Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Разработка с нуля.

Data Science. Настройка, доработка существующего продукта. Есть скрипт на python, который с использованием моделей Qwen3 или Deepseek выделяет из неструктурированных названий товаров точное официальное название товара, имя вендора, имя модели товара, а также партномер. Сейчас скрипт использует интеграцию с openrouter.ai - отправка промтов производится через API openrouter. Аккаунт openrouter платный, но даже в этом случае часто возвращается ошибка rate limit - сервис не дает обработать более 5-10 товаров, требует делать паузу в запросах. Необходимо: 1) Либо помочь с настройкой на стороне openrouter - чтобы снять действующие ограничения по числу запросов. Возможность оплачивать этот сервис есть. Сейчас используется provider Chutes - на его стороне тоже есть активированный аккаунт, но это не сильно помогло. Возможно, что надо настраивать что-то 2) Либо помочь с решением задачи через другой сервис (аналог openrouter) позволяющий обрабатывать в день 1000-2000 однообразных промтов. Всего нужно обработать порядка 300 тысяч наименований товаров, потом уже будут только отдельные разовые запросы по 10-50 в сутки 3) Либо помочь с развертыванием копии модели на отдельном сервере на площадке timeweb (GPU на сервере нет).

Подготовка к собеседованиям, доработка портфолио. Есть опыт работы в ml с задачами классификации. Нужна помощь в подготовке к собесам, доработка портфолио. Наставлять, направлять, подсказывать, составить траекторию. Machine learning, data science, ML, машинное обучение.

Data Science. Разработка с нуля. - Обработка биржевых данных с помощью функций согласно ТЗ - использование API для получения данных - чтение и запись в БД, SQL - Интерфейс управления - Интерфейс отображения, дашборд.

Разработка с нуля. Нужен ML-специалист: модель, которая предсказывает стоимость проектов на основе наших КП Что нужно сделать: Создать модель, которая по параметрам проектного задания предсказывает итоговую стоимость работ — на основе нашей истории коммерческих предложений (КП). Это задача регрессии: вход — параметры проекта, выход — цена. Что есть: Таблица с историческими КП (от 100 до 300), по каждому : * краткое ТЗ (текст или ключевые параметры), * итоговая стоимость, * тип объекта, стадия, основные характеристики. * Понимание, какие факторы влияют на цену (поможем разметить/пояснить). * Возможность дальше дополнять базу и переобучать модель. Что нужно получить: * Модель (Python), которая по заданным параметрам проекта возвращает оценку стоимости. * Простой интерфейс (скрипт, форма, Streamlit или Google Sheet + backend) — для ввода и получения результата. * Возможность в будущем дообучить модель на новых данных.

Тестирование, разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта.

Data Science. Разработка с нуля. В личном.

Data Science. Разработка с нуля, настройка, тестирование. Добрый день, Необходим специалист для создание Python скрипта в несколько этапов: 1) Написание скрипта, запрашивающего данные по API с нескольких источников, проводящего некоторые математические операции с указанными данными и сохраняющим их в CSV файл. Средний объём выгрузки составляет 25-30 тыс. строк и 40-45 столбцов. Данные необходимы для ML. 2) Адаптация данного скрипта для отправки указанных данных в режиме реального времени в обученную нейросеть + донастройка взаимодействия нейросети и скрипта с целью минимизации задержек и исключения потенциальных ошибок. Скрипт будем хостить на vps сервере. 3 (со звёздочкой, после обсуждения с вами) - Создание понятного интерфейса, показывающего основные метрики работы скрипта (объём данных, скорость, задержки и прочее). Важно: 1) Специалист должен иметь возможность прогнозировать свою загруженность и деливерить дедлайны с точностью > 85% 2) Формат "я до 21 на работе, приступлю как будет время" - не принимается. Стоимость услуг - по согласованию сторон, аванс - 30% за каждый этап.

Data Science. Помощь с задачами по А/Б тестированию. Необходима помощь со следующими задачами: 1) Дельта метод 2) Линеаризация второго типа 3) Доверительные интервалы 4) CUPED Надо их объяснить и исправить мои прошлые ошибки.

Доработка существующего продукта, разработка с нуля, тестирование, настройка. Сопровождение действующих СХД Hitachi ( HUS VM, VSP G700, VSP G200, HUS110) Oracle SPARC M6-32.

Настройка. Есть парсеры написанные на python при помощи selenium. Нужно настроить airflow и docker, чтобы парсеры работали без headless режима.

Разработка с нуля. Нужно обучить модель Есть ТЗ.

