Задача: Создать веб-платформу объявлений (Mobile-First) с ИИ-функционалом.Интерфейс: Строгий минимализм в стиле Kaspi (чистый дизайн, карточки, крупные иконки, максимум...

Откликнуться

Заказ 4 минуты назад

111 5 ответов

Max ---> TG / TG ---> Max – пересылка сообщений

по договоренности

Добрый день Требуется пересылка абсолютно всех сообщений из группы чата max в группу чата tg! Обычные сообщения всех участников, а так же фото видео музыка и прочие файлы,...

Откликнуться

Заказ 19 сентября, 00:51

больше 300 22 ответа

Автоматизация сбора и импорта каталогов

3 000

Нужно усовершенствовать существующий парсинг сайтов промышленного оборудования и наладить автоматическую загрузку партнёрских каталогов на нашу платформу. Важно создать...

Откликнуться

Заказ 16 сентября, 15:12

больше 300 10 ответов

Код для генерации текста с помощью API ИИ агрегаторов

по результатам собеседования

Планируем с помощью ИИ решить две задачи: 1. Вытащить атрибуты (размер, ширина) из текста объявления 2. Написать текст с использованием вытащенных атрибутов. Планируем это...

Откликнуться

Заказ 15 сентября, 16:15

больше 300 30 ответов

Доработка сервиса: публичные страницы поставщиков и карточки

2 000

Необходимо доработать существующий функционал сервиса, где уже есть парсинг поставщиков, черновики товаров, ссылки на согласие и личные кабинеты продавцов. . Задача — часть...

Откликнуться

Заказ 15 сентября, 13:38

больше 300 11 ответов

Сделать html страничку генератор ключевых слов или примитивную утилитку под винду

1 200

Сделать html страничку генератор ключевых слов для размещения на хостинг 1. страничка будет размещена на поддомене первого уровня 2. проект должен уметь сохранять до 50...

Исполнитель определён

Заказ 15 сентября, 08:03

больше 300

Мультиплатформенный бот для покупки концертных билетов на высококонкурентные K‑Pop мероприятия

по результатам собеседования

Я ищу опытного разработчика для создания быстрого и надёжного автоматизированного сервиса покупки билетов на концерты K‑Pop с высоким спросом. Система должна поддерживать...

Откликнуться

Заказ 14 сентября, 23:04

больше 300 7 ответов

Ищу помощника 30% от прибыли с проекта

по результатам собеседования

Ищу человека, который умеет находить клиентов. Ваша задача найти подходящий заказ и договориться с клиентом. Весь проект реализовывать буду я.За каждую закрытую сделку отдаю...

Откликнуться

Вакансия 14 сентября, 12:57

больше 300 6 ответов

Ищу людей которые будут искать заказы по программированию, оплата 25 процентов от заказа.

по результатам собеседования

Ищу людей которые будут искать заказы по программированию, оплата 25 процентов от заказа.

Откликнуться

Вакансия 14 сентября, 07:56

больше 300 5 ответов

Телеграм бот + мини-приложение

по договоренности

Техническое задание: Проект: Telegram-бот для выдачи данных из прайс-листа Excel под высокую нагрузку (до 1000 одновременных запросов) 1. Цель Разработать Telegram-бота,...

Откликнуться

Заказ 11 сентября, 11:54

больше 300 64 ответа

AI Automation Developer — n8n / Python / AI

по результатам собеседования

Ищем Middle / Middle+ разработчика для постоянного сотрудничества с AI-агентством. Делаем B2B-проекты: AI-агенты, RAG, CRM, Telegram/др. мессенджер, автоматизация лидов....

Откликнуться

Вакансия 9 сентября, 10:38

больше 300 48 ответов

Python-разработчик (FinTech / Data Scraping)

по результатам собеседования

Чем предстоит заниматься: Разработка парсеров: Сбор и парсинг документов: - 13F-HR – институциональные портфели (холдинги хедж-фондов). Парсинг XML-вложений infotable.xml с...

