Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Необходимо обработать результаты исследования. Все данные переведены в цифру. Всего респондентов - 33. За всю работу готова заплатить 2000.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Задача: нам нужно как то выгрузить отчет с личного кабинета Валдбериз (отчет об издержках на прием платежей (детализация эквайринг) с л/к ВБ через АPI и регулярно ( ежемесячно) забирать их данные, когда они будут сформирован Можно любым простым способом, С ЛК ВБ нет возможности выгрузить отчет тк выходит окошко что превышает количество строк и можно выгрузить через API Может через Битрикс24, почту, или гугл диск или др варианты.
Разработка с нуля. Цель проекта Разработка информационной системы управления расписанием, репетициями и вызовами творческих подразделений театра. Система должна обеспечить единую среду учёта расписаний для подразделений (Опера, Хор, Балет, Оркестр, Художественно?постановочная часть, Миманс, Нотная библиотека), оптимизировать коммуникации, автоматизировать документооборот и согласования, а также интегрироваться с Keycloak, СКУД, почтовым сервером, мессенджером MAX и кадрово?зарплатным контуром. Основные обязанности Участвовать в обследовании бизнес?процессов заказчика, сборе и формализации требований, проектировании архитектуры системы и интеграций. Разрабатывать серверную часть системы на стеке PHP + Laravel: базы данных, бизнес?логику, механизмы прав доступа, аудит действий, API. Реализовывать клиентскую часть на Vue.js: интерфейсы, маршрутизацию, авторизацию, интерактивность, адаптивные и специализированные представления (в т. ч. для ТВ?табло). Обеспечивать интеграцию с внешними системами: Keycloak (управление идентификацией и доступом), СКУД (учёт явки), каналы уведомлений (почта, SMS, мессенджер MAX), кадрово?расчётный контур. Настраивать механизмы валидации данных, проверки конфликтов (занятость помещений и сотрудников), автоматическую замену отсутствующих сотрудников на замещающих, дедлайны и блокировки правок. Участвовать в разработке справочников, маршрутов согласований, механизмов документооборота, учёта рабочего времени, выгрузки отчётов (PDF, Excel) и аналитических панелей. Принимать участие в тестировании (модульном, интеграционном, регрессионном), локализации дефектов, приёмочных испытаниях, подготовке системы к опытной и промышленной эксплуатации. Помогать в подготовке технической документации (архитектурное описание, инструкции, описание API и интеграций, матрица ролей и прав). Участвовать в обучении сотрудников заказчика работе с системой, в подготовке обучающих материалов и видеороликов. Требования к кандидату Опыт коммерческой разработки веб?приложений от 3 лет. Уверенное владение PHP и фреймворком Laravel (ORM, миграции, очереди, аутентификация, авторизация, журналирование). Опыт разработки на Vue.js, понимание клиентской маршрутизации, авторизации, взаимодействия с API. Понимание принципов REST API, проектирования баз данных, нормализации, индексов, триггеров и хранимых процедур. Опыт интеграций с внешними сервисами, работы с очередями задач и обработкой ошибок интеграций. Знание основ информационной безопасности: OWASP Top 10, защита каналов передачи данных, управление сессиями, журналирование критичных действий. Умение работать с требованиями по ГОСТ (в частности, ГОСТ 34.602, ГОСТ 34.201) и нормативными актами в области защиты информации и персональных данных (152?ФЗ, требования ФСТЭК/ФСБ). Готовность к очному взаимодействию на территории заказчика, участию в интервью с сотрудниками творческих подразделений, итеративной проработке макетов и прототипов. Хорошие коммуникационные навыки, умение структурировать требования и согласовывать решения со стейкхолдерами. Будет плюсом Опыт работы над системами с высокой нагрузкой (одновременная работа 50+ пользователей). Опыт интеграции с Keycloak и системами контроля доступа (СКУД). Понимание специфики работы учреждений культуры и творческих коллективов (расписания, репетиции, вызовы, составы, замены). Навыки прототипирования интерфейсов, работы с дизайн?системами и UI?kit. Опыт подготовки документации по информационной безопасности, моделей угроз и матриц доступа. Условия работы Конкурентная заработная плата по результатам собеседования (обсуждается индивидуально). Проектный характер работы с чёткими этапами и графиком (5 этапов, суммарно до 14 месяцев). Возможность влиять на архитектуру и технологический стек в рамках утверждённых требований. Работа в команде с аналитиками, дизайнерами, тестировщиками и представителями заказчика. Официальное оформление по ТК РФ, возможны варианты договора подряда для отдельных ролей. Доступ к инфраструктуре заказчика для тестирования и опытной эксплуатации.
