Data Science. Разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта, Написание кода для выгрузки по API с маркетплейсов ВБ, ОЗОН, ЯМ по их документации. Необходимо сформировать код-скрипт в Google sheets в расширении apps script, по которому через API-ключ с маркетплейсов ВБ/ОЗОН/ЯМ будут выгружаться необходимые отчёты(всё есть в документации API WB/OZON/ЯМ) Есть примеры уже работающих кодов, которые необходимо немного отредактировать, изменить условия внутри кода Работа по ТЗ, по конкретному заказу, заказов будет много. Пожелания и особенности: Необходимо сформировать код-скрипт в Google sheets в расширении apps script, по которому через API-ключ с маркетплейсов ВБ/ОЗОН/ЯМ будут выгружаться необходимые отчёты(всё есть в документации API WB/OZON/ЯМ) Есть примеры уже работающих кодов, которые необходимо немного отредактировать, изменить условия внутри кода Работа по ТЗ, по конкретному заказу, заказов будет много.
Data Science. Разработка с нуля. Мне необходимо составить финансовую табличку по учету трат с разными валютами в одном столбике, в соседнем автоматическая конвертация в евро согласно курсу на день.
Разработка с нуля, доработка существующего продукта, настройка. Neuron — первая социальная сеть, объединяющая генеративные ИИ-модели для автоматизации создания и редактирования цифрового контента. Мы интегрируем множество моделей с открытым исходным кодом, предоставляя пользователям возможность работать с текстом, изображениями, аудио и видео в одном интерфейсе и в режиме реального времени. Сейчас мы ищем Machine Learning Engineer / Data Scientist, который поможет нам разрабатывать и оптимизировать ИИ-модели для генерации контента, повышать их качество и эффективность. Что нужно делать: Разрабатывать, дообучать и оптимизировать генеративные модели ИИ (LLM, Diffusion, GAN, Transformer). Интегрировать и тестировать модели с открытым исходным кодом в экосистеме Neuron. Работать над улучшением производительности, точности и качества генерации контента (тексты, изображения, аудио, видео). Разрабатывать системы оценки и валидации результатов работы моделей. Оптимизировать работу моделей для их быстрого развертывания и масштабирования. Работать с API, базами данных, pipeline-ами для обработки данных. Что мы ожидаем: Опыт работы с Python, PyTorch, TensorFlow, JAX от 2 лет. Глубокое понимание методов машинного обучения, включая LLM, Diffusion Models, GAN, Transformer. Опыт работы с Hugging Face, OpenAI API, Stable Diffusion, Whisper. Навыки оптимизации моделей (квантизация, sparsity, distillation). Знание основ MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD для развертывания моделей. Опыт работы с базами данных (SQL, NoSQL) и Data Engineering pipeline-ами. Будет плюсом: опыт работы с мультимодальными моделями, RLHF, Federated Learning.
Data Science. Разработка с нуля. Смоделируйте процесс авторизации пользователя на веб-приложении с использованием UML Sequence Diagram. Процесс должен учитывать следующие шаги: Пользователь вводит логин и пароль на форме входа. Форма входа отправляет данные на сервер для проверки. Сервер проверяет логин и пароль в базе данных. Если данные корректны, сервер создаёт сессию и возвращает успешный ответ. Если данные некорректны, сервер возвращает сообщение об ошибке. Форма входа отображает результат авторизации пользователю. Участники диаграммы (Actors): User (Пользователь) Login Form (Форма входа) Server (Сервер) Database (База данных) Требования к UML Sequence Diagram: Покажите взаимодействия между участниками с использованием Messages, Lifelines и Activation Bars. Отразите альтернативный сценарий на случай ошибки при авторизации. Используйте alt фрейм для ветвлений (успешная авторизация / ошибка). https://app.diagrams.net/ Диаграмму последовательности, нужно обрисовывать, используя ссылку выше.
