Разработка с нуля. Необходимо спроектировать и собрать интерактивный дашборд для руководства интернет-магазина. Главная цель визуализировать KPI за последний квартал, чтобы помочь команде быстро оценивать прибыльность различных категорий товаров и эффективность каналов привлечения трафика. Итоговый продукт должен позволять пользователям фильтровать данные по времени и сегментам аудитории.
Настройка. Пожелания и особенности: Всем привет, задача смешная. Есть синтетический датасет, нужно а логиноме настроить узлы и выполнить пару заданий. Цена договорная, задача не сложная.
Разметка данных. # Техническое задание на разметку покерных кадров и игровых эпизодов ## 1. Цель разметки Нужно подготовить качественный датасет для обучения системы, которая по кадру или короткой последовательности кадров будет восстанавливать состояние покерного стола в структурированный JSON. Разметка нужна не для обучения модели игре в покер, а для обучения модели: - видеть карты Hero(Main игрока); - видеть карты борда(раскладка на столе); - видеть банк, ставки и стеки; - видеть дилера и активного игрока; - видеть действия игроков; - фиксировать переходы между улицами и новыми раздачами. ## 2. Что является единицей разметки В проекте используются два типа разметки: 1. Разметка отдельного кадра. 2. Разметка игрового события или короткого фрагмента. ### 2.1. Разметка кадра нужна для - карт; - банка; - стеков; - ставок; - позиции дилера; - активного игрока; - стадии раздачи. ### 2.2. Разметка события нужна для - фиксации нового действия игрока; - смены улицы; - начала новой раздачи; - восстановления последовательности действий. ## 3. Общие правила работы команды разметки - Не угадывать значения, если они не видны. - Не дописывать карты оппонентов, если они закрыты. - Не исправлять за клиента покера “логически возможные” состояния. - Размечать только то, что реально отображается на экране. - При сомнении ставить `null` или помечать sample как требующий проверки. - Любое спорное место фиксировать в `notes`. ## 4. Какие данные поступают на разметку На разметку поступают: - видеофайлы игровых сессий; - при необходимости crop-фрагменты по зонам стола. Для каждого sample должны быть доступны: - `sample_id` - `session_id` - `source_video` - `frame_index` - `timestamp_seconds` - `profile_name` ## 5. Какие кадры нужно отбирать ### Нельзя размечать все подряд кадры из видео без отбора. Нужно отбирать в первую очередь: - начало новой раздачи; - момент выдачи карт Hero; - появление флопа; - появление терна; - появление ривера; - момент появления действия игрока; - кадры с изменением банка; - кадры с изменением ставки; - кадры с появлением дилерской кнопки в новом месте; - кадры с визуальными помехами, анимацией, блюром, компрессией; - редкие и сложные случаи. Нужно избегать: - десятков почти одинаковых соседних кадров; - переизбытка статичных кадров без нового состояния; - перекоса в сторону только “чистых” кадров. ## 6. Что нужно размечать на каждом кадре ### 6.1. Обязательные поля кадра - `sample_id` - `profile_name` - `review_status` - `hero_seat_index` - `dealer_seat_index` - `street` - `pot` - `hero_cards` - `board_cards` - `players` - `notes` ### 6.2. Поля по игрокам Для каждого места за столом: - `seat_index` - `stack` - `bet` - `action` Если значение не видно: - ставится `null` и помечается timestamp ### 6.3. Что именно нужно определить по игрокам По каждому игроку нужно пытаться зафиксировать: - присутствует ли игрок на месте; - виден ли стек; - есть ли текущая ставка; - есть ли видимый action label; - является ли игрок активным. ## 7. Справочник допустимых значений ### 7.1. Стадии раздачи Допустимые значения `street`: - `unknown` - используется в крайне редких случаях, либо когда есть тайминг между сессиями - `preflop` - `flop` - `turn` - `river` ### 7.2. Действия игроков Допустимые значения `action`: - `fold` - `check` - `call` - `bet` - `raise` - `all_in` - `post_blind` - `sit_out` - `unknown` - `null` ### 7.3. Формат карт Карты записываются в формате: - `Ah` - `Kd` - `2c` - `Ts` Допустимые ранги: - `2 3 4 5 6 7 8 9 T J Q K A` Допустимые масти: - `c d h s` ## 8. Правила разметки карт ### 8.1. Hero cards Нужно размечать только карты Hero, если они видны. Правила: - у Hero может быть 0, 1 или 2 читаемых карты на кадре; - если карта закрыта, смазана или не читается уверенно, не нужно угадывать; - если одна карта читается, а вторая нет, размечается только читаемая часть по внутреннему формату проекта или обе как `null` по правилам конкретного пайплайна. Рекомендуемое практическое правило для датасета: - если хотя бы одна из двух карт Hero не читается надежно, весь набор `hero_cards` помечать как неполный и отправлять на верификацию. ### 9.2. Board cards Нужно размечать только реально открытые карты борда. Правила: - preflop: `board_cards = []` - flop: ровно 3 карты, если все видны - turn: ровно 4 карты, если все видны - river: ровно 5 карт, если все видны Если одна из карт борда не читается: - не восстанавливать ее логически; - ставить `null` или помечать кадр как частично невалидный. ### 9.3. Запрет на угадывание Запрещено: - угадывать ранг по цвету; - угадывать масть по форме; - переносить карту с прошлого кадра без подтверждения правилами пайплайна; - восстанавливать карту “потому что она должна быть такой”. ## 10. Правила разметки банка, стеков и ставок ### 10.1. Pot Нужно размечать значение банка ровно так, как оно видно на экране. Правила: - убирать валютные символы только на этапе нормализации, но не при визуальной оценке; - если число не читается уверенно, ставить `null`; - если видна только часть числа, не достраивать остальное. ### 10.2. Stack Нужно размечать стек игрока, если он виден на соответствующем месте. Правила: - если игрок отсутствует, стек = `null`; - если область закрыта анимацией, стек = `null`; - если число читается не полностью, стек = `null`. ### 10.3. Bet Нужно размечать текущую ставку игрока на столе. Правила: - если ставки перед игроком нет, допустимо `0` или `null` по принятой схеме датасета; - внутри одного датасета правило должно быть единым; - если неясно, есть ставка или нет, ставить `null`. ## 11. Правила разметки действий игроков Действие размечается только если оно действительно видно на кадре. Источники действия: - action badge рядом с игроком; - текст в зоне действия; - явный визуальный индикатор клиентского интерфейса, банер действия или всплывающее окно. Если действие не видно явно: - не выводить его из логики игры; - не подставлять “скорее всего call” или “скорее всего fold”. Важно: - разметка действия на кадре и реальное событие в hand history могут не совпадать по времени; - разметчик фиксирует только то, что видно на экране в данный момент. ## 12. Правила разметки дилера и активного игрока ### 12.1. Dealer seat Нужно определить место дилера по кнопке дилера или иному явному индикатору. Если кнопка дилера не читается: - ставить `null` ### 12.2. Active player Нужно определить игрока, чей ход активен сейчас. Признаки: - подсветка места; - таймер хода; - анимация активного места; - специфический индикатор клиента. Если активный игрок не определяется надежно: - ставить `null` ## 13. Разметка игровых событий и переходов Кроме кадров нужно размечать ключевые события. ### 13.1. Обязательные типы событий - `new_hand` - `hero_cards_dealt` - `flop_revealed` - `turn_revealed` - `river_revealed` - `player_action` - `showdown` - `hand_finished` ### 13.2. Что указывать у события - `event_id` - `session_id` - `start_frame_index` - `end_frame_index` - `timestamp_start` - `timestamp_end` - `event_type` - `seat_index`, если