IT-аутсорсинг — удалённая работа в Москве

Обслуживание оборудования. Требуется обслуживание компьютерных сетей (оптика + интернет), ПК (70шт), ip-видеокамер (100 шт). Есть задача по приведению в порядок и монтажу и далее по поддержке, ремонту. Объекты: отдаленные локации в Домодедово и Раменском районе. При выезде мастер должен быть на авто. Хочу понять уровень цен и ценообразование.

Криптограф. Нужно помочь решить пару задаче по стеганографии из CTF соревнований, сегодня. У меня уже есть находки по задачам, их всего две. Я тоже более-менее разбираюсь в стего, но, получается, застрял на каком-то моменте. Нужна помощь дорешать задачу.

Аккаунт LinkedIn. Другое. Другое.

Ии агент. Разработка чат-ботов. Задачи чат-бота: Openclaw. Платформа: Openclaw. Продукт: Openclaw. Техзадания нет.

Настройка гугл таблицы. Создать P&L отчет с автоматическим подсчетом результатов за период в сводную таблицу.

настройка ии агента. Описание задачи: Мне необходимо развернуть и настроить автономного ИИ-агента на выделенном сервере для автоматизации рабочих процессов в сфере инвестиционного банкинга (. Что нужно сделать (Техническая часть): Инфраструктура: Помочь с выбором и арендой VPS (рекомендуется Ubuntu 24.04, минимум 2 ядра CPU). Развертывание: Установить Agent через Docker. Настройка «мозгов»: Подключить API (OpenAI) или настроить авторизацию через OpenAI Codex (ChatGPT Plus) или другие. Связь: Создать Telegram-бота и подключить его к агенту, ограничив доступ только для моего User ID. Безопасность и Бэкап: * Настроить автоматическую ежедневную синхронизацию всех данных агента (файлы души, памяти и навыков) с моим приватным GitHub-репозиторием. Настроить базовый Firewall (закрыть лишние порты), чтобы сервер был защищен от внешних атак. Проверка инструментов: Убедиться, что у агента корректно работают поиск в браузере и Python-интерпретатор. Ожидаемый результат: Я получаю работающего в Telegram бота, который «помнит» контекст общения, имеет доступ к интернету и автоматически сохраняет свои настройки в GitHub. Техническая часть должна быть полностью скрыта «под капотом», чтобы я мог управлять агентом на естественном языке. Требования к кандидату: Опыт работы с Docker и Linux (Ubuntu). Понимание принципов работы LLM и API. Опыт настройки GitHub-экшнов или базовой автоматизации Git будет плюсом. Бюджет: Рассматриваю ваши предложения.

написание учебной работы. Нужно помочь доработать учебно-исследовательскую работу по методам оптимизации на Python. СРОЧНОЕ! Работа не с нуля. Уже есть: - реализованный симплекс-метод; - ввод задачи линейного программирования; - вывод симплекс-таблиц; - базовая математическая модель задачи Что нужно сделать: 1. Доработать математическую модель задачи Нужно дополнить описание модели под анализ чувствительности 2. Реализовать анализ чувствительности Симплекс-метод уже есть, его переписывать не нужно. Нужно реализовать корректный блок анализа чувствительности на основе уже решённой базовой задачи. 3. Реализовать метод условного градиентного спуска Нужно отдельно реализовать метод условного градиентного спуска для варианта задания по нелинейному программированию. Нужно: * взять конкретный вариант задания; * записать математическую модель; * реализовать алгоритм условного градиента; * на каждой итерации решать вспомогательную задачу линейного программирования; * выводить промежуточные итерации; * показать итоговое решение; 4. Подготовить полный отчёт исследования Нужно оформить отчёт примерно на 10–15 страниц без учёта приложения с полным кодом. В отчёте должны быть: * постановка задачи; * описание предметной области; * математическая модель задачи выбора портфеля проектов; * описание симплекс-метода; * описание анализа чувствительности; * описание доработанной логики анализа; * пример расчёта по исходным данным; * описание метода условного градиентного спуска; * решение варианта задания по условному градиенту; * результаты работы программы; * выводы; * приложение с полным кодом программы. Важно: нужен не просто код, а нормальное учебное оформление с пояснением алгоритмов, математической модели и результатов. Отчёт должен быть написан понятным академическим языком, без лишней “воды”, но достаточно подробно для защиты. Итоговые материалы, которые нужны: 1. Исправленный Python-код. 2. Реализованный анализ чувствительности. 3. Реализация метода условного градиентного спуска. 4. Описание математической модели. 5. Полный отчёт исследования на 10–15 страниц. 6. Приложение с полным кодом. Более подробное описание после того как возьметесь за задачу.