Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Нужен специалист по парсингу для повышения эффективности работы и расширению клиентской базы студии видео сьемки.

Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля, настройка, тестирование.

Разработка с нуля, тестирование, доработка существующего продукта. M.

Разработка с нуля, тестирование. Ы.

Разработка с нуля. О проекте Реализуется проект по оценке потенциала формирования климатических проектов на базе объектов атомной генерации, разработке и регистрации типовой методологии климатических проектов в международных реестрах углеродных единиц. Проект включает анализ международных и национальных методологий, разработку методологической базы, взаимодействие с международными реестрами и сопровождение регистрации методологии до постановки в реестр. Задачи Анализ международных реестров углеродных единиц, принимающих к регистрации новые методологии климатических проектов Анализ международных и национальных методологий климатических проектов (в т.ч. CDM и добровольные реестры) Разработка типовой методологии климатических проектов на базе объектов атомной генерации Подготовка методических документов (дополнительность, барьерный и инвестиционный анализ и др.) Разработка алгоритмов расчёта сокращения выбросов ПГ и расчетных моделей (MS Excel) Подготовка концепции методологии и взаимодействие с международным реестром на этапе предварительного согласования Формирование пакета документов для регистрации методологии Сопровождение процедур апробации, валидации, защиты и регистрации методологии в международном реестре углеродных единиц Взаимодействие с Заказчиком, реестрами, внешними экспертами и стейкхолдерами Подготовка аналитических отчетов и заключений по этапам проекта Требования Высшее образование (экология, климатическая политика, энергетика, экономика, устойчивое развитие или смежные направления) Подтверждённый опыт работы с климатическими проектами и углеродными единицами Практический опыт разработки и/или регистрации методологий климатических проектов Глубокое знание международных и добровольных углеродных рынков Опыт взаимодействия с международными реестрами углеродных единиц Понимание методологий CDM, VCS, Gold Standard и аналогичных систем Опыт разработки расчетных моделей сокращения выбросов ПГ Уверенное владение MS Word, Excel Английский язык — не ниже Upper-Intermediate (подготовка и защита методологии) Навыки подготовки официально-деловых и аналитических документов Будет преимуществом Опыт работы с проектами в сфере атомной или низкоуглеродной энергетики Участие в регистрации методологий или климатических проектов в международных реестрах Опыт взаимодействия с ППК «Российский экологический оператор» или аналогичными структурами Опыт работы в международных климатических проектах Мы предлагаем Участие в уникальном проекте в сфере атомной энергетики и климатической повестки Долгосрочный проект до 2027 года Гибкий формат сотрудничества (удалённо) Конкурентное вознаграждение (обсуждается индивидуально) Работа на стыке международного регулирования, методологий и энергетики Экспертный уровень задач без рутинного продакшена.

Разработка с нуля. О проекте Реализуется проект по оценке потенциала формирования климатических проектов на базе объектов атомной генерации, разработке и регистрации типовой методологии климатических проектов в международных реестрах углеродных единиц. Проект включает анализ международных и национальных методологий, разработку методологической базы, взаимодействие с международными реестрами и сопровождение регистрации методологии до постановки в реестр. Задачи Анализ международных реестров углеродных единиц, принимающих к регистрации новые методологии климатических проектов Анализ международных и национальных методологий климатических проектов (в т.ч. CDM и добровольные реестры) Разработка типовой методологии климатических проектов на базе объектов атомной генерации Подготовка методических документов (дополнительность, барьерный и инвестиционный анализ и др.) Разработка алгоритмов расчёта сокращения выбросов ПГ и расчетных моделей (MS Excel) Подготовка концепции методологии и взаимодействие с международным реестром на этапе предварительного согласования Формирование пакета документов для регистрации методологии Сопровождение процедур апробации, валидации, защиты и регистрации методологии в международном реестре углеродных единиц Взаимодействие с Заказчиком, реестрами, внешними экспертами и стейкхолдерами Подготовка аналитических отчетов и заключений по этапам проекта Требования Высшее образование (экология, климатическая политика, энергетика, экономика, устойчивое развитие или смежные направления) Подтверждённый опыт работы с климатическими проектами и углеродными единицами Практический опыт разработки и/или регистрации методологий климатических проектов Глубокое знание международных и добровольных углеродных рынков Опыт взаимодействия с международными реестрами углеродных единиц Понимание методологий CDM, VCS, Gold Standard и аналогичных систем Опыт разработки расчетных моделей сокращения выбросов ПГ Уверенное владение MS Word, Excel Английский язык — не ниже Upper-Intermediate (подготовка и защита методологии) Навыки подготовки официально-деловых и аналитических документов Будет преимуществом Опыт работы с проектами в сфере атомной или низкоуглеродной энергетики Участие в регистрации методологий или климатических проектов в международных реестрах Опыт взаимодействия с ППК «Российский экологический оператор» или аналогичными структурами Опыт работы в международных климатических проектах Мы предлагаем Участие в уникальном проекте в сфере атомной энергетики и климатической повестки Долгосрочный проект до 2027 года Гибкий формат сотрудничества (удалённо) Конкурентное вознаграждение (обсуждается индивидуально) Работа на стыке международного регулирования, методологий и энергетики Экспертный уровень задач без рутинного продакшена.

