Портфолио и кейсы фрилансеров по разработке CRM и ERP

Калькулятор смет решает задачу, которая обычно выполняется вручную в таблицах. Превращает параметры участка и выбранную модель очистной станции в структурированную смету. Пользователь (инженер-изыскатель) получает не только итоговую сумму, но и расшифровку оборудования, материалов, работ, количества и стоимости каждой позиции, то есть, полноценную смету. Модуль подходит для: первичного расчёта для клиента на сайте; подготовки коммерческого предложения менеджером; оценки стоимости монтажа до выезда специалиста; формирования предварительной сметы для заказа оборудования; дальнейшей интеграции со CRM, корзиной и заявкой на консультацию. Расчёт собирается построчно, а не одной формулой: В смету добавляется выбранная станция как позиция оборудования. Рассчитываются земляные работы на основе объёма котлована или глубины установки. Подводящие и отводящие трубы умножаются на заданную длину. Добавляется выбранный вариант монтажа. Включаются пусконаладочные работы. В смету добавляются только отмеченные дополнительные услуги. Для каждой позиции фиксируются артикул, раздел, единица измерения, количество, стоимость материалов, стоимость работ и итог. Система считает общую сумму, скидку и итоговую стоимость к оплате. Текущая React-версия позволяет скачать сформированный результат в CSV, совместимом с Excel. Расширенная HTML-версия формирует Excel-совместимый файл .xls с оформленной сметой и итогами.

Разработал тест для edtech-проекта, который помогает клиентам оценить удовлетворённость в 8 сферах жизни и получить персональные рекомендации по курсам. Тест состоит из двух уровней. На первом пользователь ставит оценки от 1 до 10 и проставляет важность каждой сферы (от 1 до 3). На основе разницы между 10 и оценкой, умноженной на важность, система вычисляет приоритетные направления. Результат выводится в виде диаграммы и динамически обновляемых каруселей с курсами как рекомендованными, так и уже пройденными. Для категорий с высоким приоритетом предусмотрен второй уровень с уточняющими вопросами и более глубокими рекомендациями. Ответы можно менять в любое время, а карусели перестраиваются автоматически. Также я разработал логику сортировки, при равных баллах приоритет отдаётся ключевым сферам (финансы, отношения, семья, духовный рост). Разработал отдельные тесты для подкатегорий по каждой сфере. Технологии: Frontend: React, адаптивная вёрстка, карусели Backend: Node.js для обработки данных пользователя База данных: MySQL для хранения результатов и привязки курсов к категория Визуализация: Chart.js для построения диаграммы результатов Логика: динамический расчёт приоритетов, сортировка, условное отображение уровней теста

100% Прозрачность партий, ликвидация пересортицы и 0 р. абонплаты за 50+ сотрудников. Полный контроль над потерями и себестоимостью. Система окупается с первой же предотвращенной недостачи. Напишите мне — обсудим архитектуру под ваше производство! КОНТЕКСТ И БОЛЬ: Агропромышленное производство и экспорт: скоропортящееся сырье, весовой контроль в цеху, партионный учет и валютные контракты. Таблицы не справлялись, а стандартные системы намертво зависали при одновременной работе десятков операторов. МОДУЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ: 1. СКВОЗНОЙ ТРЕКИНГ И СЕБЕСТОИМОСТЬ (Реляционная СУБД): Маршрут партии: приемка ➔ калибровка ➔ весовой контроль ➔ фасовка ➔ склад. Система в реальном времени считает чистую себестоимость каждой отгрузки с учетом брака, усушки и тары. 2. ТЕРМИНАЛЫ ОПЕРАТОРОВ (Budibase) + SSO AUTHENTIK: Быстрые экраны для кладовщиков и рабочих в цеху (Dumb Glass UI). Менеджеры видят только свой контур. Единая система входа Authentik: блокировка уволенного сотрудника во всех 20 модулях за 1 клик. 3. АСИНХРОННАЯ АНАЛИТИКА И ЭКСПОРТ (ABC-XYZ): Тяжелые расчеты маржинальности и оборачиваемости перенесены на ночь — днем база летает без блокировок таблиц. Интеграция температурных датчиков и авто-генерация пакета таможенных документов.

Команде продаж требовалось собирать подходящие заявки из Telegram, Kwork, FL и других источников без постоянного ручного просмотра. Я спроектировал и разработал единую систему лидогенерации: она получает новые объявления, нормализует поля, применяет правила конкретного проекта и рассчитывает AI score с понятным объяснением оценки. В интерфейсе доступны лента лидов, карточка обращения, аналитика по источникам и настройки фильтрации; подходящие заявки можно оперативно передавать ответственному менеджеру. Фоновый сбор и обработка построены на Celery и Redis, данные и конфигурация проектов хранятся в PostgreSQL, веб-часть реализована на Django. Моя роль охватила архитектуру, backend, интеграции с источниками, фоновые задачи и интерфейс управления. Заказчик получает централизованный поток обращений и прозрачный приоритет обработки без привязки к одной площадке.

Разработка бэкенда ERP-системы (2018–2024) Участвовал в создании бэкенд-части ERP-системы, которая управляла сетью интернет-магазинов. В мою зону ответственности входила обработка заказов, интеграция с платёжными шлюзами и настройка логистики — включая модуль управления курьерскими службами. Стек: PHP, JavaScript, HTML, CSS (Sass), Python, Nginx, MariaDB. Такая связка обеспечила высокую производительность и надёжность системы даже в периоды пиковых нагрузок. Система позволяла: принимать и обрабатывать заказы с нескольких площадок одновременно; автоматически проводить платежи через банковские сервисы; управлять доставкой и курьерами в едином окне; оптимизировать все бизнес-процессы для мультимагазинной структуры. В итоге получилось полностью автоматизированное решение, которое закрыло все ключевые потребности бизнеса в управлении продажами и логистикой.

