Разработка на Python — удалённая работа в Москве

Data Science. Разработка с нуля. Разработка офлайн-сейфа на флешку Суть продукта Электронный персональный сейф — HTML-приложение, которое устанавливается на флешку и открывается в браузере без интернета и без установки дополнительных программ. Технические требования Платформа: один файл index.html + папка с ресурсами (CSS, JS — всё локально, без CDN). Работает офлайн. Открывается двойным кликом в браузере (Chrome, Firefox, Safari, Edge). Хранение данных: localStorage браузера. При открытии с флешки на разных компьютерах данные хранятся в файле на самой флешке (через экспорт/импорт JSON), либо через IndexedDB. Шифрование: данные шифруются паролем пользователя через AES-256 (библиотека CryptoJS, подключается локально из папки с файлом). Без пароля файл с данными нечитаем. Экспорт данных: кнопка «Сохранить на флешку» — выгружает зашифрованный файл data.enc рядом с index.html. При следующем открытии — подгружает автоматически. Что НЕ нужно • Облачная синхронизация • Мобильное приложение • Серверная часть • Авторизация через сторонние сервисы • Установщик / exe-файл.

Доработка существующего продукта. Изначально закладки наполняются данными с помощью querry Задача 1. Необходимо добавить на каждую из закладок столбцы В новые колонки нужно затянуть данные из файла Куб. Но написание продуктов может быть разное, поэтому нужно использовать справочник из файла куб, закладка "Справочник" В других колонках необходимо внести обычные формулы расчета выполнения плана и отклонения (они тоже должны быть записаны через power querry). Задача 2. Нужно создать через querry запрос один консолидированный лист в файле из всех существующих в нем закладок. Формат данных у них один, но надо чтобы в первую колонку консолидированного листа заносилась фамилия из названия листа.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта, настройка, тестирование. Мы ищем специалиста с живым интересом к искусственному интеллекту, современным архитектурам и автоматизации. Для нас важны скорость мышления, технологическая любознательность, амбициозность и желание делать продукты, которые дают реальный эффект. Нам подойдёт человек, которому интересно создавать новые технологические решения, а не поддерживать устаревшие системы. Ключевой фокус позиции — проектирование и внедрение AI-решений, работа с AI-агентами, LLM-инструментами, OpenClaw, системами памяти, интеграциями и автоматизацией бизнес-процессов.

Data Science. Доработка существующего продукта. Услуги по сопровождению и технической поддержке Системы Sc-k8s-node-master (контроллер кластера k8s) Работает на Astra Linux SE Sc-k8s-node-worker1 (исполнение приложений) Sc-k8s-node-worker2 (исполнение приложений) Sc-k8s-node-worker3 (исполнение приложений) Sc-smev-adapter.

Разработка с нуля. Итоговая работа по курсу Аналитик Данных.