Data Science. Доработка существующего продукта, настройка. Описание задачи: Требуется опытный разработчик/команда для оказания услуг по доработке и модификации конфигурации информационной системы «ЕИС Гермес» на условиях проекта с почасовой оплатой. Основная цель — реализация нового функционала, связанного с учётом неустойки, оперативных платежей и доработкой сопутствующих процессов в системе. Основные направления работы: • Анализ ТЗ, написание и согласование алгоритмов решения (АЗ). • Разработка SQL-скриптов для модификации базы данных (создание статей учёта, счетов, схем, правил плана счетов). • Доработка интерфейсов системы для занесения данных пользователями. • Разработка скриптов для автоматического начисления неустойки. • Модификация процедур импорта и разноски платежей (эквайринг, банковские выписки). • Обеспечение корректного отображения данных в финансовых отчетах (ОСВ). • Тестирование, демонстрация результатов заказчику и подготовка документации. Требования: • Глубокий опыт работы с конфигурацией «ЕИС Гермес» или аналогичными ERP-системами (1С, SAP и др.) в части финансового и бухгалтерского учёта. • Отличное знание SQL и опыт написания сложных скриптов для модификации БД. • Понимание принципов работы плана счетов, схем мемо-ордеров и бизнес-процессов начисления/учета. • Готовность работать в часовом поясе заказчика (GMT+7, рабочие часы 8:00-17:00) с ежедневной коммуникацией через Microsoft Teams. • Умение четко следовать ТЗ и предоставлять регулярные отчеты о ходе работ. Условия: • Формат работы: Удаленно с предоставлением доступа к системе через VPN. Требуется полная вовлеченность в рабочие часы заказчика. • Сроки: Работы должны быть завершены до 30.01.2026. Начало — сразу после заключения договора. • Гарантия: 12 месяцев на выполненные работы. • Важно: Работа ведется по типовым договору и NDA заказчика без правок. Оплата по акту ежемесячно. Для субъектов МСП — сокращенные сроки оплаты (7 рабочих дней).

Разработка с нуля. Проект Разработка системы бизнес-аналитики для компании с мультигородской структурой и распределенной командой продаж. 1.2. Цель проекта Создание единого источника аналитических данных с прогнозными моделями и системами поддержки принятия решений. 2. Бизнес-контекст 2.1. Структура бизнеса Города присутствия: 3 города Команда продаж: 5-8 менеджеров Каналы привлечения: 5 источников трафика География: распределенная команда, локальные особенности рынков Бизнес-метрики (измеряемые) ROMI по источникам трафика Конверсия по менеджерам и городам CAC и LTV по сегментам Средний чек и частота покупок.

Data Science. Нужны ответы на вопросы: есть много данных, которые я обрабатываю через excel VBA, но из-за слишком большого кол-ва данных это все делается очень долго. Каким способом можно решить данную задачу, чтоб ускорить все эти процессы? SQL может помочь ?. Пожелания и особенности: Есть еще один вопрос: Как работают сайты, которые собирают информацию в реальном времени, сразу ее обрабатывают и выдают нужный результат, как это можно реализовать? С помощью чего?.

Нужны ответы на вопросы. Пожелания и особенности: Вопрос: Хочу создать программу на подоби сайта: Есть данные, которые собираются с разных источников в реальном времени, после чего они сразу обрабатываются и выдают результат полученные. С помощью чего эту задачу можно решить?.

Data Science. Доработка существующего продукта. Новый игровой ноутбук не тянет простые игры.

Data Science. Разработка с нуля. Обучение онлайн.