Data Science. Разработка с нуля, тестирование. Из телеграмма экспортировала историю чата. (6 чатов) Теперь мне надо сегментировать это, чтобы можно было найти по ключевым словам например: у меня отдел продаж и я хочу понимать, какие пользователи писали эту фразу + какое сообщение было + ник пользователя. Нужны именно те пользователи, у которых есть отдел продаж и которые писали об этом. Собрать всю базу в Exsel.
Data Science. Разработка с нуля, тестирование, настройка, доработка существующего продукта. ИИ платформа на основе нескольких (может быть десятков) моделей. Не чат - бот, не AI - чат. Персональный AI. Необходима архитектура и технологический подход.
Помочь сдать тестиро. Мне 16 или 17 августа надо будет сдать тестирование на компьютере. Нужен куратор 16 или 17 августа,чтобы помог мне сдать тестирование.
Разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта, excel. Полный рабочий день, формировать отчетность, загружать данные в систему Сработаемся, формат удаленно на постоянку.
лабораторные работы. Https://docs.google.com/document/d/0By43yuQ5putiaGJ6d0NqNGc0SGc/edit?usp=sharing&ouid=118178288502928507205&resourcekey=0-cf3OAUe2xweh9-kwV059PQ&rtpof=true&sd=true Посмотрите, пожалуйста, заранее, сможете ли вы такое выполнить, 8 лабораторных работ сделать в программе Deductor или 4 из них в Loginom. Предложите цену.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Нужен специалист по автоматизации финансового учёта для малого бизнеса. Задача: создать простую автоматизированную систему, куда я загружаю несколько Excel-файлов, а на выходе получаю единый финансовый отчёт. На первом этапе нужно: 1. Загрузка нескольких банковских выписок Excel. 2. Загрузка отдельного Excel-отчёта администраторов по ежедневной выручке мастеров (наличные, безнал, терминал, выручка каждого мастера и т.д.). 3. Объединение всех данных в единую таблицу. 4. Автоматическое определение и исключение переводов между собственными счетами, чтобы не было двойного учёта. 5. Проверка данных и поиск дублей/расхождений. 6. Категоризация доходов и расходов. 7. Сверка банковских поступлений с отчётами администраторов. 8. Отчёт по каждому мастеру: выручка, наличные, безнал, терминал и другие доступные показатели. 9. Общий финансовый отчёт: доходы, расходы, прибыль, Cash Flow, помесячная динамика. 10. Автоматическое формирование итогового Excel-файла с таблицами и графиками. Важно: исходные Excel-файлы не должны изменяться. Система должна сохранять исходные данные и отдельно формировать обработанную базу. На первом этапе не нужен сложный интерфейс и мобильное приложение. Главное — надёжная автоматизация: загрузил файлы ? запустил обработку ? получил готовый отчёт. В дальнейшем возможны добавление ИИ-аналитики, прогнозов и полноценного интерфейса. Ищу специалиста, который умеет работать с Excel, Python/Pandas, автоматизацией финансового учёта и сверкой данных.
Data Science. Разработка с нуля. Мне необходимо создать внутреннюю CRM для работы со спортсменами, которым необходимо напоминать про прохождение медицины, напоминать мне о мероприятиях о составлении заявок для соревнования, об изменениях разрядов, если я буду вносить протоколы в программу, то она должна посчитать, кто занял какое место и какой разряд получает, так чтобы это проходило по новым данным ЕВСК и требований.
Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Необходимы специалисты arenadata администратор или arenadata db. Наличие действующего именного сертификата обязательно. Работы как очные так и заочные. Ориентировочного около 20 рабочих часов. Очно в Москве.