Задача: собрали с научными сотрудниками 55+ Excel-файлов с научными публикациями за 130+ лет в разнобой — нужны структурированная база, поиск, визуализация и автоматическое выявление Продуктов и Методов их получения. Что сделал: автоматическое извлечение методов и результатов из текстов (русский + английский), распознавание химических формул и материалов; приведение к единой структуре, устранение дублей; веб-интерфейс для анализа и выгрузки в CSV. Результат: полная автоматизация работы с массивом, который вручную не обрабатывается. Похожая механика подходит для любых «завалов» документов: договоры, тендеры, каталоги. Стек: Python, Streamlit, Pandas, NLP.

Что сделал: собрал и структурировал базу знаний из материалов отелей и PMS Travelline; ассистент на базе LLM с поиском по базе (RAG); Telegram-бот; набор тестовых вопросов с эталонными ответами, прогнал до стабильной точности; ассистент отвечает только по базе; нет данных — честно говорит "нет информации". Результат: рабочий нейро-консультант, передан заказчику с исходным кодом. По той же схеме сделал ассистентов для СПА-отеля (за счёт оптимизации базы расходы на API снижены на ~20%) и для лаборатории судебной экспертизы. Стек: Python, LangChain, FAISS, OpenAI API / GigaChat, Docker.

Разработал русскоязычный сервис для поиска и сравнения онлайн-обучения. Платформа собирает курсы разных школ в едином каталоге и помогает пользователю выбрать программу по теме, цене, формату и другим параметрам. Реализовано каталог школ, курсов и категорий; поиск, фильтрация, сортировка и пагинация; страницы курсов и школ с SEO-friendly URL; цены, скидки, длительность и характеристики обучения; избранное и сравнение без обязательной регистрации; акции, подборки и блог; профориентационный тест с рекомендациями профессий и курсов; адаптивный интерфейс; административная панель. Интеграция Каталог автоматически обновляется из YML/XML-фидов. Реализовал парсинг и нормализацию данных, проверку образовательных доменов, фильтрацию нерелевантных и зарубежных фидов, дедупликацию записей, сохранение реферальных ссылок, пакетную запись и удаление устаревших данных. В админ-панели отображаются статус, прогресс и ошибки синхронизации. Стек React, TypeScript, Vite, Tailwind CSS, shadcn/ui, TanStack Query, Node.js, Express, PostgreSQL/Neon, Drizzle ORM, Zod, xml2js. Результат — готовый к эксплуатации сервис с автоматическим обновлением большого каталога и полным пользовательским сценарием от поиска курса до перехода к образовательной школе.

С нуля разработана комплексная веб-платформа для компании, которая объединяет маркетплейс заказов, партнёрские программы и внутреннюю CRM/ERM-систему. Что сделано публичный сайт с отдельными сценариями для заказчиков, исполнителей, производителей и дилеров; личные кабинеты с ролевым доступом: администратор, руководитель, замерщик, бригадир; управление объектами, клиентами, задачами и статусами выполнения; полевые выезды, фотофиксация и сбор данных по объекту; создание смет и коммерческих предложений с экспортами; хранение договоров, отчётов и материалов проекта; аналитика по рабочим процессам; регистрация и вход по email/паролю с сессионной авторизацией; адаптивная вёрстка для компьютеров, планшетов и смартфонов; базовая SEO-настройка: метаданные, canonical, robots.txt и sitemap.xml. Стек React, TypeScript, Vite, Tailwind CSS, shadcn/ui, Node.js, Express, PostgreSQL, Drizzle ORM. Результат — единое цифровое пространство, где публичный сайт привлекает клиентов и партнёров, а CRM переводит заявку в управляемый проект: от выезда и сметы до выполнения работ, документов и аналитики.

Разработал с нуля полноценную B2B-платформу для продажи роботизированной спецтехники. Сайт объединяет каталог из 40+ позиций, генератор коммерческих предложений, собственную CRM, партнёрскую мультиролевую платформу, базу знаний с авторскими курсами и 16 партнёрскими программами, хаб из 10+ SEO-статей, 5 рекламных лендингов с выгрузкой товарных фидов для Я.Директ. Всё — в одиночку. Стек: Frontend: React 18, TypeScript, Vite, TailwindCSS, shadcn/ui, Wouter Backend: Node.js, Express, TypeScript Email: Nodemailer + SMTP (Яндекс) SEO / Фиды: Яндекс.Директ YML, sitemap.xml, Schema.org, OpenGraph. Масштаб проекта Страниц / роутов ~60 SKU в каталоге 40+ API-эндпоинтов 25+ Авторских обучающих материалов 6 Партнёрских курсов в базе знаний 16 SEO-статей 12+ Рекламных лендингов (РСЯ) 4 YML-фидов для Яндекс.Директ 8 Типов форм обратной связи 4 Ролей в Hub 5 Что это даёт бизнесу: Покупатель сам находит технику, получает КП и оставляет заявку — без звонка менеджеру Заявка появляется в CRM через секунды после отправки формы YML-фиды автоматически питают рекламные кампании в Яндекс.Директ без ручного обновления База знаний и статьи формируют доверие и органический трафик — люди приходят за знаниями, уходят с заявкой Курс по борщевику и аналитика по рынку позиционируют компанию как эксперта, а не просто магазин Операторы с техникой регистрируются в Hub и получают заказы — компания получает флот без капитала Партнёрские курсы монетизируют образовательный трафик через реферальные программы