на перетині фінансів, штучного інтелекту та Web3. Що ви будете робити - Проектувати та створювати масштабовані бекенд-сервіси та API - Розробляти адаптивні, високопродуктивні фронтенд-інтерфейси - Інтегрувати аналітику та моделі прогнозування на основі штучного інтелекту - Забезпечувати надійність, безпеку та низьку затримку в роботі - Співпрацювати з командами продукту, дизайну та штучного інтелекту для впровадження функцій Хто ви - Міцний досвід у бекенд-розробці (Node.js, Python, Go або Rust) - Сильні навички фронтенду (React, Next.js, TypeScript) - Розуміння фінансових даних, торгових платформ або ринкової аналітики (плюс) - Досвід роботи з блокчейном або Web3 (плюс) - Пристрасть до чистого, тестованого та масштабованого коду - Комфорт у роботі в повністю віддаленому, швидкому середовищі Що ми пропонуємо - Конкурентна компенсація (USD або крипто) - 100% віддалено – працюйте з будь-якого місця - Гнучкий графік - Можливість формувати продукт з високим впливом з нуля - Робота з глобальною, талановитою та підтримуючою командою Як подати заявку Щоб подати заявку на цю роль, будь ласка, виконайте наступні кроки: -Виконайте домашнє завдання Відвідайте наступний репозиторій GitHub і дотримуйтесь інструкцій у файлі README(блокчейн завдання лише): https://github.com/dantelabs-team-8/fullstackblockchain -Запишіть відео Loom Як тільки ви завершите завдання, запишіть коротке відео Loom, в якому пояснюєте своє рішення та результати. -Надішліть свою заявку *Надішліть наступне на hr[at]dantelabs[dot]us: *Ваше резюме *Посилання на ваше відео Loom *(Необов'язково) Будь-які додаткові примітки або контекст щодо вашого рішення -Наступні кроки Наша технічна команда розгляне вашу заявку. Якщо вона відповідатиме нашим очікуванням, ми запросимо вас на технічне інтерв'ю та продовжимо процес найму.

Шукаємо спеціаліста з безпеки Solana-програм для проведення аудиту смартконтракту перед деплоєм у mainnet. Стек контракту: Rust + Anchor framework SPL Token (переказ/зберігання токенів в PDA) Механіки: раунди з таймінгом, ескроу ставок, resolver фінальної ціни, розрахунок і розподіл виплат, claim-інструкції, emergency pause + refund, налаштування комісії через admin authority Перевірка на типові вразливості Solana/Anchor: missing ownership/signer checks, account validation, integer overflow, PDA seeds collisions, reentrancy-патерни, привілеї authority-ключів Аналіз логіки розподілу виплат (округлення, edge cases з багатьма учасниками) Перевірка emergency-механізмів (pause, refund) — чи неможливо їх обійти або зловжити ними Звіт з класифікацією знахідок за критичністю (Critical/High/Medium/Low) та рекомендаціями Повторна перевірка після виправлень (re-audit fixes) Вимоги до виконавця: Підтверджений досвід аудиту або розробки Solana-програм (Rust/Anchor) — просимо посилання на GitHub, попередні аудити або приклади знайдених вразливостей Розуміння специфіки SPL Token та PDA-ескроу патернів Досвід з інструментами статичного аналізу (Soteria, Sec3, cargo-audit) буде плюсом У відгуку просимо вказати: Досвід саме з Solana (не EVM) — конкретні проєкти Орієнтовну вартість і термін для контракту такого обсягу Формат звіту (приклад, якщо є)

Що ми рахуємо у проєкті: Realized PnL, ROI і Win Rate для криптогаманців - наскільки прибутково гаманець торгував певним токеном за обраний період. На яких даних: історія on-chain транзакцій гаманця (свопи, перекази токенів) + ринкова ціна токена на момент кожної угоди. Основне джерело даних - Moralis: два виклики під час первинного завантаження гаманця - нативні ETH-перекази і усі ERC-20 token transfers. З чим порівнюємо: Nansen.io - беремо як еталон, порівнюємо наші розраховані метрики з тим, що показує Nansen для тих самих гаманців за той самий період. Проблема: наші цифри суттєво відрізняються від Nansen, і ми не до кінця розуміємо, за якими правилами частина дій гаманця має класифікуватись для цілей PnL. Потрібно пофіксити розрахунок Realized PnL, ROI і Win Rate, щоб збігались з Нансеном. В заявці напишіть плз : - досвід в схожих задачах - досвід з Nansen - досвід з Moralis - досвід з DeFiLlama - досвід зі статою по криптоопераціям - приблизну вартість і сроки фіксу

Приступити важно - СЬОГОДНІ Потрібна людина, у якої є досвід написання торгових ботів на дексах (потрібен в мережі BSC) з розумінням вартості транзакцій, газу тощо Хочу протестувати кілька торгових стратегій на реальному торговому агенті Мені потрібно оперативно розробити автономного трейдингового агента, який використовує API Trust Wallet і CoinMarketCap для виконання угод в мережі BNB Chain (BSC) на основі 3–5 закладених стратегій. Стек технологій (обов'язковий) - Trust Wallet Agent Kit (TWAK) — для самокастодіального підписання і виконання транзакцій (https://portal.trustwallet.com) - CoinMarketCap AI Agent Hub — для отримання ринкових даних і сигналів (https://coinmarketcap.com/api/agent) - BNB AI Agent SDK — для швидкої інтеграції (https://github.com/bnb-chain/bnbagent-sdk) Функціональні вимоги Дані (CMC AI Agent Hub) - Отримання даних через MCP або x402 (https://coinmarketcap.com/api/agent) - Використання готових Skills для RSI, MACD, Fear & Greed, обсягів Виконання (Trust Wallet Agent Kit) - Локальне підписання транзакцій — ключі залишаються у користувача (https://portal.trustwallet.com) - Автономний режим: агент сам підписує і відправляє угоди - Обмеження: просадка (drawdown), денний ліміт, стоп-лосс, вайтлист токенів - Використання x402 для оплати даних/обчислень Стратегії - Реалізувати 3–5 описаних стратегій з можливістю перемикання між ними - Приклади: комбінація funding rates + Fear & Greed, DCA на основі настроїв з фільтрами Технічні вимоги - Мова: Python (бажано) або TypeScript/JavaScript - Інструменти: TWAK CLI, CMC CLI, BNB AI Agent SDK Хто може взятися?