Внедрение ИИ — удалённая работа в Москве

Ищем опытного специалиста в области искусственного интеллекта, который сможет разработать инструмент для анализа данных. Основные задачи включают: 1. Анализ данных: Создание алгоритмов для обработки и анализа больших объемов данных. 2. Отчеты и прогнозы: Разработка системы, которая будет генерировать отчеты на основе данных и предоставлять прогнозы по ключевым показателям. 3. Адаптация существующих регламентов подходящие для обучения и тестирования.

Пожелания и особенности: Сейчас я работаю в найме и хочу изменить свои жизнь. Как я выяснил, без ментора не обойтись. Уже начал изучать ИИ для дальнейшего перехода во фриланс. В общем и целом нужна помощь уже знающего человека. Пора что-то менять.

Нужно помочь разобраться в этом предмете, сделать работы. Работаем мы в Google Colab.

Помощь в настройке Ai на сайте. Настроить Ai под рабочие процессы!.

Пожелания и особенности: Добрый день. У меня проектно-архитектурная компания, около 100 сотрудников. Хотим постепенно внедрить ИИ в основные процессы компании. Ищу специалиста не на разовую разработку бота, а потенциально на долгосрочное сотрудничество: несколько последовательных проектов + дальнейшее сопровождение работающих решений. Для начала хочу сделать небольшой оплачиваемый пилот на данных StaffCop. Сейчас StaffCop ежедневно формирует отчёт по сотрудникам: рабочее/активное время, простои, приложения, сайты, продуктивность и т. п. Отчёт можем предоставить в том виде, в котором он выгружается из системы. Задача пилота: автоматически забирать/получать ежедневный отчёт StaffCop, обрабатывать его и с помощью ИИ формировать для руководителя короткую понятную управленческую сводку. Например: «29 сентября. 96 сотрудников. У 7 обнаружены существенные отклонения». Далее 5–10 действительно заслуживающих внимания случаев: необычно низкая активность, длительные простои, аномально длинный рабочий день/переработка, существенное отклонение от обычного поведения сотрудника и т. д. По каждому — короткое объяснение, почему система его выделила. На первом этапе не требуется оценивать, хорошо или плохо работает человек, поскольку система ещё не знает его должность, обязанности, офис/удалёнку и специфику работы. Нужен именно поиск объективных аномалий в данных. Результат хотелось бы получать автоматически, например в Telegram, без необходимости вручную открывать и анализировать StaffCop. Важно, чтобы решение изначально проектировалось как расширяемое. Следующими этапами хотим добавить штатное расписание, должности, подразделения, руководителей, офис/удалёнку, индивидуальную специфику работы и историю по каждому сотруднику. Тогда ИИ сможет анализировать уже не просто абсолютные цифры, а контекст и динамику. В дальнейшем план существенно шире StaffCop: ИИ-инструменты для руководителей проектов/ГИПов, отдела продаж, HR, корпоративная база знаний, анализ документов и совещаний, Telegram-интерфейсы, разграничение доступа к информации и т. д. Поэтому на первом пилоте мне важно понять не только можете ли вы технически собрать такую интеграцию, но и насколько вам интересна дальнейшая архитектура и развитие всей системы. Если задача вам интересна, напишите, пожалуйста, как бы вы технически реализовали первый пилот, сколько примерно времени он займёт и ориентировочную стоимость.

Установка приложений на пк claude и chatgpt.

Пожелания и особенности: Внедрение вайбкодинга в маркетплейсы.