решение билетов по экзамену (лёгкий уровень). Запрос довольно необычный, однако не менее частый для исполнителей) Подскажите пожалуйста, имеется ли возможность сделать работы по данным программам во время экзамена: 1. Excel 2. Power BI 3. Bizagi 4. Project Попадётся одна из данных программ в билете на экзамене. Сам экзамен будет 16.01.26 в 10:00 на компах, сама формулировка задания будет известна соответственно в начале экзамена. Если вас заинтересовал оффер, могу прислать примеры работ, чтобы показать, какой примерно уровень будет(сам уровень работ не большой).

Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Требуется доработать текущую программу. Это RAG-система (на основании LLM Qwen) в виде телеграмм бота, которая ходит в базу pgvector и выдаёт ответы. Сейчас требуется повысить точность ответов и сделать бот более гибким.

Консультация.

Обучение. Научить A/A, A/B тесту по готовым заданиям.

Разработка с нуля.

.

Data Science. Разработка с нуля. Настроить автоматическую передачу данных из Google Sheets в Clientbase через API. Передавать только новые данные Обновлять данные каждую минуту Назначать новым записям статус «Новый».

Data Science. Доработка существующего продукта. Нужно разработать HFT алгоритм.

Настройка. Пожелания и особенности: Нужна настройка Яндекс Метрики на сайт.

Доработка существующего продукта.

Разработка с нуля.

Data Science. Нужно провести лекцию и рассказать о том , что такое http запросы , какой язык лучше выучить.

Настройка.

Обучение.

Data Science. Настройка. Необходимо достать данные с мобильного телефона.

Доработка существующего продукта. Нужно подтянуть данные формулой импортрейндж. Чуть задачи: Есть основная таблица с Kpi сотрудников и есть отдельные таблицы для каждого руководителя , неужели банок из этих таблиц подтягивать формулой в основную таблицу и скорректировать итоговую таблицу по всем вкладкам.

Data Science. Домашка в итоговой работе по питону в курсе «инженер данных» от Яндекс практикум.

Настройка.

провести анализ данных по ряду гипотез. Необходимо провести проверку гипотез на основе нескольких выборок данных. В целом ничего сложного: корреляционный анализ цен, Регрессионный анализ зависимости цены, Сравнение частоты ценовых изменений, анализ временных рядов Есть несколько "сырых" массивов (то есть их еще нужно подготовить-почистить для анализа): Массив1: Всего записей в выборке: 241630 Массив2: Всего записей в выборке: 5395201 Масив3: Всего записей в выборке: 234507.

образование аналитическим методам. Составление аналитического мониторинга любого профиля.

Data Science. Настройка.

Data Science. Тестирование. Программа не редактирует текст.

Моделирование бизнес-процесса,.

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Есть игра с закрытыми данными, на ней у нас свой сервер. Но так как разработчик не разрешает вносить изменения, то мы многое не можем поменять ( хотя сервер неофициальный и разработчик сказал делайте что хотите) но при этом доступов и тд нет. Другие серверы смогли изменить данные. Более детально по телефону.

Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля, тестирование, настройка, git hab. Развернутая версия ТЗ: 1. Цель Разработать систему, которая автоматически: Находит земельные участки площадью от 8-10 гектаров (любой вид разрешённого использования); Фильтрует участки по географическим направлениям и трассам; Исключает участки с застройкой (дома, производственные здания, крупные постройки); Анализирует территорию с помощью искусственного интеллекта для определения: Процента залесённости и его окружения; Наличия воды или водоёмов (реки, озёра, пруды и др.). 2. Географические ограничения Радиус и направления: Поиск ведётся в радиусе до 130 км от МКАД. Для участков, находящихся на расстоянии 70–100 км от МКАД, минимальная площадь допускается от 8 гектаров. Участки ищутся вдоль ключевых направлений, в зоне от 2 до 15 км от трассы. Основные направления и трассы: Направление Основные шоссе Север Дмитровское шоссе, Ленинградское шоссе Запад Новорижское шоссе, Минское шоссе, Смоленское направление Юг Киевское шоссе, Симферопольское шоссе, Каширское шоссе Юго-запад Калужское шоссе Система должна позволять поиск по каждому направлению отдельно и по всем вместе. 3. Регионы для поиска Московская область Калужская область Тульская область Смоленская область Тверская область Дополнительно: Ярославская область Рязанская область Нижегородская область 4. Функциональность 4.1. Парсер Поиск участков ?8-10 Га по кадастровой карте РФ с учётом регионов и направлений; Фильтр по расстоянию от трассы (2–15 км) и от МКАД (до 130 км); Исключение участков с признаками застройки (наличие контуров зданий, плотных структур); Сбор базовой информации: кадастровый номер, площадь, координаты границ, вид разрешённого использования, регион, район, ссылка на источник. 4.2. Анализатор (на основе ИИ) Получает спутниковые снимки (Sentinel-2, Landsat и др.); Определяет: % залесённости участка и % леса вокруг участка (в радиусе 100–300 м); наличие водоёмов (% или факт); отсутствие/наличие застройки (булево); Сохраняет полученные метрики в таблицу или базу данных. 4.3. Интерфейс и отчёты Удобный просмотр результатов в таблице и на карте (с полигонами участков); Фильтрация по направлению, трассе, площади, проценту залесённости и наличию воды; Возможность выгрузки в CSV / Excel / GeoJSON. 5. Ожидаемый результат Автоматизированный поиск и анализ участков ?8-10 Га; Возможность фильтрации по направлениям и трассам; Исключение застроенных территорий; Выгрузка результатов с указанием площади, координат, % залесённости, наличия воды. 6. Требования к исполнителю Опыт в геоинформационных системах (GIS), работе с кадастровыми данными; Знание спутниковой аналитики и методов сегментации изображений (NDVI/NDWI);.