Доработка существующего продукта. Добрый день. Нужно доработать проект по Data Science в кратчайшие сроки и помощь при сдаче (после проверки ревьюером сделать необходимые правки). Проект условно готов, а условно нет. Нужно до разобраться с графиками, сделать их более человеческими (с некоторыми есть проблема), сделать корреляционную матрицу. Все графики в (работаем в jupyter notebook) ячейках markdown описать и сделать мини выводы. Так же до рихтовать выводы каждого этапа И подкорректировать код с обучением моделей, их сравнением и получением лучшей модели. Вот в финальной части прям проблема. Проект и необходимые датафреймы пришлю лично, после обсуждения Опыт работы с проектами яндекса будет огромным преимуществом Дата окончания первой интеракции для отправки ревьюеру обсуждаемо. Весь проект край нужно сдать 20-21го числа (уже с корректировками после замечаний ревьюера, то есть уже финальный вариант, который зачтут).
Разработка с нуля, Помощь с изучением фреймворка. Мне необходимо научиться работать с фрейморком PyFlink с нуля. Пока что смогла научиться писать простейшую задачу по обработке строки с данными. Далее надо обработать данные, поступающие из топика Kafka, здесь у меня уже возникли сложности и нужна помощь. Возможно, даже подойдет помощь специалиста, никогда не работавшего с PyFlink, так как это редкий фреймворк, но с опытом в сфере больших данных.
Настройка. Создание таблиц и шаблонов (в т.ч. для автоматизации повторяющихся задач) Консолидация информации из разных источников (ручной ввод, загрузка из других систем) Проведение расчетов и построение прогнозов Генерация отчётов с ключевыми показателями Построение диаграмм, дашбордов и сводных таблиц для удобного анализа и презентации данных.
Data Science. Разработка с нуля. Работа с ворд и Эксель, нужен скрипт или программа что бы переносить данные из эксель в ворд файл, нужно что бы переносились определенные ячейки (выделил зеленым) где столбец кпд горит красным (превышает значение 0.80) в определенные места в ворде (выделил зелёным).
Разработка с нуля. Нужно с помощью парсинга собрать в интернете необходимые данные для последующего анализа. Нужно с помощью парсинга собрать в интернете необходимые данные для последующего анализа
Разработка с нуля. 4. Содержание работы 4.1. Программная реализация нейронной сети для аппроксимации временных рядов теплопотребления с использованием современных архитектур (LSTM, GRU или других). 4.2. Предварительная обработка данных теплопотребления многоэтажных жилых зданий города, включающая очистку данных, исключение пропусков и анализ зависимостей от метеорологических факторов. 4.3. Определение и вычисление метрик качества аппроксимации рядов. 4.4. Сравнение разработанной модели с существующими методами динамики теплопотребления, включая статистические методы и модели машинного обучения.
Data Science. Разработка с нуля, тестирование, настройка, доработка существующего продукта. Нужен специалист по парсингу сайтов, способный комплексно закрыть все задачи по сбору и актуализации данных. Предстоит работать с сайта крупных интернет-магазинов и локальных поставщиков строительных материалов в нескольких регионах. Это **проектная** (part-time) позиция, требующая периодического вовлечения: от нескольких часов в неделю в спокойном режиме до более интенсивной занятости в пиковые периоды. ### **Задачи 1. **Парсинг новых товаров с сайтов поставщиков** - Организация регулярного мониторинга сайтов нескольких поставщиков (5–7 на регион, 2 региона, в перспективе — расширение географии). - Сбор данных о новых товарах и их свойств. - Настройка автоматизированного процесса, позволяющего быстро добавлять новые сайты и форматы данных. 2. **Регулярный парсинг для получения актуальных цен и остатков** - Настройка стабильного решения для регулярного сбора данных об актуальных ценах и наличии товаров. - Поддержка и оптимизация существующих скриптов и инфраструктуры. - Обеспечение устойчивости к возможным блокировкам и различным уровням защиты сайтов (CAPTCHA, запреты парсинга и т.д.). 3. **Оптимизация и аудит текущего процесса** - В команде уже используются прокси и есть действующая система обхода защит. Необходимо оценить её эффективность и предложить доработки при необходимости. - Анализ и улучшение использования нейросетевых сервисов (например, ChatGPT API) для автоматической обработки, классификации или извлечения дополнительных сведений о товарах. 