событие связано с конкретным игроком - `notes` ## 14. Формат аннотаций Для каждого кадра рекомендуется хранить JSON со структурой: ```json { "sample_id": "session01_000123", "profile_name": "pokepok_recording_4max", "review_status": "labeled", "hero_seat_index": 0, "dealer_seat_index": 2, "street": "flop", "pot": 250.0, "hero_cards": ["Ah", "Kd"], "board_cards": ["Qs", "Jh", "2c"], "players": [ { "seat_index": 0, "stack": 1450.0, "bet": 100.0, "action": null }, { "seat_index": 1, "stack": 980.0, "bet": 100.0, "action": "call" } ], "notes": "" } ``` ## 15. Критические ошибки разметки Критическими считаются: - неверные карты Hero; - неверные карты борда; - неверный dealer seat; - неверная стадия улицы; - дублирование одинаковой карты в одной раздаче; - угадывание скрытых карт; - угадывание действия без визуального подтверждения. Такие ошибки недопустимы и должны исправляться в первую очередь. ## 16. Проверка качества разметки ### 16.1. Первый уровень - самопроверка разметчика; - проверка заполненности обязательных полей; - проверка формата карт и чисел. ### 16.2. Второй уровень - выборочная верификация ML инженерами; - перепроверка сложных и редких кейсов; - проверка кадров с `notes`; - контроль случайной выборки из каждой сессии. ### 16.3. Автоматические проверки Нужно автоматически проверять: - длину `hero_cards <= 2`; - длину `board_cards <= 5`; - уникальность карт в одном sample; - допустимость значений `street`; - допустимость значений `action`; - неотрицательность `pot`, `stack`, `bet`; - корректность `seat_index`. Общая длительность видео -52 минуты (2х26).
обработка данных. Необходимо выполнить ручную проверку и сопоставление массива данных с существующей эталонной базой товаров. Что требуется: Сопоставить наименования товаров из исходного массива с соответствующими эталонными позициями в базе. Учитывать, что один и тот же товар может быть записан по-разному: - сокращения; - опечатки; - различные форматы написания; - неполные наименования; - неоднозначные записи; - различия в порядке слов и символах. Для позиций, которые отсутствуют в эталонной базе, необходимо: - проверить, что соответствия действительно нет; - составить корректное описание товара; - добавить новую запись в справочник. Важно! Это не задача для автоматической обработки. Использование только алгоритмов поиска, нейросетей или простого сравнения строк не позволит получить качественный результат. Требуется ручная интеллектуальная проверка каждой неоднозначной позиции с принятием решения о наиболее корректном соответствии. Результат работы: исходный массив с заполненным соответствием эталонным позициям; перечень новых товаров, отсутствующих в базе, с корректными наименованиями для последующего добавления в справочник.
Data Science. Доработка существующего продукта. Андрей добрый день. мне Ваш контакт кто то когда то давал. У меня станок Schw...ns для резки. Работает оy на Access Выходит ошибка и не можем его запустить.
Разработка с нуля. Приветствую. Ищу автора для создания контента к дисциплине "Современные инструментальные средства анализа данных", направление Информационные системы и технологии. Материал предназначен для студентов. Разбираться в теме или иметь к ней отношение обязательно. Темы дисциплины: Тема 1: Введение в инструментальные средства анализа данных Тема 2: Обработка и очистка данных Тема 3: Визуализация данных Тема 4: SQL для анализа данных Тема 5: Статистические методы анализа Тема 6: Машинное обучение в экономическом анализе Тема 7: Аналитические платформы Возможность получить дополнительную загрузку и подработку не отрываясь от основной деятельности (возможность сотрудничества через ИП, ГПХ или самозанятого по договору).
Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Есть ИИ-агент по аналитике данных. Часть запросов сейчас не отрабатывает, нужно донастроить агента так, чтобы все работало.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Техническое задание (ТЗ) на разработку системы управления производством «Цифровой Цех» ?1. Цель ?Создание системы для планирования, оперативного учета и контроля себестоимости производства плитки 120x60 см и услуг постобработки. ?2. Производственная модель (Статусы) ?Процесс разбит на 8 этапов с ручным вводом данных ответственными сотрудниками (с фиксацией даты и времени): ?Подготовка сырья (Дробление -> Бункер) ?Прессование (Мешалка -> Дозатор -> Пресс) — Точка списания основного сырья ?Влажная сушка (24 ч) ?Распалубка ?Отлежка (1-2 дня) ?Полировка (А) (320 грит + Лак) — Точка списания лака и падов ?Полировка (Б) (320 -> 6000 грит) — Точка списания падов ?Готовый склад (Упаковка в поддоны) — Точка списания упаковки ?3. Финансовый модуль (Планирование и Факт) ?Планирование: Ввод плана производства и фиксированных расходов (ЗП, аренда, налоги, питание) на неделю/месяц. Расчет плановой себестоимости 1 кв.м. ?Оперативный ввод (Ежедневно): ?Показания электросчетчика (Начало/Конец дня); ?Объем продукции по этапам; ?Расходы на ремонт и вспомогательные материалы (поддоны, пленка); ?Фиксация брака (причина + фото). ?Расчет себестоимости: ?Ежедневный: Распределение затрат дня на объем выпуска. ?Средневзвешенный: Расчет за выбранный период (день/неделя/месяц). ?Формула: Прямые\ затраты\ (сырье\ на\ прессе,\ лак,\ пады,\ упаковка) + Косвенные\ (ЭЭ,\ ЗП,\ аренда,\ налоги,\ питание,\ ремонт) / Объем\ выпуска. ?4. Складской и технический учет ?Автоматическое списание: Основное сырье (цемент, пигмент, пластификатор) списывается автоматически при подтверждении этапа «Прессование». ?Минимальные остатки: Оповещение при прогнозе остатков менее чем на 4 дня. ?Контроль оборудования: Счетчик циклов работы пресса и ресурс расходников (пады, диски). Предупреждение о необходимости ТО/замены. ?5. Аналитика и удаленный контроль ?Дашборд: Отображение количества плитки на каждом из 8 этапов. ?Отклонение от плана: Анализ причин невыполнения плана (выбор из списка: поломка, нехватка сырья, брак и т.д.). ?Доступы: Персональные аккаунты для мастеров (ввод данных по своим этапам) и администратора (полный доступ + отчеты). ?Рекомендации по передаче ТЗ: ?Распечатайте или скопируйте это ТЗ и покажите его разработчику. ?Демо-версия: Договоритесь, что программист сначала покажет вам «прототип» — как именно выглядит ввод данных за день (электроэнергия, выпуск плиток). Это позволит вам сразу увидеть, удобно ли это будет вашим мастерам. ?Логика изменений: Попросите программиста сделать так, чтобы вы могли сами менять нормы расхода сырья (например, изменился поставщик цемента -> вы поменяли расход в программе -> себестоимость пересчиталась). Этот ТЗ я создал с помощью ИИ. Готов ответить на все вопросы чтобы я мог объяснить а Вы предложить варианты.
Data Science. Настройка. Необходимо приехать на объект (макет с поквартирокой) Открыть приложение (протыкать квартиры) записать какой код установлен на каких квартирах.
Тестирование. У меня есть скрипт кросс-калибровки спутниковых снимков, мне нужно проверить качесво вычисления и проверить, почему ПАН снимки дают не тот результат.
Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Необходимо донастроить существующий BI отчет с т з визуализации и логики отображения данных, внедрения новых справочников и срезов. Данные в bi попадают с сервера, загрузка на сервер по PostgreSQL. Задачи: • сопровождение корпоративной модели данных • разработка новых отчетов • изменение SQL-представлений • написание DAX • публикация Power BI • оптимизация модели • контроль корректности данных • взаимодействие с API WB/Ozon Ищем человека на постоянное сопровождение (от 10 до 20 часов в неделю), важна скорость и ответственность за результат. Способность работать и с SQL и с DAX. Аналитические способности.