Разработка с нуля, Помощь с проектом. Представьте, что вы работаете в крупном дейтинговом приложении. Помимо базовых функций, в приложении также имеется премиум-подписка, которая дает доступ к ряду важных дополнительных возможностей. Был проведен A/B тест, в рамках которого для новых пользователей из нескольких стран была изменена стоимость премиум-подписки* при покупке через две новые платежные системы. При этом стоимость пробного периода оставалась прежней. Проверьте: Был ли эксперимент успешен в целом. *Деньги за подписку списываются ежемесячно до тех пор, пока пользователь её не отменит. Важно: это задание наиболее приближено к работе с реальными данными, и в реальных данных часто бывают ошибки и подвохи. Будьте аккуратны и не торопитесь при анализе — уделите как можно больше внимания этим данным Данные Всего есть три группы: тестовая (test), контрольная 1 (control_1) и контрольная 2 (control_2). Для каждой из них: users_*.csv – информация о пользователях: uid – идентификатор пользователя age – возраст attraction_coeff – коэффициент привлекательности (от 0 до 1000, \frac{лайки}{просмотры}*1000 просмотры лайки ? ?1000) coins – число монеток (внутренняя валюта) country – страна visit_days – в какие дни после регистрации пользователь посещал приложение (напр. в 1, затем в 7) gender – пол age_filter_start – фильтр поиска, мин. значение age_filter_end – фильтр поиска, макс. значение views_count – число полученных оценок was_premium – был ли когда-либо премиум (либо пробный период премиум-статуса, либо купленный за деньги) is_premium – является ли премиум total_revenue – нормированная выручка transactions_*.csv – информация о платежах пользователей: uid – идентификатор пользователя country – страна joined_at – дата и время регистрации paid_at – дата и время покупки revenue – нормированная выручка payment_id – идентификатор платежа from_page – откуда пользователь перешел на страницу оплаты product_type – тип продукта (trial_premium – пробная премиум-подписка, premium_no_trial – премиум-подписка без пробной, coins – подписка за внутреннюю валюту, other_type – другое) Файлы: users_test – информация о пользователях в тестовой группе. users_control_1 – информация о пользователях в первой контрольной группе. users_control_2 – информация о пользователях во второй контрольной группе . transactions_test – информация о платежах пользователей в тестовой группе. transactions_control_1 – информация о платежах пользователей в первой контрольной группе. transactions_control_2 – информация о платежах пользователей во второй контрольной группе.
Доработка существующего продукта. Оказание услуг по генерации сверок, формированию расчетов, подготовке отчетов и презентационных материалов. Более подробный перечень прилагаю в файле.
Решение проекта по обучению. Пожелания и особенности: Решение проекта: Задание Представьте, что вы работаете в крупном дейтинговом приложении. Помимо базовых функций, в приложении также имеется премиум-подписка, которая дает доступ к ряду важных дополнительных возможностей. Был проведен A/B тест, в рамках которого для новых пользователей из нескольких стран была изменена стоимость премиум-подписки* при покупке через две новые платежные системы. При этом стоимость пробного периода оставалась прежней. Проверьте: Был ли эксперимент успешен в целом. *Деньги за подписку списываются ежемесячно до тех пор, пока пользователь её не отменит. Важно: это задание наиболее приближено к работе с реальными данными, и в реальных данных часто бывают ошибки и подвохи. Будьте аккуратны и не торопитесь при анализе — уделите как можно больше внимания этим данным. Данные: Всего есть три группы: тестовая (test), контрольная 1 (control_1) и контрольная 2 (control_2). Для каждой из них: users_*.csv – информация о пользователях: uid – идентификатор пользователя age – возраст attraction_coeff – коэффициент привлекательности (от 0 до 1000, \frac{лайки}{просмотры}*1000 просмотры лайки ? ?1000) coins – число монеток (внутренняя валюта) country – страна visit_days – в какие дни после регистрации пользователь посещал приложение (напр. в 1, затем в 7) gender – пол age_filter_start – фильтр поиска, мин. значение age_filter_end – фильтр поиска, макс. значение views_count – число полученных оценок was_premium – был ли когда-либо премиум (либо пробный период премиум-статуса, либо купленный за деньги) is_premium – является ли премиум total_revenue – нормированная выручка transactions_*.csv – информация о платежах пользователей: uid – идентификатор пользователя country – страна joined_at – дата и время регистрации paid_at – дата и время покупки revenue – нормированная выручка payment_id – идентификатор платежа from_page – откуда пользователь перешел на страницу оплаты product_type – тип продукта (trial_premium – пробная премиум-подписка, premium_no_trial – премиум-подписка без пробной, coins – подписка за внутреннюю валюту, other_type – другое) Файлы: users_test – информация о пользователях в тестовой группе. users_control_1 – информация о пользователях в первой контрольной группе. users_control_2 – информация о пользователях во второй контрольной группе . transactions_test – информация о платежах пользователей в тестовой группе. transactions_control_1 – информация о платежах пользователей в первой контрольной группе. transactions_control_2 – информация о платежах пользователей во второй контрольной группе. Файлы будут направлены по почте после договоренности.
