Программисты — удалённая работа в Москве

Задачи чат-бота: интерактивное меню или каталог, Создание автоматического бота для формирования постов школы по фирменному стилю. Продукт: МАХ желательно. Техзадание есть. Пожелания и особенности: Бот должен принимать от пользователя от 1 до 4 фотографий, текстовый заголовок и дополнительные данные, после чего автоматически создавать готовый красивый пост 1080?1350 px в едином фирменном стиле гимназии. Главная задача — чтобы фотографии автоматически красиво компоновались в зависимости от их количества, а не просто вставлялись в одинаковые прямоугольники. Количество фотографий Для каждого поста пользователь может загрузить: 1 фото — крупное главное фото; 2 фото — композиция из двух фотографий с разными размерами; 3 фото — одно главное + два дополнительных; 4 фото — полноценный фотоколлаж 2?2 или асимметричная журнальная композиция. Бот должен иметь несколько вариантов автоматической компоновки и выбирать подходящий вариант в зависимости от количества и формата фотографий. Важно: фотографии должны выглядеть как профессиональный редакционный коллаж, а не как набор одинаковых прямоугольников. Фирменный стиль У меня есть готовый визуальный референс и оригинальный логотип гимназии. Стиль необходимо повторить максимально близко к референсу: белый чистый фон; основной цвет — фирменный тёмно-синий; дополнительный синий; фирменный красный; светло-серый фон для отдельных блоков; оригинальный логотип гимназии; небольшие фирменные плашки категорий; диагональные сине-красно-белые элементы; небольшие элементы кирпичной текстуры; аккуратные скруглённые фотографии; много свободного белого пространства; крупная современная типографика; минимум декоративных элементов; фотографии являются главным визуальным содержанием. Не нужен стиль с большими сплошными красными/синими фонами. Не нужны случайные круги, конфетти, рамки и декоративный мусор. Не нужно каждый пост превращать в набор одинаковых карточек. Нужен современный аккуратный стиль, похожий на профессиональное оформление образовательного учреждения. Разделы бота В боте должны быть отдельные категории: Мероприятия Образование Достижения Наши ребята Проекты Новости День рождения сотрудника Для каждой категории должна использоваться своя цветовая плашка/иконка и небольшие особенности композиции, но все разделы должны выглядеть как одна фирменная система. Пример сценария работы Пользователь открывает бота и выбирает: «Мероприятия» Затем: «Загрузите от 1 до 4 фотографий» После загрузки бот спрашивает: Заголовок: «Международный турнир по шахматам» Подзаголовок: «Наши гимназисты приняли участие...» После этого бот автоматически: анализирует количество фотографий; определяет ориентацию фотографий; подбирает подходящую композицию; кадрирует фотографии без потери важных частей; размещает фотографии с красивыми диагональными срезами; добавляет фирменные элементы; размещает логотип; добавляет категорию; размещает заголовок; формирует готовый PNG 1080?1350. Особенно важно — фотографии Нужна умная компоновка фотографий. Например: 1 фото Большая фотография занимает большую часть композиции, рядом/сверху размещается заголовок. 2 фото Не два одинаковых квадрата, а, например: одно большое фото 60–65%; второе меньшее; диагональные фирменные элементы объединяют композицию. 3 фото Одно главное фото + два небольших дополнительных. 4 фото Асимметричный редакционный коллаж: 1 большое; 2 средних; 1 небольшое, либо аккуратная 2?2 композиция — в зависимости от фотографий. Если фотографии вертикальные/горизонтальные, бот должен автоматически выбирать подходящий вариант. День рождения сотрудника Для этой категории нужен отдельный красивый шаблон. Пользователь загружает фотографию сотрудника и вводит ФИО. Бот автоматически создаёт поздравительную открытку: С ДНЁМ РОЖДЕНИЯ! ФИО сотрудника короткое поздравление фотография сотрудника. Допускается автоматическое аккуратное удаление фона вокруг человека. В нижней части — фирменная бело-сине-красная волна и небольшой элемент кирпичной