Разработка машинного обучения — удалённая работа в Москве

Необходимо разработать (или доработать существующую) систему, которая сможет автоматически собирать, обрабатывать и генерировать контент на заданные темы. Предполагается интеграция с несколькими источниками данных (RSS-ленты, API новостных сервисов, социальные сети), а также использование инструментов обработки текста (например, NLP-библиотеки, GPT-модели и др.). ОСНОВНАЯ ЦЕЛЬ: Сократить ручной труд по сбору и компоновке информации, а также повысить качество и скорость выпуска контента. ЧТО ТРЕБУЕТСЯ СДЕЛАТЬ: 1. АНАЛИЗ. Определите, какие типы контента и в каком формате нужно создавать (статьи, превью, короткие посты для соцсетей и т. д.). Согласовать, какие источники данных будут использоваться и как часто нужно обновлять материал. 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ. Спроектировать архитектуру: модули для парсинга данных, модуль для генерации текста, базу данных/хранилище контента, административную панель (опционально). Предложить, какие технологии, библиотеки или API целесообразно использовать (Python + библиотеки AI/ML, Node.js, PHP + готовые NLP-решения и т. д.). 3. РАЗРАБОТКА И ИНТЕГРАЦИЯ. Реализовать блоки сбора данных (парсеры, интеграция с RSS, новостными API и т. д.). Настроить автоматизированную обработку текста (использовать NLP, GPT-модели или другие алгоритмы). Разработать интерфейс (веб-приложение или консольный инструмент), в котором можно задавать ключевые слова, темы, целевые параметры (объём текста, стиль). При необходимости — настроить систему пользовательских прав (админ, редактор). 4. ТЕСТИРОВАНИЕ. Проверить корректность работы парсеров, качество генерируемых текстов, отслеживать возможные ошибки в форматировании и структуре. Провести нагрузочное тестирование, если предполагается обрабатывать большие объёмы данных. 5. ДОКУМЕНТАЦИЯ И ЗАПУСК. Подготовить инструкцию по установке/развёртыванию и управлению системой. Настроить окружение (сервер, база данных, необходимые библиотеки). Опционально — помочь с переносом на хостинг или в облако. ОЖИЖАЕМЫЙ РЕЗУЛЬТАТ: Автоматизированный конвейер контента: от сбора данных до выдачи готовых текстов, которые можно публиковать сразу или с минимальной ручной доработкой. Удобный интерфейс (или скрипт с интерфейсом командной строки, если так удобнее) для управления процессом: указали тему — получили заготовку текста или полностью готовый материал. Гибкая настройка: возможность расширять список источников и изменять параметры генерации (длина текста, стиль, ключевые слова, тональность). Документация: пошаговое описание установки, настройки и принципов работы. ТРЕБОВАНИЯ К ИСПОЛНИТЕЛЮ: Опыт разработки в сфере автоматизации и парсинга данных (Python, Node.js, PHP — любой стек, но важно уметь эффективно работать с API/парсингом). Знания в области NLP/ML (библиотеки и модели для работы с естественным языком). Умение разрабатывать понятную архитектуру и документировать решения. Готовность к диалогу: обсудить и доработать детали, предложить оптимальные решения. Желательно: опыт интеграции с GPT или другими генеративными моделями (OpenAI API, Hugging Face и т. д.). ФОРМАТ СОТРУДНИЧЕСТВА: Возможен фиксированный бюджет за готовый результат или почасовая оплата (обсуждается). ПОЖАЛУЙСТА, приложите примеры реализованных вами проектов или ссылки на GitHub, демонстрирующие навыки в области автоматизации/парсинга/машинного обучения. Готовы рассмотреть поэтапную работу: пилот (MVP) → дальнейшее расширение функционала.