Вход Блог
Строительство и ремонт
Репетиторы
Красота
Фрилансеры
Разные специалисты
Тренеры
Уход за животными
Автоинструкторы

Программисты — удалённая работа в Москве

Дата: 2025-07-28
Детали
Регион
Москва
Занятость
дистанционно
Стоимость
договорная
Дата публикации
2025-07-28
Описание
Data Science. Доработка существующего продукта. Задача Сделать модуль для генерации трендовых субтитров в стиле TikTok / Shorts на Python. Текст и тайминги слов уже есть или извлекаются автоматически. Нужно научить систему автоматически подставлять визуальные параметры: цвет, анимации, размер, эффекты. Это можно делать либо через рандом, либо через отдельную LLM-функцию. --- ## Что реализовано * Базовый генератор (`SubtitleGenerator`) уже работает: рендерит текст с таймингами по JSON. * Структура проекта готова, используется MoviePy и PIL. --- ## Что нужно доделать 1. Подсветка слов Каждое слово должно подсвечиваться в момент произнесения. Поддержка эффектов: glow, fade, pulse, смена цвета. 2. Анимации Для каждого слова должны задаваться: * pre\_animation (появление) * animation (основная динамика) * post\_animation (исчезновение) Примеры: zoom\_in, fly\_in\_left, bounce, shake, fade\_out. Для хуков (ключевых фраз) — более мощные анимации (например, zoom\_in\_out). 3. Цвет и размер Цвета подбираются автоматически: яркие — для хуков, нейтральные — для обычного текста. Размер шрифта на хуках — в 1.5–2 раза больше. 4. Автогруппировка Если слова идут одновременно — они группируются в строку или колонку. Нельзя выходить за пределы кадра, нужно учитывать ширину. 5. Отладочный режим Режим “было — стало“: одновременно рендерятся две строки — одна без эффектов, вторая с ними. Используется для визуальной проверки. --- ## Генерация параметров Варианты: * Первый шаг — простая логика на Python: рандомная генерация параметров с ограничениями. * Позже — подключение LLM, которая будет выбирать ключевые слова, эффекты и стили. --- ## Что должно получиться Скрипт, который: 1. Принимает текст с таймингами. 2. Добавляет визуальные параметры к каждому слову (анимации, цвет, размер и т.д.). 3. Генерирует JSON. 4. Передаёт его в SubtitleGenerator. 5. Получает на выходе готовое видео с субтитрами.
Похожие заказы

Data scientist

дистанционно
договорная
работа по ТЗ. Контекст задания Вы работаете аналитиком в финансовой компании, которая занимается управлением инвестиционными фондами. Компания собирает средства от множества инвесторов и инвестирует их в различные финансовые инструменты, такие как акции, облигации и другие ценные бумаги. Руководство просит Вас провести анализ финансового состояния компании, в которые планируются инвестиции, для принятия обоснованных решений – стоит ли покупать их акции? Что нужно сделать Вам доступны выгрузки данных в формате csv. Описание данных доступно в приложении. https://cloud.mail.ru/public/rdWa/69woxLWXf Выберите любую компанию, информацию о которой вы найдете в выгрузке. Изучите данные и подготовьте ответы на вопросы руководства. Вопросы: Какая структура собственников у компании? Какая у компании рыночная капитализация? Как она изменилась за последние 5 лет? Какая за последний год выручка у компании? Растет ли она? Какая прибыль? Растет ли прибыль? Какая у компании выручка и прибыль на 1 акцию? Как менялся этот показатель? Сколько активов и сколько обязательств у компании? Что растет быстрее? Визуализируйте полученные ответы. Для выполнения задания Вы можете использовать любой доступный инструмент.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля. 1. Найдите и загрузите базу данных с интересующей вас информацией, опишите её структуру.* (допускается краткое описание. если используется та же база данных, что и в предыдущих работах) требования к базе данных: не менее 5 столбцов, не менее 20 строк, обязательны числовые и строковые данные * рекомендуется использовать базу данных из задания №1. В случае использования новой базы данных, её требуется дополнительно подготовить, см. ПЗ №1. 2. Выберите подходящие для регрессионного анализа числовые данные. Составьте зависимость для исследование линейной регрессии Y(X), множественной Y(X1,X2) и полиномиальной Y(X^n) регрессий. 3. Создайте модели, выпишите, полученные уравнения, обучите модели, сделайте предсказания, постройте графики. 4. Проанализируйте полученные результаты визуально и с помощью известных метрик 5. Подготовьте отчет с описанием выполненных шагов и результатами анализа данных. База данных выбрана.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Сайдинг на вфасад. Фасад дачи сайдингом отделать.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
консультация по работе. Представьте, что вы работаете аналитиком в компании, которая исследует различные виды фруктов. Ваша задача — построить модель для классификации фруктов на основе их физических характеристик (например, вес и размер). Вам нужно создать двумерный набор данных с информацией о различных фруктах и применить алгоритм KNN для предсказания типа фрукта. Создайте (Рандомно сгенерируйте) таблицу данных (начните со 100 значений) с следующими характеристиками Вес (число с плавающей запятой): Вес фрукта в граммах Размер (число с плавающей запятой): Диаметр фрукта в сантиметрах Тип_фрукта (категория): Тип фрукта (например, яблоко, апельсин, банан) Загрузите данные в pandas DataFrame. Преобразуйте категориальные переменные в числовые (например, с помощью LabelEncoder). Разделите данные на признаки (X) и целевую переменную (y). Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. Постройте модель KNN и обучите её на обучающей выборке. Найдите оптимальное значение K по графику Визуализируйте результаты Ожидаемые результаты График зависимости точности от значения k/ Оптимальное значение ?? График, показывающий реальные и предсказанные классы на тестовой выборке.
Москва Фрилансеры

Разработка на Python

дистанционно
договорная
Data Science. Доработка существующего продукта. У меня есть код по обработке снимков в Google Earth Engine (GEE) на питоне, мне нужно его доработать, сделать читабельнее и логичнее.
Москва Фрилансеры

Программисты

дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля, тестирование, настройка. Пожелания и особенности: Нужна база данных оценок учеников, сожержащая несколько лет данных. С разными вкладками.
Москва Фрилансеры