4. **Взаимодействие с командой** - Сотрудничество с бэкенд-разработчиком и разработчиком 1C для интеграции результатов парсинга в общий мастер-справочник (внутренний каталог). - Взаимодействие со специалистом по 1С при настройке обмена данными (интеграцию ведёт отдельный специалист). - Тесная работа с менеджером по ассортименту: помощь в анализе данных, контроле полноты каталога и качества информации о товарах. ### **Навыки/Опыт** - Уверенные знания **Python** и стандартных библиотек для парсинга (requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium и др.). - Понимание принципов обхода блокировок (прокси, ротация IP, решения по CAPTCHA и т.д.). - Опыт интеграции с нейросетевыми API (OpenAI, ChatGPT и т.п.) или высокий интерес к быстрым экспериментам и внедрению подобных решений. - Знание основ работы с базами данных (SQL/NoSQL) — на уровне интеграции и базовых операций. - Способность самостоятельно выстраивать процесс парсинга: от анализа структуры сайта до вывода готовых данных в нужном формате. - Умение работать без детального менеджмента: брать на себя ответственность за всю зону парсинга. - Навык коммуникации с другими членами команды (бэкенд-разработчики, специалист 1С, менеджер по ассортименту) для решения смежных задач. - Готовность к гибкому графику и быстрой реакции на приоритетные задачи. ### **Что ещё важно** - Подтверждённый опыт в проектах с похожими задачами: регулярный парсинг, аналитика цен и ассортимента, нейросетевые алгоритмы. - Понимание архитектуры 1С или опыт интеграции с внешними системами учёта — как плюс. - Готовность к расширению зоны ответственности (анализ данных, контроль качества и полноты информации в каталоге).
Data Science. Разработка с нуля. Работа с блокчейном Solana. Необходимо написать скрипт, который 1. по API будет подключаться к блокчейну, выгружать оттуда кошельки, взаимодействующие с определенным контрактом монеты. Адрес монеты должен быть изменяемым (перед каждым запускам скрипта должен быть запрос на ввод адреса контракта) 2. Далее необходимо выгружать все кошельки в excel, взаимодействовавшие с контрактом и данные по ним. 3. после производить анализ покупок с результатом в файле excel. Сколько токенов было куплено / продано, сколько переведены на другие кошельки. Какой итоговый PNL в SOL.
Data Science. Настройка, доработка существующего продукта, разработка с нуля. Есть отрывки из видео ,из них нужно нужно взять только звук и записать на флешку мини ,которая встроена в модуль ,создать файл и перекинуть туда звук этой записи.Всего записей будет 4 штуки около 30 секунд.Инструкция как все это делать прилагается ,но мне нужно успеть до 13 февраля ,сама не умею ,выручайте пожалуйста.
Разработка с нуля, Готова принимать участие в развитии проекта. Ищу человека, который разбирается в анализе данных на языке python и умеет работать с текстовыми файлами (гуманитарной направленности). Сроки выполнения проекта ориентировочно в июне, но, скорее всего, будут и промежуточные точки контроля. Примерные необходимые навыки на скриншотах.
Подготовка данных, выгрузка из источников, составление таблиц данных. Пожелания и особенности: Пример: взять данные из MySQL и соединить из 1с, получить сборку по тз Требуется понимание основных терминов (себестоимость, прибыль и тп).
Тестовое задание для работы. Контекст: Первый день новый сотрудник проходит много важных организационных моментов: оформление, получение техники, погружение в процессы компании. Цель команды онбординга – сделать первый день новичков понятным и комфортным. Поэтому мы опрашиваем всех новых сотрудников, а на основе их ответов качественно дорабатываем процесс. Задание: Проанализировать массив данных по опросу «Первый день в Авито» (во вложении), визуализировать так, чтобы объемная информация была наглядной и, по возможности, простой в изучении (в Excel). Собрать информацию по департаментам помесячно (в Excel): -процент и абсолют новых сотрудников в каждом департаменте, -доля сотрудников, прошедших удаленное или офисное оформление, -средний процент по впечатлению от оформления, получения техники, получения доступов и впечатлению первого дня в Авито (где 100% – «Очень приятно, все понравилось», а 20% – «Неприятное», шаг ответов 20%). Проанализировать данные и составить презентацию с выводами и предложениями по улучшению (в PowerPoint).