Data Science. Доработка существующего продукта. Задача: Написать код (желательно Python) для обработки ~170 Excel-файлов. Нужно найти 7 цветных областей на листе (разное расположение в каждом файле), вычислить для каждой среднее, максимум, минимум, диапазон и Q3, и сформировать итоговую таблицу в Excel. Итог проекта: таблица с результатами по всем файлам. Срок выполнения 2-3 дня Если готовы взяться вышлю вам примеры исходного и итогового файла (сделали вручную).

Data Science. Настройка, доработка существующего продукта, Выгрузка базы. Необходимо выгрузить базу из Amocrm в формат, который сохранит связь между сущностями (Контак-Компания-Сделка) и комментарии Мы переехали из amocrm в Битрикс 24 и нам периодически приходится заходить в amocrm и сверять данные. Все важные данные о клиенте, к сожалению, были сохранены не в квалификационных полях, а в комментариях внутри сделок.

Необходима консультация (интервью). Требование к респонденту : 1. Респондент должен проживать в одном из следующих регионов: а) Республика Башкортостан, Свердловская область, Новосибирская область Опыт работы на Профи.ру НЕ МЕНЕЕ ГОДА. В отклике просим указать: 1. Регион, населенный пункт (место постоянного проживания) 2. Возраст 3. Специализация. В рамках научного проекта (Номер: [Телефон скрыт]; Название: Неформальная занятость в регионах России: социальные риски и возможности) Уфимский университет науки и технологий проводит интервью с фрилансерами, работающими через платформу Профи.ру. Цель исследования: оценить условия труда и занятости фрилансеров Интервью проходит в форме свободной беседы по zoom. Длительность 60-90 мин с записью встречи. Оплата за интервью 1000 руб. В соответствии с законом о персональных данных запись используется исключительно для научных целей и не подлежит распространению. Персональные данные не разглашаются и нигде не публикуются. Гарантируем полную конфиденциальность.

Data Science. Разработка с нуля. Разработка ИИ интерактивного маркетингово дашборда с аналитикой и прогнозированием, ИИ сегментация, таргет и автоматизация персонализированного контента.

Разработка с нуля.

Data Science. Доработка существующего продукта. Задача Сделать модуль для генерации трендовых субтитров в стиле TikTok / Shorts на Python. Текст и тайминги слов уже есть или извлекаются автоматически. Нужно научить систему автоматически подставлять визуальные параметры: цвет, анимации, размер, эффекты. Это можно делать либо через рандом, либо через отдельную LLM-функцию. --- ## Что реализовано * Базовый генератор (`SubtitleGenerator`) уже работает: рендерит текст с таймингами по JSON. * Структура проекта готова, используется MoviePy и PIL. --- ## Что нужно доделать 1. Подсветка слов Каждое слово должно подсвечиваться в момент произнесения. Поддержка эффектов: glow, fade, pulse, смена цвета. 2. Анимации Для каждого слова должны задаваться: * pre\_animation (появление) * animation (основная динамика) * post\_animation (исчезновение) Примеры: zoom\_in, fly\_in\_left, bounce, shake, fade\_out. Для хуков (ключевых фраз) — более мощные анимации (например, zoom\_in\_out). 3. Цвет и размер Цвета подбираются автоматически: яркие — для хуков, нейтральные — для обычного текста. Размер шрифта на хуках — в 1.5–2 раза больше. 4. Автогруппировка Если слова идут одновременно — они группируются в строку или колонку. Нельзя выходить за пределы кадра, нужно учитывать ширину. 5. Отладочный режим Режим "было — стало": одновременно рендерятся две строки — одна без эффектов, вторая с ними. Используется для визуальной проверки. --- ## Генерация параметров Варианты: * Первый шаг — простая логика на Python: рандомная генерация параметров с ограничениями. * Позже — подключение LLM, которая будет выбирать ключевые слова, эффекты и стили. --- ## Что должно получиться Скрипт, который: 1. Принимает текст с таймингами. 2. Добавляет визуальные параметры к каждому слову (анимации, цвет, размер и т.д.). 3. Генерирует JSON. 4. Передаёт его в SubtitleGenerator. 5. Получает на выходе готовое видео с субтитрами.

Data Science. Доработка существующего продукта. У нас есть команда операторов контактного центра, которая будет работать на предиктивном обзвоне (Сипсик, Скорозвон или ЮИС). В данный момент мы используем ЮИС. Ваша задача как специалиста — настроить этот обзвон. Мы предоставим вам базу из 10 000 номеров, и вы должны загрузить ее таким образом, чтобы обеспечить максимально эффективный дозвон с минимальным количеством автоответчиков и максимальным количеством соединений с живыми людьми для общения нашими операторами.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Я врач ортодонт Работаю с файлами STL Для успешной работы мне нужно спланировать какие зубы и куда переместить соблюдая определенные условия. Условий достаточно много и найти между ними баланс - задача очень сложная. Мне кажется идеально подойдёт для ИИ Напишите мне насколько реально создать такую программу / приложение которая будет искать этот баланс за меня?.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Для магазина на WB разработать логику алгоритма с максимальной эффективностью, который будет определять излишки на каждом складе (кол-во товаров выше нужной оборачиваемости) Нужно сгенерировать все возможные факторы, которые повлияют на эффективность алгоритма и разработать его. Итог: Просто формула на псевдокоде.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Нужно написать скрипт на основе других к базе данных(clickhouse) которая бы выгружала и сплитовала группы для А/Б. В общем нужно разбить на группы. ключевые метрики.

