Вход Блог
Строительство и ремонт
Репетиторы
Красота
Фрилансеры
Разные специалисты
Тренеры
Уход за животными
Автоинструкторы

Обучение Python — работа в Москве

Дата: 2026-02-02
Детали
Регион
Москва
Занятость
дистанционно
Стоимость
от 1500.00 руб.
Дата публикации
2026-02-02
Описание
Создать автоматизированный отчет Задача Нужно сделать систему, которая раз в неделю автоматически формирует PDF-отчёт для каждого клиента по шаблону (во вложении), используя данные видеотрекеров из ClickHouse. Отчёт формируется отдельно для каждого клиента, с учётом его точек, камер и набора триггеров. Какие данные есть В ClickHouse хранятся сырые события триггеров: • клиент ? точка ? камера ? триггер; • время начала события; • время срабатывания триггера; • длительность события; • количество людей. Особенности: • часовой пояс может отличаться по точкам и даже по камерам; • большинство триггеров — это факт срабатывания; • есть триггеры по длительности, где одно событие может длиться от секунд до 60+ минут. Период отчёта • всегда неделя с понедельника по воскресенье; • конечная дата и время считаются включительно; • всегда есть сравнение с 3 предыдущими неделями. Что должно быть в отчёте 1. Показатели по триггерам Для каждого триггера, который используется у клиента: • общее значение (например, суммарное время); • количество срабатываний; • % отклонение от целевого значения. 2. Сравнение с предыдущими неделями Для каждого триггера: • сравнение текущей недели с 3 предыдущими; • сравнение выводится в таблице числами и отдельным графиком по каждому триггеру; • сравниваются величины, частота, длительность, % отклонение от цели. 3. Лучшие и худшие точки Для каждого триггера формируются: • топ-10 лучших точек; • топ-10 худших точек. Критерий ранжирования — процент изменения отклонения от целевого значения. Пример: • точка 1: o прошлая неделя — 40 минут опозданий; o текущая — 80 минут; o изменение = (40 ? 80) / 40 ? 100% = ?100%; • точка 2: o прошлая — 30 минут; o текущая — 10 минут; o изменение = (30 ? 10) / 30 ? 100% = +66,6%. Все остальные точки (кроме 10 лучших и худших), если они есть, выводятся в приложении к отчёту. 4. Здоровье камер Отчёт должен показывать: • количество минут нездоровья камеры по каждой причине: o отключена; o заслонена; o плохая видимость и т.п. (причины уже определяются нашей моделью); • сравнение с предыдущими 3 неделями — таблица с означениями линейный график; • рейтинги: o топ-5 точек с наибольшим числом минут нездоровья; o топ-5 точек с увеличением/уменьшением минут; 5. Нетипичные паттерны и аномалии В отчёте должны отображаться аномалии следующих типов: 1. Отклонения в 3+ раз от медианного абсолютного отклонения (для триггеров по длительности и количеству). Примеры: o обычно опоздание < 15 минут ? опоздание 50 минут = аномалия; o обычно гости сидят в зале < 100 минут ? 300 минут = аномалия. 2. Нарушение логики поведения Например: o нормальная логика: Вход ? Витрина ? Касса; o аномалия: Касса ? Витрина 3. Резкая динамика показателя o любое отклонение (в изменении по триггеру неделя к неделе (в 3 раза и более (в плюс или минус) . Список аномалий может расширяться при появлении новых триггеров. Очень важно: • набор триггеров; • формулы расчётов; • графики; • пороги; • блоки отчёта; должны настраиваться через конфигурации, без изменения кода. Эти изменения должен уметь делать даже джун. 6. Результат • PDF; • автоматическая еженедельная генерация; • доставка: email; • точность расчётов — ?99-100%; • допустимое время генерации — до 5 часов. • код + Docker; • схема конфигураций; • документация для внесения изменений без правки кода; • воспроизводимый прогон на тестовых данных. 7. Рекомендации менеджера (делаются человеком, должны автоматически подгружаться в необходимые разделы отчета) • внешний источник (на старте Google Sheets); • сохранение истории по неделям; • привязка к конкретному отчёту. 8. Генерация и доставка • еженедельный запуск; • отправка по списку email; • логи, статусы, аудит. 9. Критерии приёмки • 3 клиента; • ?10 точек; • ?15 триггеров; • ?4 недели данных; • точность ?99%; • генерация ?5 часов. В отклике 1. Как будете хранить и версионировать настройки. 2. Как реализуете поиск аномалий (MAD + правила). 3. Архитектура и оценка сроков.
Похожие заказы

Изучение языков программирования

возможна работа на дому
договорная
Язык программирования: Python, C++, Java, JavaScript Для ребёнка Занятия по программированию с ребенком
Краснодар Репетиторы

Обучение программированию

на дому
договорная
Язык программирования: Python, C++, Java Для ребёнка
Москва Репетиторы

Обучение программированию

дистанционно
договорная
Язык программирования: Python Для ребёнка
Москва Репетиторы

Обучение программированию

на дому
от 1000.00 руб.
Язык программирования: Python Для работы
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
от 2000.00 руб.
Для себя Помощь sql, python, excel
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
от 500.00 руб.
Для себя Для учёбы
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
от 1200.00 руб.
Python биоинформатика Python для биоинформатики. Нужно: научиться работать с биологическими файлами (FASTA, FASTQ), использовать библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib, Biopython. Цель — обработка реальных данных (GC-состав, поиск ORF, работа с геномами). Не для ЕГЭ. Уровень — с нуля до уверенного применения. Опыт в биоинформатике приветствуется
Москва Репетиторы