Разработка с нуля. 1. Цель и назначение продукта Разработать Telegram-юзербота для автоматизированного сбора коммерческих условий (стоимость и сроки размещения рекламных постов) у владельцев и администраторов Telegram-каналов. Юзербот выступает в роли агента по закупке рекламы, имитируя поведение живого пользователя для получения максимально полных и достоверных ответов . 2. Термины и определения • Юзербот (Userbot) — скрипт, управляющий действиями от лица обычного аккаунта Telegram, а не бота (с токеном от@BotFather). Это критично для обхода ограничений, так как боты часто не могут инициировать диалоги с незнакомыми пользователями . • Таргет — аккаунт (канал) пользователя Telegram, которому отправляется запрос. • Аккаунт-исполнитель — учетная запись Telegram, через которую юзербот совершает действия. • Варминг (Прогрев) — процесс имитации естественной активности аккаунта для повышения его репутации в системе безопасности Telegram . 3. Требования к аккаунтам-исполнителям Система должна поддерживать работу с несколькими аккаунтами-исполнителями для масштабирования и снижения риска бана. • Ввод аккаунтов: Добавление через api_id, api_hash (получить на my.telegram.org) и номер телефона. Поддержка сессий Pyrogram/Telethon . • Прогрев (Warmup): Обязательное условие перед началом работы. Аккаунт должен быть «прогрет»: o Установлен аватар, имя, био. o Аккаунт должен иметь историю переписки с несколькими контактами (2-3 дня минимальной активности). o Инструмент для автоматического прогрева может быть предоставлен отдельно или реализован в базовом функционале . • Мониторинг статуса: Аккаунт должен периодически проверять свой статус через @SpamBot и сообщать о блокировках . 4. Функциональные требования к боту 4.1. Управление списком таргетов • Загрузка списка: В системе должен быть предусмотрен интерфейс (например, загрузка CSV/TXT файла или ввод через консоль/веб-интерфейс) со списком юзернеймов или ID каналов/пользователей. • Очередь и скорость отправки: Система должна автоматически распределять таргеты по аккаунтам-исполнителям. Главное ограничение: o Интервал между отправкой сообщений от одного аккаунта: от 10 до 30 минут. Это критично для имитации человеческого поведения и предотвращения блокировок . 4.2. Первичный диалог (Скрипт A) При первом контакте с таргетом юзербот должен отправить сообщение с запросом стоимости размещения. Текст должен быть вариативным для обхода антиспам-фильтров. • Условие: Отправить первое сообщение. • Алгоритм вариативности: 1. Сгенерировать текст из пула 50 перефразированных вариантов. 2. После использования всех 50 вариантов, начать их повторение с начала. • Примеры фраз: o «Добрый день! Подскажите, пожалуйста, какова стоимость размещения рекламного поста в вашем канале? И на какой срок обычно размещаете?» o «Приветствую! Интересуюсь прайсом на рекламную публикацию в вашем канале. Какие сроки размещения вы предлагаете?» o «Здравствуйте! Подскажите цену за пост в вашем канале и длительность его нахождения в ленте?» (и так далее, всего 50 вариантов). 4.3. Обработка ответов (Скрипт B — «Неспешное уточнение») После получения ответа от таргета, бот должен переключиться на сценарий уточнения условий. • Режим работы: Медленный, имитирующий живого человека (паузы между сообщениями, человеческая пунктуация). • Задача: Зафиксировать все условия размещения. Бот должен уметь распознавать в ответе пользователя следующие ключевые сущности и сохранять их в базу данных: o Цена: Стоимость размещения (в USD, RUB, TON или др.). Бот должен понимать разные форматы («10 баксов», «1000 рублей», «5 тон»). o Срок: Период размещения поста в канале (например, «навсегда», «на сутки», «на 3 дня», «на неделю»). o Формат поста: Есть ли особые требования к тексту, медиа, кнопкам. o Оплата: Каким способом принимают оплату. • Логика уточнения: Если в ответе не хватает какой-то информации (например, сказали цену, но забыли про срок), бот должен сгенерировать уточняющий вопрос («А на какой срок эта цена?», «Пост висит сутки или навсегда?»). 4.4. Логирование и хранение данных Система должна сохранять: • ID чата/канала. • Временные метки: Время отправки первого сообщения, время ответа таргета. • Скрипт диалога: Полную историю переписки для анализа. • Результат: Извлеченные параметры (цена, срок, валюта, способ оплаты, особые условия) в структурированном виде. • Статус обработки: В очереди, Прогрев, Сообщение отправлено, Ответ получен, Уточнение данных, Готово, Забанен (недоступен) . 5. Нефункциональные требования и безопасность 5.1. Безопасность аккаунтов • Юзербот должен использовать механизмы антидетекта, характерные для библиотек Telethon/Pyrogram . • Запрещены: Спам-бомбинг, слишком частые запросы, работа без прогрева. • Ответственность: Разработчик предупреждает заказчика о рисках блокировки аккаунтов при нарушении режимов работы и предоставляет рекомендации по безопасному использованию . 5.2. Масштабируемость Архитектура должна позволять добавлять неограниченное количество аккаунтов-исполнителей (поддерживать мультиклиентность) . 5.3. Язык и технологии • Рекомендуемый стек: Python (библиотеки Pyrogram или Telethon), так как это стандарт для разработки юзерботов на сегодняшний день . • База данных: SQLite (для старта) или MongoDB (для масштабирования и лучшей работы с неструктурированными данными) . 6. Состав работ и этапы разработки Этап Описание Результат Этап 0 Анализ и проектирование Детальная схема базы данных, сценарии диалогов (Flowchart), согласование пула из 50 фраз. Этап 1 Ядро системы Реализация мультиаккаунтности (авторизация, сессии, прогрев). Модуль управления очередью с задержкой 10-30 минут. Этап 2 Реализация скрипта A Модуль отправки сообщений с функцией ротации фраз (50+ вариантов). Этап 3 Реализация скрипта B NLP-модуль (на базе регулярных выражений или простых правил) для парсинга цен и сроков из ответов. Модуль генерации уточняющих вопросов. Этап 4 Интерфейс управления и логирование Консольная утилита или простой веб-интерфейс для управления списком таргетов и просмотра статистики. Этап 5 Тестирование Проверка сценариев «счастливый путь», «неполный ответ», «отказ», «без ответа». Этап 6 Документация и сдача Инструкция по развертыванию (Docker/Скрипты) и руководство пользователя. 7. Критерии приёмки 1. Успешно авторизовано и запущено 2 тестовых аккаунта. 2. Прогрев аккаунта выполнен автоматически (или вручную по инструкции). 3. Первое сообщение отправлено с интервалом не менее 10 минут и не более 30 минут. 4. Система корректно распознает цену и срок в ответах (тестовый набор ответов предоставляет Заказчик). 5. При неполном ответе система генерирует корректный уточняющий вопрос.

Data Science. Разработка с нуля. Ро.