Обучение взрослых. Программа: «Скульптор Данных в Excel с Power Query» 16 ак. часов Модуль 1. Введение в Power Query и интерфейс Что такое Power Query: назначение, место в аналитическом пайплайне. Где находится Power Query в Excel (разные версии), подключение надстройки. Редактор Power Query: панель навигации, лента, область шагов, расширенный редактор, язык M (обзор). Практика: Открытие редактора, создание первого запроса из простой таблицы. Просмотр и редактирование списка шагов. Сохранение и обновление запроса. Модуль 2. Подключение к источникам данных Типы источников: файлы (Excel, CSV, TXT), папки, базы данных, веб-страницы. Особенности подключений: аутентификация, параметры, динамические пути. Практика: Подключение к Excel-файлу и CSV, настройка типов данных. Импорт из папки (Power Query Folder), объединение файлов по шаблону. Простой запрос к веб-странице (публичная таблица). Модуль 3. Очистка и базовая трансформация данных Основные операции: удаление строк/столбцов, фильтрация, замена значений. Работа с типами данных, обработка ошибок и пустых значений. Разделение и объединение столбцов, работа с текстом и датами. Практика: Очистка «грязной» выборки: дубликаты, лишние строки, некорректные форматы. Преобразование дат и времени, приведение к единому формату. Создание пользовательских столбцов (Add Column), условные правила. Модуль 4. Объединение и агрегация данных Merge vs Append: когда и что использовать. Виды соединений (Left, Right, Inner, Full Outer), ключи соединения. Группировка и агрегации в Power Query (Group By). Практика: Объединение двух таблиц по ключу (Merge), проверка качества соединения. Консолидация нескольких файлов с разной структурой (Append). Группировка по категориям с подсчётом сумм, средних, количества записей. Модуль 5. Продвинутые приёмы и параметризация Параметры запросов: зачем нужны и как создавать. Динамические пути к файлам, управление обновлениями. Оптимизация производительности: буферизация, отключение предварительного просмотра, порядок шагов. Практика: Создание параметров для источника данных и фильтров. Настройка автоматического обновления при смене папки/файла. Рефакторинг шагов для ускорения работы запроса.
Тестирование. Ищу исполнителя для поиска и анализа информации из открытых источников. В рамках проекта потребуется: * искать сведения по заданным темам; * сравнивать найденные данные; * оформлять результаты в таблицах; * готовить краткие выводы; * структурировать материалы; * соблюдать требования технического задания. Работа проектная, при хорошем результате возможны новые задания на постоянной основе.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Задача : новые сотрудники должны писать входное тестирование результаты которого должны попадать « куда-то « где сразу будет виден результат тестирования. Так же для каждого сотрудника есть характеристики и тд и на каждого из них должны быть папки . Если возможно это сделать в Яндексе 360 то отлично, если нет то предложите альтернативу и помогите настроить быстро.
Доработка существующего продукта. Добрый день. Есть готовые ежемесячные отчеты -они одинаковые но помесячные, необходимо свести все в один отчет с янв-июль по тем же параметрам что и в помесчяных отчетах. подробно расскажу испольнителю.
Доработка существующего продукта. Добрый день. Работаю дата инженером, но чувствую что пока не хватает опыта для роста, начал дополнительно углубленно изучать эту сферу, и пробовать переделывать рабочую архитектуру проекта, но столкнулся со сложностями создания архитектуры проекта с нуля, так же не особо понимаю что такое dwh и как с ним работать. Необходимо пара занятий в помощи и объяснении именно создании архитектуры и работы в проекте с нуля, очень важен реальный опыт работа у репетитора.
Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Динамическое ценообразование (недвижимость). В поисках готового решения или разработки под нас. Рассматриваем только с аналогичным опытом.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Разработать систему распознавания специфических объектов computer vision. Разработать трекер который решает систему окклюзий потери объекта и смешивания похожих объектов, а также мерил скорость объектов и предсказывал их траекторию.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 4 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 России для фрилансеров на август 2026 года — 186 шт.
Как найти удалённую работу для фриланс-специалистов по профилю data scientist в России?
Вы специалист по data scientist и ищете проекты и заказы на удалёнке в России? 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 России?
На август 2026 года опубликовано 186 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