Портфолио и кейсы фрилансеров по парсингу данных

Заказчику требовалась безопасная платформа для массовой загрузки, обработки и систематизации видео/аудио материалов (вебинары, лекции, подкасты, рабочие совещания). Главная задача — полностью оффлайн-транскрибация, автоматическое суммаризация контента через локальные нейросети, индексация по темам и мгновенный поиск по ключевым фразам без отправки данных в облако, что критично для соблюдения NDA и корпоративной безопасности. Решение • Разработала десктопное приложение на Python с современным GUI: drag-and-drop загрузка, очередь задач, панель прогресса и ручное управление пайплайном. • Интегрировала локальные нейросети: Whisper.cpp для высокоточной транскрибации, лёгкие LLM для суммаризации, извлечения тезисов и авто-тегирования. • Реализовала индексацию контента: полнотекстовый поиск (SQLite FTS) + векторный поиск (FAISS) для семантических запросов по смыслу. • Настроила умный поиск и навигацию: фильтрация по длительности/тегам/датам, подсветка найденных фрагментов в транскрипции, переход по таймкодам. • Обеспечила приватность и стабильность: работа без интернета, кэширование моделей, возобновление прерванных задач, экспорт в TXT/Markdown/PDF, логирование и валидация форматов.

Заказчику требовался инструмент для конкурентной разведки: автоматический сбор рекламных креативов из соцсетей (VK, Telegram), анализ текстов и изображений через AI, отслеживание частоты показов и формирование сравнительных отчётов. Задача — выявить успешные стратегии конкурентов, скопировать лучшие практики и избежать чужих ошибок без ручного мониторинга. Решение • Разработала модульный парсер на Python: отдельные адаптеры под VK Ads, Telegram Ads (через эмуляцию мобильного API/веб-версии). • Реализовала обход базовых защит: ротация прокси, динамические заголовки, эмуляция скролла и кликов, обработка динамической подгрузки. • Внедрила AI-пайплайн: OCR + CLIP для анализа изображений, NLP-модель для классификации офферов («скидка», «лид-магнит», «вебинар»), извлечение УТП и призывов к действию. • Настроила трекинг частоты показов: сравнение скриншотов/метаданных во времени, детект новых/исчезнувших креативов, расчёт «времени жизни» рекламы. • Добавила экспорт в CSV/Excel с готовыми сводными таблицами: топ-креативы по длительности, частоте, вовлечённости (если доступно), с фильтрами по нише/формату/платформе.

Универсальный парсер статей с сайтов криптоновостей. В очередь RabbitMQ загружаются сайты с xpath и конрфигом, воркер асинхронно проходится по сайтам, извлекает название статьи, тест статьи, дату публикации, автора статьи. автоматически переводит название статьи на английский через google translate api. Если xpath не сработал делает поиск по метаданным og/meta/jsonld/readability. Последний fallback делается на внешний api для скрейпинга чтобы найти нужные поля через ИИ.

Собираю и дорабатываю парсеры сайтов для сбора, обработки и выгрузки данных в Excel, CSV, Google Sheets или через API. Помогаю автоматизировать ручной сбор информации: товары, цены, характеристики, контакты, таблицы, каталоги, отчёты и другие открытые данные. Что могу сделать: — собрать данные со страниц сайта; — очистить и структурировать информацию; — настроить выгрузку в Excel / CSV; — добавить фильтры, проверки и логирование; — исправить ошибки в существующем парсере; — подготовить инструкцию по запуску. Не беру задачи на обход капчи, взлом, спам, накрутки и обход защит сайтов. Работаю только с легальными сценариями и открытыми данными.

Провёл OSINT-анализ цифрового следа по открытым источникам. Проверил никнейм на 500+ платформах, email по базам утечек, домен и IP на открытые порты и сервисы. Результат — структурированный PDF-отчёт с находками, оценкой угрозы и рекомендациями по каждому пункту. Работа выполнена легальными методами без доступа к закрытым системам.

Разработал Telegram-бота для HR-отдела: кандидат проходит анкетирование прямо в мессенджере, все ответы автоматически записываются в структурированную Excel-таблицу с фильтрами по вакансии, дате и статусу. Руководитель видит все заявки в одном месте без лишней переписки. Внедрение заняло 3 дня.

Разработал систему автоматического мониторинга цен конкурентов: парсер собирает данные с 10 сайтов каждые 4 часа, сравнивает с текущим прайсом и подсвечивает позиции, где нужно скорректировать цену. Уведомление в Telegram при значительных изменениях. Клиент экономит 15 часов в неделю на ручном мониторинге.

Создал бота для строительной компании: клиент оставляет заявку прямо в Telegram, бот автоматически создаёт сделку в AmoCRM, уведомляет менеджера и записывает данные в Excel-таблицу. Скорость обработки заявок выросла в 3 раза, ни одна заявка больше не теряется.

Автоматизировал сбор данных из 5 региональных Excel-файлов в единый сводный отчёт. VBA-макрос запускается одной кнопкой: забирает данные, форматирует таблицы, строит графики и сохраняет PDF для руководства. Задача, которая занимала 3 часа ежемесячно, теперь выполняется за 40 секунд.

Разработал Telegram-бота для отдела продаж производственной компании. Бот автоматически собирает данные из Google Таблиц, формирует ежедневный отчёт и отправляет его руководителю в 9:00. При отклонении показателей от плана — мгновенное уведомление. Сократил время на формирование отчётов с 2 часов до 0.