текстуры. При этом дизайн должен оставаться чистым и элегантным, без перегруженности. Техническая часть Предпочтительно реализовать как бот для MAX. Желательно предусмотреть: приём фотографий; приём текста; кнопки выбора раздела; автоматическую генерацию PNG; возврат готового изображения пользователю; возможность добавлять новые шаблоны без переписывания всего бота; хранение шаблонов отдельно от логики бота. Желательно сделать систему так, чтобы в дальнейшем можно было добавлять новые категории и варианты компоновки. Что я предоставлю исполнителю Предоставлю: оригинальный логотип гимназии; фирменный референс; примеры желаемого оформления; названия категорий; фирменные цвета; требования к размеру изображения. Результат На выходе нужен не просто бот, который склеивает фотографии, а полноценный автоматический дизайнер: фотографии + текст ? автоматическая красивая композиция ? фирменный пост 1080?1350 ? PNG. Ключевой критерий качества: Если загрузить 1, 2, 3 или 4 фотографии, результат должен каждый раз выглядеть как профессионально сверстанный пост, а не как фотографии, помещённые в несколько прямоугольников.Также хотелось бы получить несколько вариантов компоновки для каждого количества фотографий, чтобы посты не выглядели одинаковыми. Ищу исполнителя, который умеет одновременно работать с дизайном/композицией и разработкой ботов.

Разработка мобильных приложений. Разработка с нуля, доработка существующего приложения, дизайн интерфейса, тестирование, веб-решение. Устройства для масштабирования: смартфоны. Любая задача.

Пожелания и особенности: Внедрение ИИ в строительство. Нужен опыт, знания по строительству. Цена договорная.

Сделать проект под ключ. Игра: многопользовательская. Жанр: шутер. Графика: 3D.

Веб-разработка. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: КРАТКОЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ Платформа Accent Market MVP для предварительной оценки сроков и стоимости разработки 1. Общая идея Нужно разработать отдельную веб-платформу для малого и среднего автобизнеса. Платформа должна помогать клиенту вести маркетинг и обрабатывать обращения в одном окне. Основные пользователи: автомойки, шиномонтажи, автосервисы, детейлинг-центры, небольшие автосалоны, компании по привозу автомобилей и другие локальные автомобильные бизнесы. Это не мобильное приложение. Сервис должен работать на отдельном домене как адаптивное веб-приложение, удобное с компьютера и телефона. 2. Главная задача продукта Клиент должен получить единый сервис, в котором можно создать контент, согласовать его, опубликовать, обрабатывать сообщения клиентов, записывать их на услуги, передавать данные в CRM и поддерживать Яндекс Карты. Идея продукта: клиент передаёт информацию о компании, услуги, материалы и пожелания, а дальше большая часть регулярной маркетинговой работы выполняется автоматически. 3. Основные блоки платформы 3.1. Профиль компании и первичная настройка • Регистрация пользователя и создание компании. • Анкета о бизнесе: услуги, город, целевая аудитория, преимущества, стиль общения, акции и основные направления. • Загрузка логотипа, фотографий, видео и других материалов. • Подключение нужных каналов и интеграций. • Формирование базы знаний компании, которую AI использует при генерации контента и ответах клиентам. 3.2. Создание контента и креативов • Генерация идей и контент-плана на неделю или месяц. • Создание полноценного поста: текст + изображение или подготовленный визуал. • Генерация нескольких вариантов текста и креатива. • Адаптация одного материала под разные площадки. • Работа с фотографиями клиента: кадрирование, размеры, базовая обработка, брендирование по шаблону. • Возможность дать AI простое текстовое ТЗ, например: «Сделай пост про сезонную замену шин со скидкой 15%». • Редактирование, перегенерация и сохранение истории публикаций. 