Data Science. Доработка существующего продукта. Помочь с выгрузкой из клика для подсчета результатов А/Б теста.

Сводные таблицы. Нужно свести данные по столовым в разрезе город, обратная связь, рейтинг.

Data Science. Тестирование, настройка, разработка с нуля. Создание 3Д модели по видео.

Разработка с нуля. Обязанности: Проведение анализа международных, региональных и национальных стандартов в области медицинских изделий, материалов и связанных процессов. Оценка возможности гармонизации требований зарубежных и российских нормативов. Анализ фондов документов по стандартизации, выявление потребности в актуализации существующих стандартов или разработке новых. Сбор и обработка предложений от производителей медицинских изделий по первоочередной стандартизации продукции. Определение номенклатуры критически значимых медицинских изделий, требования к которым не стандартизованы. Разработка обоснованных предложений по формированию и корректировке Программы национальной стандартизации в сфере медицинских изделий. Подготовка первых редакций национальных и межгосударственных стандартов, пояснительных записок и уведомлений о разработке проектов. Участие в заседаниях научно-технического совета (НТС), подготовка протоколов и экспертных заключений. Требования: Высшее образование (техническое, медицинское, в области стандартизации или смежных наук). Опыт работы в сфере стандартизации, технического регулирования или разработки нормативно-технической документации не менее 3 лет. Знание законодательства РФ о стандартизации (ФЗ № 162-ФЗ), ГОСТов и международных стандартов (ISO, IEC и др.). Навыки аналитической работы, подготовки отчетов и предложений. Умение работать с нормативной документацией и базами стандартов. Владение английским языком на уровне, достаточном для работы с международными нормативными документами. Работы выполняются в один этап, окончание – до 5 декабря 2025 года. Пишите в тг, с названием вакансии, пожалуйста, я вышлю ТЗ на рассмотрение более детально: A_ppolinaria_S.

Data Science. Разработка с нуля. Нужен специалист для создания автоматизированных дашбордов на основе данных из Google Sheets. У нас есть Google Sheets файл с несколькими листами где разбита финансовая отчетность по моделям, прогнозам выручки, фактическим результатам и ежедневным продажам. Из этих данных нужно собрать Looker Studio дашборды, показывающие графики по выручке, сравнение прогнозов с фактическими результатами, разбивку по внутреннему и внешнему росту в процентах на ежемесячной основе. Также нужна автоматизация связей между листами чтобы при добавлении новых данных дашборды обновлялись автоматически с цветовым кодированием для показателей выше и ниже плана Требования: - Опыт работы с Looker Studio обязателен, присылайте примеры прошлых работ - Опыт создания финансовых отчетов в Looker Studio будет большим плюсом.

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Цена договорная, проект большой сложный, интересный. фронт написан на react, typescript, бэкенд на nodejs, typescript, express. Торговля на фондовом рынке с использованием ИИ.

Обучение навыков.

Консультация.

Разовая задача. Пожелания и особенности: Тест эксель с power query одно задание.

Помощь в обучении. Помощь в обучении.

Data Science. Настройка, доработка существующего продукта. Нужен именно LLM cпециалист, практикующий, который составит ТЗ, выдаст рекомендации, анализ, и возможно, сам что-то сделает. Добрый день. Наш сайт https://fastpack.me/ - мы хотим определить технологию выдачи в быстрых ответах Яндекса, в блоке сформированном Алисой, и попадать с нашим сайтом в такие блоки, в машинные сводки по тем или иным генерациям пользователей, в ИИшную выдачу под запросы в разных форматах, оптимизировать контент под требования генеративных поисковых систем, Schema.org - скорректировать именно нашего сайта именно под логику ИИ, доработать HTMLс точки зрения семантики для ботов, определить и внедрить по сайту вопросно-ответную часть для ИИ, проанализировать конкурентов по нашей топ выдаче и составить план доработки по конкретным страницам.

Разработка с нуля. Разработка модели динамического ценообразования по продаже грузового и спец транспорта, на основании ретроспективных данных о продажах и парсинга конкурентов в авито. Разработка модели динамического ценообразования по продаже грузового и спец транспорта, на основании ретроспективных данных о продажах и парсинга конкурентов в авито

Разработка с нуля. Аналитика запасов склада.

