Программисты — удалённая работа в Москве

Разработать игровую механику, разработать персонажей, разработать дизайн уровней. Игра: для установки на ПК. Игра: одиночная. Жанр: Головоломка. Графика: 3D. Игра CrystalCode Мы разрабатываем 3D обучающую игру с элементами программирования через геймплей.Игрок управляет персонажем (лиса) с помощью простого текстового “кода” в игровом интерфейсе. Вместо классического управления игрок пишет команды, которые интерпретируются игрой и выполняются персонажем. Игрок проходит уровни, решая логические головоломки через написание простых команд.Цель уровня - выполнить задачу (например: провести провод от точки A к розетке B и открыть ворота). Нужно сделать UI\UX + механики для передвижения персонажа через код , перетаскивание провода , подключения к розетке , открытие ворот если все условия выполнены.

Веб-разработка. Разработка с нуля. Варианты решения задачи: 1. Миграция существующего проекта IUC -32 на компьютеры с х86 архитектурой с сохранением модулей ввода/вывода. 2. ПО для шкафов на Siemens S7-1500 (основной / резервный) + ET200SP с модулями по две в каждом шкафу + HMI KTP700 Basic. Сеть ЛВС с резервированием. 3. Альтернативный вариант исполнителя. Документации много, вышлю по запросу как и полное ТЗ. Есть тестовый стенд со старой системой для отладки. Требуется исполнитель с опытом реализации аналогичных проектов хотя бы в одной областей OS9 RTOS Miroware/ InTouch/ Siemens. Сроки не горят, бюджет достойный.

Разработка с нуля. Приложение: для Android, для iOS. Устройства для масштабирования: смартфоны. Приложение для компании 20-30 человек.

Настроить: сервер 1С. Конфигурация 1С: Розница. Версия: 8.3. Плохо считывает штрихкоды вобшем тупит.

Задачи чат-бота: сбор информации. Продукт: Сеть автосервисов. Техзадание есть. Техническое задание Telegram-бот для контроля обработки лидов между колл-центром и СТО Цель проекта Разработать Telegram-бота для сети автосервисов, который позволит: - передавать лиды от колл-центра на СТО; - фиксировать статус обработки лида; - контролировать SLA по времени ответа; - автоматически формировать отчеты по нарушениям. Бот нужен как промежуточное решение до полного внедрения CRM/Bitrix24. --- Общая логика работы 1. Создание лида колл-центром Колл-центр через Telegram-бота создает новый лид. При создании указываются: - имя клиента; - телефон клиента; - марка/модель автомобиля (необязательно); - комментарий; - станция (СТО), куда передается клиент. После создания бот публикует карточку лида в Telegram-чате соответствующей станции. --- 2. Карточка лида Пример сообщения: Клиент: Иванов Телефон: +7XXXXXXXXXX Автомобиль: Audi A4 Комментарий: требуется диагностика DSG СТО: Дальневосточный Время передачи: 13:20 Под сообщением должны быть inline-кнопки: - Записан - Думает - Недозвон - Отказ - Перенос --- 3. Работа мастера-приемщика Мастер-приемщик нажимает кнопку статуса. После нажатия: - фиксируется пользователь Telegram; - фиксируется время ответа; - фиксируется выбранный статус; - кнопки становятся неактивными либо обновляются. --- 4. SLA (контроль времени ответа) Необходимо реализовать SLA: - время ответа мастера-приемщика — 60 минут с момента передачи лида. Если в течение 60 минут статус не проставлен: - бот автоматически фиксирует просрочку; - бот отправляет уведомление в отдельный Telegram-чат контроля. Пример уведомления: Просрочка SLA СТО: Дальневосточный Мастер: не ответил Клиент: Иванов Просрочка: 15 минут --- 5. Отчеты Необходимо реализовать автоматические отчеты. Ежедневный отчет Формируется автоматически в установленное время (например, 21:00). Отчет должен содержать: - количество переданных лидов; - количество обработанных лидов; - количество просрочек; - список сотрудников с нарушениями. Пример: СТО Дальневосточный Передано лидов: 24 Просрочек: 3 Петров — 2 Иванов — 1 --- 6. Telegram-чаты Необходимо предусмотреть: Отдельные чаты: - чат колл-центра; - чаты отдельных СТО; - чат контроля/руководства. --- 7. Роли пользователей Необходимо реализовать роли: Колл-центр Может: - создавать лиды; - видеть статусы. Мастер-приемщик Может: - менять статус лида. Руководитель Может: - видеть отчеты; - видеть просрочки; - видеть статистику. --- 8. Админ-панель (минимальная) Необходима простая админка либо команды администратора для: - добавления пользователей; - назначения ролей; - привязки пользователей к СТО; - настройки SLA; - настройки времени отправки отчетов. --- 9. Хранение данных Необходимо хранить: - лиды; - статусы; - время передачи; - время ответа; - просрочки; - Telegram ID пользователей. База данных: - PostgreSQL предпочтительно; - допускается SQLite для MVP. --- 10. Технические требования Предпочтительный стек: - Python - aiogram 3.x Размещение: - VPS/server deployment. --- 11. Требования к UX Важно: - максимально простое использование; - минимум действий со стороны мастеров; - работа в 1–2 клика; - никаких сложных меню. --- 12. MVP — что входит в первую версию Первая версия должна включать ТОЛЬКО: - создание лида; - публикацию в чат; - кнопки статусов; - SLA; - уведомления о просрочках; - ежедневные отчеты. Без: - интеграции с Bitrix24; - интеграции с 1С; - сложной аналитики; - телефонии; - AI; - мобильного приложения. --- 13. Что желательно предусмотреть на будущее Возможность дальнейшего подключения: - Bitrix24; - CRM; - API; - расширенной аналитики; - KPI; - дашбордов. --- 14. Ожидаемый результат На выходе требуется: - полностью рабочий Telegram-бот; - исходный код проекта; - инструкция по запуску; - инструкция по администрированию; - помощь в первичном деплое на сервер.