3.3. Контент-календарь, согласование и публикация • Календарь публикаций на неделю и месяц. • Статусы: черновик, на согласовании, одобрено, запланировано, опубликовано, ошибка. • Кнопки: одобрить, исправить, пропустить. • Возможность клиента вносить правки обычным текстом. • Планирование даты и времени публикации. • Автопубликация в подключённые площадки в рамках доступных API. • Уведомление клиента и менеджера, если публикация не прошла. 3.4. Автоматизация общения через чаты • Подключение Telegram и MAX. Архитектуру желательно сделать расширяемой, чтобы позже добавлять другие каналы. • AI отвечает на типовые вопросы клиентов по данным конкретной компании. • Сбор контактов и основных данных клиента. • Определение нужной услуги и предварительная квалификация обращения. • Запись клиента на услугу: дата, время, услуга, контактные данные. • Напоминания о записи. • Передача сложного вопроса живому сотруднику. • История диалога должна сохраняться в карточке клиента или лида. 3.5. Интеграция с CRM • Передача новых обращений и записей в CRM клиента. • Создание или обновление карточки клиента. • Передача имени, телефона, источника, услуги, времени записи и истории обращения. • На первом этапе достаточно интеграции с одной распространённой CRM или универсального API/webhook. • Архитектура должна позволять добавлять другие CRM без полной переработки системы. 3.6. Яндекс Карты • Отдельный раздел для работы с карточкой компании. • Контроль актуальности основных данных: контакты, время работы, услуги, описание. • Работа с фотографиями и контентом карточки. • Получение новых отзывов и подготовка ответов с помощью AI. • Напоминания клиентам оставить отзыв, если это возможно через подключённые каналы. • Базовая аналитика по карточке и активности. • Все функции реализуются в рамках доступных API и официальных способов интеграции Яндекса. Если отдельное действие нельзя выполнить автоматически, оно должно попадать в задачу менеджеру. 3.7. Единое окно клиента • Главный экран с понятным статусом работы. • Контент и календарь публикаций. • Входящие обращения и записи. • Яндекс Карты. • Подключённые интеграции. • Чат с менеджером или поддержкой. • Минимум сложных настроек. Интерфейс должен быть рассчитан на владельца малого бизнеса, а не на маркетолога или IT-специалиста. 3.8. Кабинет менеджера и администратора • Список закреплённых клиентов. • Очередь задач, ошибок и ситуаций, где требуется ручное вмешательство. • Просмотр контента, обращений и истории клиента. • Контроль подключённых интеграций. • Управление клиентами, тарифами и доступами. • Базовая статистика по работе системы. 4. Техническая логика MVP • Веб-приложение на отдельном домене. • Адаптивная версия для компьютеров и смартфонов. • Frontend + backend + база данных. • Авторизация и роли: клиент, менеджер, администратор. • Облачное хранение фотографий и видео. • Использование готовых AI API для текста и изображений. Собственную AI-модель на этапе MVP обучать не нужно. • Безопасное хранение токенов и доступов к внешним сервисам. • Логи действий, интеграций и ошибок. • API-архитектура, чтобы в дальнейшем добавлять новые соцсети, CRM и каналы общения. 5. Что не нужно делать в первом MVP • Отдельное мобильное приложение. • Собственную сложную CRM. • Большую BI-систему. • Собственные AI-модели. • Сложный рекламный кабинет. • Десятки интеграций одновременно. • Сложный графический редактор уровня Canva или Photoshop. • Полную автоматизацию тех действий, для которых у внешнего сервиса нет доступного официального API. 6. Что требуется от разработчиков на этапе оценки • Предложить архитектуру MVP. • Разбить разработку на этапы. • Указать, какие интеграции реально доступны через API, а где будут ограничения. • Дать ориентировочную стоимость разработки по этапам. • Дать сроки до первой рабочей версии и до MVP, готового для тестирования на реальных клиентах. • Отдельно указать ежемесячные расходы на инфраструктуру, AI API и сторонние сервисы. Ключевой принцип: не строить сразу большую систему. Первая версия должна проверить основные сценарии: создание контента, публикацию, автоматическое общение с клиентом, запись на услугу, передачу данных в CRM и работу с Яндекс Картами.