Доработка существующего продукта.

Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Добрый день. Ищу специалиста, который сможет сделать выгрузку данных из OZON по API по отчету начислений (метод «Список транзакций»). Нужно, чтобы данные были схожи с выгрузкой из ЛК (насколько это возможно) и, чтобы данные были сопоставимы с данными в ЛК. Можно сделать в отдельной таблице, перенести скрипт смогу в свою самостоятельно.

Data Science. Сформировать j son файл для загрузки в в datawrapper. Пожелания и особенности: Создать j son файл для загрузки в datawrapper в choropleth map и построение полигонов ( карта Ямала со всеми административными районами) Районы Приуральский Ямальский Г Салехард Г Лабытнанге Шурышкарский район Тазовский район Надымский район Перовский район Красноселькупский район.

Аналитика обратной связи. Пожелания и особенности: Задача не сложная, нужно сделать анализ обратной связи от сотрудников по мероприятию, 140 ответов.

Data Science. Обучение. Пожелания и особенности: Необходимо помочь нарисовать вьюху Oracle в PowerDesigner 15.

Разработка с нуля. Ищем внимательного и ответственного человека для стабильной и понятной работы по чётким алгоритмам. Работа отлично подойдёт тем, кто ценит порядок, повторяющиеся задачи и предсказуемость. 📌 Обязанности: • Поиск товаров по заданным критериям в аналитических сервисах (например, MPSTATS) • Работа по чёткому пошаговому алгоритму без отклонений • Внесение информации в шаблон (таблица/форма) и расчёт базовой экономики товара по инструкции • Повторяющиеся действия без необходимости придумывать новое ✅ Требования: • Внимательность, высокая степень аккуратности • Умение строго следовать инструкциям • Ответственное отношение к срокам и качеству работы • Уверенное владение ПК, Google Таблицами • Опыт работы с маркетплейсами и аналитическими сервисами (особенно MPSTATS) 💼 Условия: • Удалённая работа • Чёткие задачи, стабильная загрузка • Оплата обсуждается по результатам тестового задания • Долгосрочное сотрудничество.

Data Science. Разработка с нуля. Написать простую базу на данных в libre office base. Типо не большой CRM системы. Список оборудования ( название, описание, кол-во, цена, отдел, скад.) Список услуг (услуги связанные с наборами оборудования) Клиенты (фио, номер телефона и т.п.) Семеты ( связь с клиентами и списком услуг, доп графы в виде мечта , даты , даты составления).

Прокачаться в MDX запросах.

Custdev, интервью. Интервью на час. Интересуетесь инструментами для визуализации и анализа данных? RT.DataVision (от Ростелеком), Sber Data Platform BI, Platform V (от Сбер) и Yadex DataLens (от Яндекс) – популярные решения. Если вы работаете с одним из этих инструментов, поделитесь опытом: * Как вы его используете? * С какими трудностями сталкиваетесь? * Какие функции наиболее полезны? * Как интегрируете с другими системами? Ваши ответы помогут лучше понять специфику работы с этими инструментами.

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Мы типография которая занимается печатью интерьерных картин и портретов на заказ. У нас есть база данных и интеграции с Вайлдберриз и АМО срм, нам нужно довести до ума наш сервис. Все написано, но работает с багами, наш специалист не имеет желания заканчивать сервис и ушел в отпуск и пропал с ответом в раз в неделю. Ниже прикрепляю документацию по логике и архитектуре.

Data Science. Тестирование, настройка, разработка с нуля. 1. Помочь в выборе наиболее , подходящей системы предиктивной телефонии, которая оптимально подойдет для нашей команды, чтобы повысить эффективность работы операторов и снизить количество автоответчиков и недозвонов. 2.Настроить алгоритмы предиктивного набора, чтобы обеспечить максимальную эффективность работы операторов.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Нужен аналитик данных, работающий с искусственным интеллектом, который сможет проанализировать данные по продажам за прошлые года, выявить тенденции, сделать прогноз на будущее с отклонением в 5%. Интегрируем ИИ с MPStata для автоматической выгрузки данных. Все, кто разбирается в теме, пишите, обсудим возможности.

Работа с Respondo, Clay. Разработка ML-моделей для прогноза отклика на письма (Respondo). Интеграция Clay с Битрикс 24(HubSpot, Salesforce) и настройка триггерных сценариев. Анализ поведенческих паттернов лидов (на основе данных Clay) для таргетинга. Создание автоматических отчетов по эффективности кампаний (Respondo + BI).

Data Science. Тестирование, разработка с нуля, настройка. Хочу научиться программировать анкеты для исследований. Опросы для количественных тестов.

Data Science. Дашборд Data Lens.