Портфолио и кейсы фрилансеров по AI-автоматизации процессов

Концепт-проект сайта жилого квартала. Не клиентский кейс: разработан как демонстрация подхода к премиальным сайтам недвижимости. В четырёх связанных слайдах показаны позиционирование проекта, каталог корпусов и планировок, карточка квартиры, инфраструктура, ипотечный сценарий и адаптация под мобильные устройства. В поставку подобного проекта включаю UX-сценарии, адаптивный интерфейс, frontend/backend, интеграции с CRM и каталогом объектов, формы заявок, QA, исходники и инструкцию. Работаю письменно, по зафиксированным этапам и через Безопасную сделку.

Концепт-проект AI-сервиса для отдела продаж. Не клиентский кейс: разработан как демонстрация подхода к дорогим продуктовым интерфейсам. Спроектированы четыре связанных уровня: позиционирование продукта, структура модулей, рабочий desktop-интерфейс, мобильный сценарий и путь до запуска. Система объединяет классификацию обращений, ответы по базе знаний, обновление CRM и контроль качества. В поставку подобного проекта включаю UX-сценарии, адаптивный интерфейс, frontend/backend, интеграции, тест-контур, QA, исходники и инструкцию. Работаю письменно, по зафиксированным этапам и через Безопасную сделку.

Разработала систему автоматизации поиска и первичного анализа вакансий на основе HH API. Задача проекта — заменить ручной просмотр большого количества вакансий автоматизированным процессом: получать новые вакансии, структурировать данные, отбирать релевантные позиции и готовить информацию для дальнейшего анализа. Реализовано: — получение актуальных вакансий через HH API; — OAuth-авторизация и работа с API; — автоматический сбор и обработка данных в n8n; — выделение ключевых параметров вакансии: должность, компания, город, зарплата, требования и другие характеристики; — подготовка данных для фильтрации и анализа; — сохранение результатов в структурированную базу; — заложена архитектура для подключения дополнительных источников вакансий и дальнейшей AI-обработки. В проекте я самостоятельно проработала бизнес-логику, структуру данных, сценарий автоматизации и интеграцию компонентов. Стек: n8n, HH API, OAuth, Google Sheets, AI-инструменты.

Разработана финансовая модель инвестиционного проекта с проверкой исходных предпосылок, денежных потоков и источников финансирования. В модели: • CAPEX и OPEX; • выручка и операционные расходы; • движение денежных средств; • потребность в финансировании; • ROI, NPV и IRR; • анализ окупаемости; • сценарные расчеты; • проверка формул и логики модели; • материалы для защиты проекта перед инвестором. Результат: рабочая Excel-модель и управленческая презентация для принятия инвестиционного решения. Специализация: Бизнес-аналитика Картинка: экран модели с ключевыми показателями ROI / NPV / IRR.

Комплексное исследование рынка GPU-облачных сервисов для выхода на европейский Enterprise-сегмент. Проанализированы 20 международных провайдеров, включая AWS, Google Cloud, Azure, CoreWeave, RunPod, OVHcloud, Scaleway, Hetzner и Nebius. В работе: • структура рынка и конкуренты; • позиционирование и USP; • география и целевая аудитория; • источники и каналы трафика; • поисковый спрос и ключевые запросы; • социальные сети и коммуникации; • сравнительный анализ предложений; • рекомендации по позиционированию. Результат: структурированная конкурентная карта и практические рекомендации для маркетинговой стратегии. Специализация: Бизнес-аналитика / исследования Картинка: сравнительная таблица 20 компаний или executive dashboard.

Telegram-система для продавца Wildberries. Пользователь добавляет модели товаров, система автоматически находит карточки разных продавцов, собирает актуальные цены и отслеживает изменения. Реализовано: • автопоиск карточек по модели; • сбор цен и предложений продавцов; • определение минимальной цены; • уведомления об изменении цены; • контроль заданного ценового порога; • история изменений; • фильтрация аксессуаров и нерелевантных товаров; • Telegram-интерфейс для управления мониторингом. Архитектура рассчитана на дальнейшее масштабирование и подключение Ozon. Специализация: AI-автоматизация / боты для бизнеса Картинка: интерфейс Telegram + таблица/график изменения цены.

Разработали систему компьютерного зрения «ВИЗИР» для автоматического контроля качества продукции непосредственно на производственной линии. Камеры контролируют изделия на разных этапах производства, а нейросеть анализирует изображение и определяет дефекты: сколы, непроклей, задиры, смещение кромки, пятна клея, царапины и другие отклонения. В системе реализовали: - контроль продукции с нескольких промышленных камер; - автоматическое обнаружение и классификацию дефектов; - измерение размера дефекта и оценку уверенности модели; - автоматическую отбраковку продукции по заданным порогам; - передачу спорных случаев оператору для ручной проверки; - детальный разбор каждого срабатывания с увеличением проблемной области; - журнал всех обнаруженных дефектов с привязкой к партии, камере и оборудованию; - настройку порогов отдельно для каждого типа дефекта; - версионирование и сравнение моделей компьютерного зрения; - отправку ошибочных срабатываний и пропусков на дообучение модели; - отчёты по сменам, типам дефектов и участкам оборудования; - выявление проблемных станков и причин роста брака; - экспорт производственной статистики. Система работает непосредственно с производственной линией со скоростью до 1 240 изделий в час. В интерфейсе оператор в реальном времени видит поток, найденные дефекты и решения системы.

Разработали внутренний веб-сервис для мебельной фабрики, который автоматизирует работу с клиентом от выезда замерщика до готового коммерческого предложения. Раньше данные после замера приходилось переносить и обрабатывать вручную: рассчитывать стоимость, собирать смету и готовить предложение клиенту. Мы объединили весь процесс в одной системе. Что реализовано: планирование выездов и распределение заявок между замерщиками; карточка клиента и история работы с заказом; внесение размеров и параметров изделия прямо на замере; автоматическое построение схемы мебели по размерам; выбор материалов, фурнитуры и дополнительных работ; автоматический расчёт сметы по актуальному прайс-листу; система наценок, скидок и правил расчёта; формирование готового коммерческого предложения; отправка КП клиенту через WhatsApp, E-mail, SMS или в PDF; отслеживание открытия предложения и решения клиента; управление прайс-листами и импорт цен из XLSX; отчётность по замерщикам, выездам, сделкам и конверсии. В результате замерщик может приехать к клиенту, внести размеры и параметры будущей мебели и практически сразу сформировать полноценную смету и коммерческое предложение. По сути, вместо нескольких разрозненных этапов и ручных расчётов заказчик получил единую систему для работы замерщиков и контроля продаж.

Связка форм, таблиц, мессенджеров и CRM в один поток. Рутина уходит в автомат.

Календарь записи, подтверждения и напоминания клиентам. Меньше пропусков и ручных переписок.