Пожелания и особенности: AI-платформа для персонализированного изучения английского Мы стартап, который создаёт новый AI-native продукт для изучения английского языка. Что предстоит делать Мы ищем AI/LLM Engineer, который будет отвечать за техническую реализацию AI-части продукта. Основные задачи: * интеграция и работа с современными LLM; * проектирование AI-архитектуры; * разработка AI-функций для анализа ответов пользователя; * определение и структурирование ошибок пользователя на основе методологических правил; * генерация персонализированных объяснений и учебных материалов; * генерация упражнений и заданий по заданным методологическим параметрам; * адаптация AI-ответов под уровень, цель и профиль пользователя; * работа с пользовательским контекстом и memory; * разработка prompt architecture; * structured outputs / JSON; * интеграция AI-слоя с backend; * тестирование и сравнение различных моделей; * разработка системы оценки качества AI; * оптимизация стоимости и скорости inference. Важный момент: методологию не нужно придумывать самостоятельно В проекте будет отдельный методист английского языка, который отвечает за образовательную часть. Методист вместе с AI Engineer будет формализовывать: * структуру знаний; * уровни сложности; * критерии освоения; * типы ошибок; * правила обучения; * принципы повторения; * типы упражнений; * критерии оценки ответов; * образовательную логику. То есть от AI Engineer не требуется самостоятельно быть преподавателем английского или разбираться в методике обучения языкам на экспертном уровне. Основные AI-задачи 1. Анализ пользовательских ответов AI должен уметь структурировать информацию из: * свободных текстовых ответов; * ответов на упражнения; * диалогов; * в перспективе — голосовых ответов. На выходе должны получаться структурированные данные, которые можно сохранить в профиле пользователя. 2. Генерация персонализированного контента На основании данных, которые передаёт образовательный движок, AI должен генерировать: * объяснения; * примеры; * упражнения; * диалоги; * ситуации; * задания на свободную речь; * тексты; * другие образовательные материалы. При этом AI получает чёткие методологические параметры, а не самостоятельно решает, чему и как учить пользователя. 3. Персонализация AI должен учитывать контекст конкретного пользователя: * уровень; * цель изучения; * интересы; * профессиональный контекст; * историю обучения; * предыдущие ошибки; * уже изученный материал. Например, задание для человека, который учит английский для IT, и человека, который готовится к путешествиям, может быть построено на одной языковой конструкции, но в совершенно разных контекстах. 4. User Knowledge Model Совместно с методистом и backend-разработчиком необходимо определить, какие данные о пользователе должна получать и обновлять AI-система. Например: * освоенные навыки; * нестабильные навыки; * ошибки; * история ответов; * новые пробелы; * результаты предыдущих заданий; * confidence. 5. Prompt / Context Architecture Нужно построить систему, при которой LLM получает необходимый контекст пользователя, но при этом мы не отправляем в каждый запрос всю историю обучения. Необходимо продумать: * system instructions; * methodology instructions; * user profile; * learning state; * текущую задачу; * текущий ответ пользователя; * memory; * retrieval. Что важно уметь Обязательно: * Python; * опыт работы с LLM API; * OpenAI / Anthropic / Gemini или аналогичными моделями; * prompt engineering; * structured outputs / JSON; * API; * понимание embeddings; * понимание RAG; * понимание принципов работы LLM; * умение сравнивать и тестировать модели; * базовое понимание LLM evaluation; * опыт создания AI-функций или AI-продуктов. Будет плюсом: * NLP / ML; * vector databases; * knowledge graphs; * recommendation / personalization; * speech-to-text; * voice AI; * fine-tuning; * AI agents; * опыт в EdTech; * опыт разработки production AI-систем.