Создание ИИ-агентов — удалённая работа в Москве

Требуется разработать автоматизированную систему для создания вертикальных видео (YouTube Shorts, Instagram Reels, TikTok). Система должна работать с заранее подготовленной базой знаний/ ютуб транскрипция роликов , автоматически генерировать новый сценарий с помощью ИИ, создавать озвучку, генерировать видео с AI-аватаром, собирать финальный ролик по готовому шаблону, добавлять субтитры, заголовок, описание и автоматически публиковать видео на выбранных площадках. Важно, чтобы система была масштабируемой, поддерживала несколько языков и позволяла выпускать большое количество видеороликов без ручного монтажа. пример - https://www.instagram.com/reel/DappN45tAUZ/?igsh=MWMzandteHhvZ2Q2MQ==.

Пожелания и особенности: Добрый день, нужно создать и подключить ии агента к личному кабинету маркетплейса, нужно что бы он отвечал на отзывы и вопросы, анализировал карточки и конкурентов, давал рекомендации по продвижению оформлял поставки, заполнял карточки, вел бухгалтерию и т. д.

Пожелания и особенности: Нужен агент ИИ, который будет интегрирован в битрикс24. Все должно быть выполнено на Яндексе. 1. Необходимо отслеживать все открытые линии(чаты - max, tg, wa), а также mail в сделках по заданным параметрам, определять назначение присланных файлов, выгружать из этих открытых линий (чатов) эти файлы (документы, фотографии, jpg, PNG, pdf и др) и загружать их в соответствующие поля в карточке сделки. При необходимости создавать архив rar/zip (для фото или для присланных документов более 1 файла) и/или конвертировать все в pdf. 2. Заполнять текстовые поля в карточке сделки - типа фио/паспортные данные, адрес объекта/марка(win авто) 3. В случае если у контакта более одной сделки, робот должен сверять присланные файлы с текущими сделками (по адресу/названию или т.п.) контакта и помещать/заполнять данные по заданному алгоритму. ===================================================== Также необходимо: Если паспортные данные присылают в разным видах (скрин госуслуг, фото паспорта, или текст в чат) - робот должен их распознать - ФИО, серию/номер, дату выдачи, адрес и заполнить поля сделки. Если пришлют фото/скан документа/паспорта плохого качества должно быть уведомление ответственному сотруднику в виде флага или подобным образом "требует проверки". Нужна проверка фото объектов на разночтения объекта. Например, если в одной сделке пришли фото дома зимой и летом, система должна сгруппировать фото, сравнить признаки объекта и окружения, понять что есть несовпадение по сезону/состоянию/визуальным деталям и поставить триггер менеджеру. Должно быть примерно так: робот помечает "есть визуальное расхождение, проверьте фото объекта". Чтоб было безопаснее и для менеджеров понятнее.

Пожелания и особенности: Нужен ии агент-расчетчик. Все вводные я дам. Нужно, чтобы я загрузил в него тз из тендера, а он рассчитал затраты по моим вводным данным.

Пожелания и особенности: Настройка ии агентов, подключение программ для контента, настройка постов в TГ.

Пожелания и особенности: Нужна именно офлайн помощь. Нахожусь в Новосибирске.

Добрый день! Ищу опытного специалиста по AI-агентам для автоматизации операционной работы. Что нужно сделать: - Спроектировать архитектуру мультиагентной системы (один «диспетчер» + специализированные агенты под разные задачи). - Выбрать фреймворк (LangGraph / CrewAI / AutoGen) и модель (self?hosted или через API российских LLM). - Разработать агентные сценарии, настроить инструменты (tool calling) и интеграции с внешними API. - Настроить guardrails для контроля качества и human?in?the?loop для эскалации сложных случаев. - Всё залогировать и задокументировать. Кого я ищу: - Опытного LLM / AI Agent Developer, который может самостоятельно построить систему с нуля. Ключевой опыт: - Работа с агентными фреймворками: LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK или Pydantic AI. - Tool calling и structured outputs — управление агентами, вызывающими внешние API. - LLM-инференс: vLLM, llama.cpp, TGI, работа с контекстным окном, кэшированием, оптимизация стоимости токенов. - Опыт с российскими моделями: YandexGPT, GigaChat, Qwen, Llama. Понимание 152-ФЗ по локализации данных. Стек: - Python: FastAPI / Litestar, asyncio, PyTorch. - Инфраструктура: Docker, Redis / Celery, PostgreSQL (pgvector), мониторинг (Prometheus / Grafana), логирование (ELK / OpenTelemetry). - CI/CD: Git, базовый деплой на Linux. Напишите в ответе: - Кратко о вашем опыте с агентными системами (LangGraph / CrewAI и т.д.). - Какие LLM вы использовали в продакшене (российские или open?source). - Ссылку на GitHub / портфолио или описание кейса. Ищу исполнителя, который сможет взять полную ответственность за ИИ?часть и реализовать её без постоянного контроля. Буду рада познакомиться и обсудить детали.