Бюджет обсуждается. В первую очередь ищем сильное техническое решение, а не самую низкую цену.
Наша компания работает с большим количеством рекламных видео от блогеров.
На каждом видео блогер демонстрирует один или несколько товаров нашей косметической продукции.
Сейчас сотрудникам приходится вручную просматривать каждое видео, определять товар и искать соответствующие артикулы в базе данных.
Этот процесс занимает слишком много времени и требует автоматизации.
Что необходимо решить:
• Анализировать видеоролики автоматически.
• Определять, какие товары присутствуют в кадре.
• Распознавать один товар или несколько товаров в одном видео.
• Сопоставлять найденные товары с нашей внутренней базой данных.
• Автоматически находить соответствующие артикулы Wildberries и Ozon.
• Формировать готовый результат без ручного поиска сотрудником.
Что имеется на данный момент:
• Большой архив рекламных вертикальных видео.
• Полная база товаров компании.
• Google-таблица с наименованиями товаров, артикулами Wildberries и Ozon.
• Возможность предоставления дополнительных данных по товарам при необходимости.
Что ожидаем от исполнителя:
• Опыт работы с Computer Vision.
• Опыт работы с нейросетями и мультимодальными моделями.
• Опыт интеграции AI-инструментов с таблицами, базами данных и автоматизированными процессами.
• Умение предложить архитектуру решения под реальные бизнес-задачи.
Результат работы:
На вход:
Видео блогера.
На выход:
1. Название найденного товара.
2. Артикул Wildberries.
3. Артикул Ozon.
4. Уровень уверенности распознавания.
5. Отметка о необходимости ручной проверки, если система не уверена в результате.
Дополнительным преимуществом будет возможность:
• Обнаруживать несколько товаров в одном видео.
• Работать в пакетном режиме сразу с сотнями или тысячами роликов.
• Интегрироваться с Google Sheets или другими внутренними системами компании.
• Обрабатывать новые видео автоматически без участия сотрудников.
ВАЖНО:
Основная сложность задачи заключается не в распознавании бренда, а в точном определении конкретного товара внутри линейки.
Многие товары имеют схожий дизайн упаковки, похожие названия, одинаковые формы флаконов и отличаются только отдельными элементами оформления. Поэтому система должна уметь надежно различать похожие продукты и корректно сопоставлять их с нужными артикулами.
Наша цель — максимально исключить ручной труд сотрудников из данного процесса.
Мы не ищем человека для ручной разметки видео.
Нужен специалист, который сможет предложить и реализовать автоматизированную систему, способную масштабироваться на большие объемы контента.
При отклике обязательно укажите:
• Какие похожие проекты вы реализовывали.
• Какие технологии планируете использовать.
• Как будет происходить распознавание товаров.
• Как будет выполняться сопоставление с базой артикулов.
• Как система будет различать между собой похожие товары одной линейки.
• Какой процент точности вы ожидаете получить.
• Какие риски видите в реализации данной задачи.
• Примерную стоимость и сроки реализации.
Дополнительно ответьте на вопрос:
Какой подход вы считаете наиболее эффективным для данной задачи и почему:
1. Обучение собственной модели на нашем ассортименте товаров.
2. Использование готовых AI-моделей с дополнительной логикой сопоставления.
3. Гибридный вариант.
Кратко опишите предлагаемую архитектуру решения.
Отклики без описания конкретной технической реализации рассматриваться не будут.
Фразы «сделаю быстро», «есть опыт», «готов приступить сегодня» без технических деталей автоматически отправляются в отказ.
Опубликован 03.06.2026 в 15:39