Программисты — удалённая работа в Москве

Data Science. Настройка.

Data Science. Настройка.

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.