Data Science. Разработка с нуля. Нужен оперативный обработчик данных, есть складские помещения с ячейками в них размещаются контейнера с товаром или товарами. Нужно на основании анализа размерных данных прописать маршруты объединения контейнеров в одну ячейку и тех кто не компонуется - сбора позиций из контейнеров в один новый контейнер.
Data Science. Разработка с нуля. Добрый день, нужно разработать программу для ведения делопроизводства в сфере дополнительного образования для учебных центров. Детально по функциям при переписке.
Data Science. Нужен простой скрипт на Python для BrainBit. Пожелания и особенности: Скрипт для записи ЭЭГ с BrainBit через SDK + ручная разметка Краткое описание: Нужен простой скрипт на Python для BrainBit. Задача: 1. Записывать сырой сигнал с 4 каналов (O1, O2, T3, T4) на 250 Гц. 2. Показывать импеданс перед записью. 3. Во время записи ставить метки нажатием клавиш (покой, контроль, стресс, восстановление). 4. Сохранять запись с метками в формате EDF. Никакого анализа сигнала не нужно -только запись и разметка. У BrainBit есть SDK и примеры кода -всё это можно использовать. Результат: рабочий скрипт + инструкция по запуску.
Разработка ПО. Data Science. Настройка. Добрый день! Я хотел бы разобраться в ИИ для своего кругозора. Читать не интересно хотел бы практический опыт. Хотел бы, чтобы мне помогли сделать агрегатор ИИ. Каких уже существует множество: https://habr.com/ru/companies/studyai/articles/1052602/ Либо через API в LiteLLM подтягивать закртыте модели, либо (и) развернуть собственную на арендованной видеокарте. Ньюанс в том, что это не совмсем ИИ, а скорее линукс и devops. Кто хотел бы помочь разобраться с такой задачей и за какую стоимость?.
Data Science. Доработка существующего продукта, настройка, тестирование, разработка с нуля. Пожелания и особенности: Я хочу разобраться куда мне лучше на направление поступить инженерия DevSecOps или Разработка и сопровождение программного обеспечения в институте мтуси Ожидания от менторства Узнать что выгоднее всего поступить и чтобы на будущее мне легче было переучиться на специалиста где от 500k а в иностранных компания от 15-30k долларов это вроде какой-то Big DataBackend-разработчик.
Data Science. Разработка с нуля. Создание AI-скрипта на Python для парсинга и сбора базы компаний по РФ в Excel. Требуется ИТ-специалист для автоматизированного сбора базы данных компаний по всей России. Задача — найти сайты всех компаний РФ, продающих тепловентиляторы и/или воздухонагреватели брендов Volcano, Волкано, Sonniger, и собрать их коммерческие телефоны с сайтов. Искать нужно не вручную. Необходимо реализовать парсинг с обязательной интеграцией ИИ, который должен проводить анализ страниц сайта. Результат: Файл Excel (.xlsx) с проверкой на дубли, валидацией номеров и прямыми ссылками на страницы с брендами для контроля качества.
Data Science. Разработка с нуля. Создание AI-скрипта на Python для парсинга и сбора базы компаний по РФ в Excel Требуется ИТ-специалист для автоматизированного сбора базы данных компаний по всей России. Задача — найти сайты всех компаний РФ, продающих тепловентиляторы и/или воздухонагреватели брендов Volcano, Волкано, Sonniger, и собрать их коммерческие телефоны с сайтов. Искать нужно не вручную. Необходимо реализовать парсинг с обязательной интеграцией ИИ, который должен проводить анализ страниц сайта Результат: Файл Excel (.xlsx) с проверкой на дубли, валидацией номеров и прямыми ссылками на страницы с брендами для контроля качества.