Data Science. Разработка с нуля. Требуется сделать программу, которая будет извлекать персональные данные из текста, и вставлять их в обработанный текст обратно; Т.е. шаги: 1) Найти персональные данные в тексте, заменить их на что-нибудь (часть этой задачи) 2) Обработать текст с подмененными данными (обработка отдельно, не входит эту задачу) 3) В полученный после обработки текст вставить обратно извлеченные в п.1 перс данные. Смысл этого всего - не передавать на обработку персональные данные, для их защиты и нераспространения Типы персональных данных: • ФИО • Дата рождения • Место рождения • Пол • Номер паспорта • Дата выдачи и орган выдачи паспорта • Адрес регистрации, пребывания и проживания • ИНН ФЛ • СНИЛС • Телефон • Эл. почта • Место работы и учебы • Состав семь и семейное положение (брак есть или нет) Пишите, буду рад сотрудничеству!.
Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Написать скрипт на Python, который будет распознавать аудиозаписи с использованием библиотеки https://pypi.org/project/SpeechRecognition/ с использованием ОФФЛАЙН-модели Vosk или OpenAI whisper. А затем на основании регулярного выражения будет определяться имя звонящего.
Data Science. Обучение. Добрый день! Я ищу преподавателя Python для себя, имею начальные знания, но чувствую, что немного застряла. Хочу работать в сфере big data в будущем, но фокус в обучении хочу сделать на фундаментальных навыках программирования, а не на использовании отдельных библиотек.
Разработка с нуля. Необходимо решить задачу линейной регрессии с использованием программы Orange (в других программах выполнение не допускается. Обязательно хорошее понимание того, как работает Orange либо похожие программы для анализа данных. Датасет будет направлен отдельно исполнителю.
Разработка с нуля, тестирование, настройка. ТЗ отчёта https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_yioe4ypSqtB2blxdliJuYvk2i6HvaJEZPyprN5HAe4/edit?gid=0#gid=0.
Data Science. Автоматизация процесса. Пожелания и особенности: Вопрос: Какой может быть вариант автоматизации для следующей цепочки действий в Notion? Контекст: Есть 3 базы данных. 1 - база кораблей по отработке конкретного ордера (она создается под каждый ордер снова, ордер — заявка на перевозку) 2 - база компаний-судовладельцев 3 - база флота (у каждого судна есть идентификационный номер — IMO, к каждому судну в нашей базе данных прикреплен relation на компанию судовладельца) Каждый корабль из 3 базы через рилэйшн прикреплен к соответствующей компании-судовладельцу, которая данным кораблем владеет. При отработке ордера происходит следующая цепочка действий: • из файла csv копируется таблица со списком флота в notion • название каждого корабля я копирую, через поиск нахожу его во 2 таблице (там есть столбец с рилэйшнами) • нахожу компанию, которая владеет этим кораблем • возвращаюсь в таблицу отработки ордера, там прикрепляю название компании через рилэйшн И так повторяется для каждого корабля. Главный вопрос — как можно автоматизировать этот процесс?.
Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Необходимо выполнить прогноз на основе аддитивной и мультипликативной моделей в Python через Jupyter Notebook. Есть данные по обороту продаж, необходимо спрогнозировать оборот на год вперед помесячно. + необходимо построить графики. Желательно с объяснениями, мне необходимо разобраться в принципе работы.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Цена договорная. Указанная цена предварительная. Требуется специалист со знанием C++ или пайтон.
Data Science. Настройка. Пожелания и особенности: Настроить ВБ Яндекс в 1 с(часть настроена) нужно настроить склад, управления остатками, настроить Честный знак в 1с , полная автоматизация, сейчас все делается в ручном режими.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в Москве 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 Москве для фрилансеров на октябрь 2026 года — 190 шт.
Как найти удалённую работу для фриланс-специалистов по профилю data scientist в Москве?
Вы специалист по data scientist и ищете проекты и заказы на удалёнке в Москве? 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 Москве?
На октябрь 2026 года опубликовано 190 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