Data Science. Настройка. Ищем специалиста, который настроит базу данных упражнений для нашего ИИ-тренера, используя готовую инструкцию и ChatGPT. У вас будет пошаговая инструкция, как должно выглядеть описание каждого упражнения. Ваша задача — загружать эту инструкцию в ChatGPT, вводить названия упражнений и получать готовые описания, включая технику выполнения, задействованные суставы, противопоказания и другие параметры. Как происходит процесс: 1. Загружаем инструкцию в Chat GPT 2. Берем из базы названий упражнений название упражнения и вставляем его в GPT 3. Получаем готовое описание 4. Вставляем готовое описание в Google Таблицу На одно описание уходит примерно 5 минут Всего в базе порядка 200 упражнений Кроме вознаграждения готов оплатить платную подписку на Chat GPT В загруженном файле инструкция по формированию базы.

Data Science. Разработка с нуля. CRM Macron. В веб версии мы видим все заказы клиентов, но не видим контактную информацию самих клиентов В Коробочной версии видим всю информацию о клиентов, но чтобы увидеть заказы нужно открывать карточку каждого отдельного клиента Что хотим получить Аналитический борд который показывает следующий момент Как меняется объем заказов по отношению к прошлому периоду.Важно подсвечивать какие клиенты снижают объем заказов. Фильтры 1.Период 2.По клиентам 3.Сортировка по объемам заказов(от большего к меньшему) Делаем два поля в одном борде. Общая тенденция объема заказов с графиком по периодам по всем клиентам Разрез по клиентам.

Data Science. Доработка существующего продукта. Необходим ML/Backend Python engineer на проект со сдельной оплатой. Мы строим market intelligence платформу для рынка автозапчастей. Необходимый опыт: - NLP: NER, entity resolution, multilabel classification, information extraction - Embedding-based retrieval, ANN search Backend-частью на Python - ETL, парсинг, нормализация (Python) Важно: Реальный опыт с шумными данными HuggingFace transformers, sentence-transformers, sklearn, XGBoost Наш стэк: K8s, Docker, Python, Dagster, Redis, ClickHouse, S3.

Нужно написать проект по анализу в Jupyter Notebook, есть наработка проекта, нужно переписать так чтобы работу приняли.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Система контроля за курением сигарет.

Data Science. Настройка. Создать электронный кошелёк.

Доработка существующего продукта.

Data Science. Кое-что узнать). Есть ли возможность по 3 юзерам (просто ссылкам) знать на каком устройстве они были зарегистрированы и привязана. Это личный интерес, нужно выяснить кое-что.

Разработка с нуля, тестирование, настройка, доработка существующего продукта.

Разработка с нуля, настройка. -.

Доработка существующего продукта.

Data Science. Консультация специалиста по антифрод-системам и fraud detection. Пожелания и особенности: Нужна консультация специалиста по antifraud / fraud detection. Интересует: — принципы работы антифрод-систем маркетплейсов и сервисов с пользовательскими профилями — типовые причины автоматических блокировок и ручных проверок аккаунтов — поведенческие, технические и статистические сигналы, которые обычно используются (без обхода и взлома) Задача — понять логику антифрода. Не требуется разработка, внедрение или обход систем. Желателен опыт работы с antifraud / risk / ML / data science в финтехе, маркетплейсах или платформах услуг.

Подготовка к очному этапу стажировки Ozon camp. Пожелания и особенности: Хотелось бы найти человека знакомого с этапами различных стажировок.