Разработка с нуля. Создание AI-скрипта на Python для парсинга и сбора базы компаний по РФ в Excel Требуется ИТ-специалист для автоматизированного сбора базы данных компаний по всей России. Задача — найти сайты всех компаний РФ, продающих тепловентиляторы и/или воздухонагреватели брендов Volcano, Волкано, Sonniger, и собрать их коммерческие телефоны с сайтов. Искать нужно не вручную. Необходимо реализовать парсинг с обязательной интеграцией ИИ, который должен проводить анализ страниц сайта Результат: Файл Excel (.xlsx) с проверкой на дубли, список номеров и прямыми ссылками на страницы с брендами для контроля качества.
Данные с мосбиржи для алготрейдинга. Пожелания и особенности: Нужен опыт сбора сырых данных с Moex , москрвская биржа . У вас должен быть опыт работы с алготрейдингом и сбора данных с моех.
Data Science. Настройка. Необходимо на корпоративной почте создать архив чтобы письма все которые поступают и отправляют сотрудники сохранялись и не было возможности их удалить.
Работа с ИИ, аналитика SEO. Требуется специалист по работе с нейросетями, имеющий представление о SEO (поисковой оптимизации сайтов). Задача: с помощью AI проанализировать данные о наших позициях в поисковой выдаче по ключевым словам в сравнении с конкурентами и дать рекомендации по улучшению наших позиций в SEO. Предоставим отчеты по SEO (пользуемся Rush Analytics), список ключевых слов и др.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Создание общей базы данных рекламоносителей из нескольких баз, возможность регулярного обновления по свободности.
Доработка существующего продукта. Необходимо повысить производительность расчетов текучести персонала путем перевода из текущих расчетов в формулах в Power Query, Pivot, DAX РАсчет должен занимать до 2 минут на массиве 15-20 тысяч строк В файле выделены желтым алгоритмы, которые используются сейчас и которые необходимо оптимизировать При успешном решении возможны дополнительные задания, оплачиваемые отдельно.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Есть карточки сделок с клиентами в АМОсрм в них переписка, аудиозвонки, ютм метки и прочие поля Надо экспортировать каждую такую переписку. Планируем это в нейронке анализировать, чтобы усовершенствовать скрипты продаж и видеть где накосячил продавец. Проблема в том, что амо не дает экспортировать это пригодно для анализа в нейронке. - В том числе транскрибировать аудиозвонки. Решение должно быть легко воспроизводимым. Мне нужно регулярно самому экспортировать переписки за неделю, месяц, квартал.
проанализировать данные. Нужна помощь в анализе 5 таблиц. Цель - выявить нелогичности, дать рекомендации. Задача срочная, со сроком до пн 10:00 МСК. Так что доплата за срочность возможна) Вам в целом важно понимать, что такое SEO, поисковые запросы, входящий поток, контекст и таргет, так как эти показатели нужно будет изучать. Нужна помощь именно в выводах.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 1 предложений о работе за сегодня в тематике data scientist
🔸 Работа и подработка на бирже фриланса от прямых заказчиков, которым нужна помощь специалистов по профилю data scientist уже сегодня!
🔸 Свежих заказов на data scientist в России для фрилансеров на июль 2026 года — 192 шт.
Как найти удалённую работу для фриланс-специалистов по профилю data scientist в России?
Вы специалист по data scientist и ищете проекты и заказы на удалёнке в России? Нам всегда есть что вам предложить. Ежедневно мы публикуем новые проекты и заказы по вашей специальности. Найдите интересную работу уже сегодня
Сколько проектов для IT-специалистов по профилю data scientist в России?
На июль 2026 года опубликовано 192 предложений удалённой работы от прямых заказчиков для исполнителей по специализации data scientist
Сколько можно заработать выполняя проекты по data scientist?
Специалисты по профилю data scientist зарабатывают от 0.00 рублей с заказа. Хотите больше? Выполняйте как можно больше заказов и зарабатывайте сколько пожелаете