Задачи чат-бота: сбор информации, интерактивное меню или каталог, финансовые операции. Продукт: Внутренняя игра внутри мероприятия по предпринимательству. Техзадание есть. ТЗ на разработку чат-бота ВК для игрового мероприятия 1. Общее описание Бот управляет экономикой игры для 700 уникальных участников. Каждый участник привязывается к ID-номеру (от 1 до 700). Бот выдает баланс в валюте «Когниты», принимает ставки (инвестиции) в проекты, позволяет выводить (продавать) часть вложений. Все действия фиксируются в личных сообщениях ВК. 2. Функционал для участника 2.1. Авторизация / ID-номер · Пользователь пишет боту: ID 125 (пример). · Бот проверяет: есть ли такой ID в базе (1–700) и не занят ли уже другим пользователем ВК. · Если ID свободен ? закрепляем за этим ВК-аккаунтом. Бот присылает: · Правила игры (текст). · Баланс: Ваш баланс: 1000 когнитов (стартовый). · Если ID уже занят ? Ошибка: номер уже используется. · Если ID вне диапазона ? Номер от 1 до 700. · Если ID не введен ? бот напоминает: Введите ID-номер, полученный на регистрации. 2.2. Проверка баланса · Команда: Баланс или Мои когниты. · Ответ: Ваш баланс: X когнитов. 2.3. Получение когнитов от модератора (ручное начисление) · Только для модератора (определенному списку ВК-ID). · Команда модератора: +когниты ID_игрока сумма · Пример: +когниты 125 100 · Бот зачисляет 100 когнитов на счет ID-125. · Игроку (ID-125) приходит уведомление в личку: Вам начислено 100 когнитов от модератора за выполнение задания. Ваш баланс: ... 2.4. Инвестировать в проект (вложить) · Кнопка или команда: Вложить. · Бот спрашивает: В какую компанию (номер проекта от 1 до 10)? Напишите номер. · Игрок пишет, например: 5. · Бот: Какую сумму вложить? У вас на балансе X когнитов. · Игрок пишет, например: 1000. · Проверки: · Сумма не больше текущего баланса. · Сумма положительная. · При успехе: · С баланса игрока списывается 1000 когнитов. · У проекта 5 увеличивается сумма инвестиций. · Игроку ответ: ? Вы вложили 1000 когнитов в проект №5. Остаток на балансе: X. · Игрок может вложить в несколько разных проектов (доли хранятся). 2.5. Продать акции (забрать часть) · Команда: Забрать или Продать. · Бот показывает его текущие вложения по проектам: Ваши инвестиции: Проект №5 — 1000 когнитов Проект №3 — 100 когнитов · Бот: Из какой компании продать? Напишите номер. · Игрок пишет 5. · Бот: Какую сумму продать? Доступно: 1000. · Игрок пишет 500. · Проверка: сумма не больше вложенной в этот проект. · При успехе: · Вложения в проект №5 уменьшаются на 500. · Баланс игрока увеличивается на 500. · Игроку ответ: ? Вы продали акции проекта №5 на 500 когнитов. Ваш баланс: Y. 3. Роли Роль Действия Игрок Вводит ID, смотрит баланс, вкладывает, продает, получает начисления от модератора Модератор (с компом) Пишет команду +когниты ID сумма (в личку боту). Бот зачисляет деньги игроку Игротехник Объясняет правила (не взаимодействует с ботом напрямую) 4. Хранение данных (база) Бот должен хранить: · Таблица users: · vk_id (уникальный) · game_id (число 1–700, уникальный) · Таблица balances: · game_id, когниты (текущий баланс) · Таблица investments: · game_id, project_number, amount · Таблица projects: · project_number, total_invested (сумма всех вложений всех игроков) Все данные должны сохраняться при перезапуске бота. 5. Ограничения и защита от «мухлежа» · Один ВК-аккаунт = один игровой ID (1–700). Нельзя занять чужой ID. · Нельзя ввести ID друга, если тот уже зарегистрировался. · Нельзя вложить/продать больше, чем есть на балансе/в проекте. · Команда +когниты доступна только модераторам (белый список VK ID). · Нет способа перевести когниты другому игроку (только модератор может начислить). 6. Интерфейс в ВК Желательно использовать клавиатуру с кнопками: · Баланс · Вложить · Забрать · Мои инвестиции (показывает список проектов и суммы) Все диалоги — в личных сообщениях бота. Бот не работает в беседах (или игнорирует их). 7. Примеры диалогов Регистрация Пользователь: ID 125 Бот: Номер 125 закреплен за вами. Правила: ... Ваш баланс: 1000 когнитов. Вложение Бот: В какую компанию (1–10)? Юзер: 5 Бот: Какую сумму? Юзер: 300 Бот: ? Вложили 300 в проект 5. Остаток: 700. Продажа Юзер: Забрать.

