Разработка на C#
дистанционно
договорная
Разработка в криптосфере. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Для крипто проекта нужен проверенный надёжный апи,который будет в реальном времени с минимальной задержкой видеть движение цен на монеты Соланы.
Разработка на C#
дистанционно
договорная
Разработка. Разработка с нуля. Создаем гибридную ИИ-платформу ИИ-ГИП для автоматизации тяжелого B2B: промышленное проектирование, снабжение, стройка и контроль качества. Мы не делаем очередного чат-бота на ChatGPT API. Мы строим инженерию циклов (Loop Engineering), где оркестратор на базе State Machine управляет флотом сабагентов, распознает чертежи, генерирует 3D-модели (IFC) Что предстоит делать: • Разрабатывать Core Engine (Python/FastAPI + Temporal.io) — оркестратор долгих ИИ-процессов. • Внедрять «Индустриальный RAG» (Hybrid Search в Qdrant, Knowledge Graph в Neo4j, Rerankers). • Интегрировать локальные LLM (Qwen2.5) и Vision-модели для парсинга сложных PDF (ГОСТы, спецификации, чертежи) с сохранением структуры (отказ от наивного чанкинга). • Проектировать закрытые циклы: Разведка -> Исполнение -> Проверка (сабагент-критик) -> Итерация. • Работать с 3D/CV: пайплайны обработки фото, извлечение сущностей, передача данных в IfcOpenShell/OpenCascade. • Разрабатывать RPA-модули (Playwright) для интеграции с мессенджерами (WeChat, DingTalk) и ЭТП. • Python (FastAPI), Temporal.io, PostgreSQL, Qdrant, Neo4j. • Локальный ML-инференс (vLLM, Qwen2.5, Whisper, Silero). • Docker, Git. Кого мы ищем: • Разработчика с опытом в архитектуре микросервисов и асинхронном программировании. • Человека умеющего писать детерминированные проверки (Zero-Trust к ИИ). • Опыт работы с LLM, RAG (Qdrant/LangChain), Computer Vision (OpenCV) будет огромным плюсом. • Умение читать и применять подходы SO CoT (Structured Output Chain of Thought). • Опыт работы с 3D/CAD (IfcOpenShell, Three.js) — большой плюс Что предлагаем: • Работа над технологическим передовым продуктом, Revit/Navisworks + ИИ-агенты. • Полностью удаленный формат. • Гибкий график. • Готовый дата сет. Пожалуйста напишите: Работы с Python и асинхронными оркестраторами (Temporal, Airflow и т.д.). Работы с LLM/RAG (какие модели, векторы и БД использовали). Вашу ставку за час и желаемый формат работы.