Доработка существующего продукта. Feature Engineering (ключевая область) Проектирование, разработка и валидация признаков для моделей. Работа с различными типами данных: Структурированные данные (объявления) нормализация параметров: площадь, цена, ставка аренды производные признаки: цена за м? отклонение от медианы по рынку обработка пропусков и шума Текстовые данные (NLP) извлечение сигналов из: описаний заголовков признаки: наличие “триггеров” (срочная продажа, торг и т.д.) embeddings текстов очистка и нормализация текстов Геопризнаки генерация spatial features: плотность POI транспортная доступность пешеходный/автомобильный трафик агрегации по зонам (H3/районы) distance-based признаки Временные признаки динамика: цены экспонирование объявления сезонность time-to-sell Поведенческие и рыночные признаки частота появления объектов повторные публикации активность продавца Важные аспекты: борьба с data leakage устойчивость признаков во времени интерпретируемость влияние на бизнес-метрики 2. Построение моделей скоринга разработка моделей: инвестиционного рейтинга прогнозирования доходности оценки справедливой цены построение ансамблей моделей 3. Антифэйк и качество данных детекция: фейковых объявлений выбросов (аномально дешевые/дорогие объекты) разработка механизмов trust score объявлений 4. Работа с дубликатами построение similarity моделей: embeddings (text + structured) clustering объявлений 5. Геоаналитика построение признаков: плотность POI транспортная доступность трафик spatial clustering районов влияние окружения на цену/ликвидность 6. NLP задачи извлечение признаков из: описаний заголовков классификация и нормализация текстов 7. Исследование данных (EDA) поиск закономерностей формирование гипотез влияние факторов на инвестиционную привлекательность 8. Валидация моделей offline метрики дизайн A/B тестов интерпретация моделей (feature importance) 9. Работа с продом (в связке с Python Dev) постановка требований к ML pipeline участие в внедрении моделей контроль качества после деплоя, проектирование инструментов контроля качества (drift, деградация) Требования к знаниям и навыкам Обязательные ML / Data Science уверенные знания: классификация регрессия ансамбли (GBM, XGBoost, LightGBM, CatBoost) опыт feature engineering (ключевой навык) работа с несбалансированными данными anomaly detection Python stack pandas, numpy scikit-learn опыт работы с пайплайнами Работа с данными SQL (обязательно) опыт работы с “грязными” данными понимание data leakage Статистика проверка гипотез доверительные интервалы A/B тесты Геоаналитика H3 / GeoPandas / PostGIS spatial features NLP embeddings (BERT, sentence-transformers) opensource / frontier LLM работа с текстами объявлений Similarity / Matching cosine similarity ANN (FAISS и аналоги) Time-series / forecasting прогноз ликвидности динамика цен Интерпретируемость SHAP / feature importance объяснимый ML Требования к опыту Минимум: 5+ лет в Data Science Обязательно: опыт production ML опыт работы с: marketplace / classifieds / real estate / fintech или любыми messy данными с большим шумом Очень желательно: опыт антифэйк / антифрод опыт скоринговых моделей опыт работы с пользовательской ценностью (а не только accuracy).