Откликнуться

Вакансия 7 сентября, 09:28

больше 300 47 ответов

Создание личного кабинета торговой платформы (акции, криптовалюты)

по договоренности

Необходимо сверстать сайт, натянуть на домен и сделать программную часть под ключ. Это рабочий кабинет(торговая платформа), вход в который доступен по логину-паролю....

Исполнитель определён

Заказ 1 сентября, 09:11

больше 300

Расширение google

по договоренности

Расширение в Гугле не проходит модерацию из-за собирания кукис. Нужно сделать это полностью и сделать так, чтобы Гугл одобрила модерацию.

Исполнитель определён

Заказ 23 августа, 15:21

больше 300

Python-скрипт для расчета морских расстояний (библиотека searoute)

по договоренности

Разработать Python-скрипт (на основе библиотеки searoute) для автоматического расчета кратчайших морских расстояний между 195 странами мира на основе координат их портов и...

Исполнитель определён

Заказ 20 августа, 15:59

больше 300

регер аккаунтов мир танков

1 000

Нужно исправить библиотеку либо пересобрать регер. Текущая проблема: регер открывается в виде браузера, хотя должен открываться как приложение.

Исполнитель определён

Заказ 19 августа, 12:08

больше 300

Веб-приложение для автоматического формирования кадровых документов

по договоренности

Необходимо разработать корпоративное веб-приложение для автоматического формирования кадровых документов при приёме сотрудников на работу. Кадровый работник должен заполнять в...

Исполнитель определён

Заказ 16 августа, 09:43

больше 300

Python-разработчик (Django + React) — маркетплейс

до 999 999 ₽

Маркетплейс ИЖС. Проект объёмный — более 1000 часов, нужны исполнители на долгосрочное сотрудничество. Стек: Python/Django, React/TypeScript, PostgreSQL, Redis, Docker.

Откликнуться

Вакансия 7 августа, 15:07

больше 300 89 ответов

Торговый бот для маркетплейса скинов Steam

по договоренности

Создать торгового бота для маркетплейса скинов который будет: 1)Перебивать цену автоматической покупки на предметы которые я ему укажу на 0,01р 2)Обновлять инвентарь на сайте...

Исполнитель определён

Заказ 30 июля, 08:13

больше 300

Подписаться через RSS

Выберите раздел, на который хотите подписаться

Подписаться или закрыть

Архив заказов

Часто задаваемые вопросы

Основной поток — автоматизация рутины: перенос данных между сервисами, публикация контента по расписанию, мониторинг сайтов и уведомления об изменениях, обработка файлов и отчетов, заполнение документов по шаблону.

Второе крупное направление — парсинг данных: сбор информации с сайтов и площадок, выгрузка в таблицы и базы, регулярное обновление. Также востребованы создание скриптов и утилит под конкретную задачу.

Веб-разработка на Python — бэкенды на Django и FastAPI, личные кабинеты, API для мобильных приложений и фронтенда, административные панели. Часто в связке с TypeScript или React на клиентской части.

Регулярно встречаются чат-боты для Telegram, задачи по интеграции по API, работа с базами данных, машинное обучение и задачи вокруг языковых моделей.

Публикуются и небольшие заказы на скрипты на несколько часов, доступные начинающим, и долгосрочные проекты для опытных разработчиков, студий и агентств.

Python берут там, где важнее скорость разработки и наличие готовых библиотек, чем максимальная производительность. Отсюда его сильные стороны: автоматизация, обработка данных, парсинг, интеграции, машинное обучение, прототипы.

Практическое преимущество — экосистема. Под большинство прикладных задач уже есть библиотека: разбор PDF и таблиц, работа с геоданными и расчетами, управление браузером, обращение к API популярных сервисов. Разработчику остается собрать решение, а не писать все с нуля.

Для типовых сайтов на готовой CMS Python обычно избыточен — там чаще используют PHP. Для высоконагруженных сервисов иногда выбирают Go, для мобильных приложений — свои языки платформ.

Если задача звучит как «нужно, чтобы это делалось само» — обработка, сбор, перенос, проверка, рассылка — Python почти всегда подходящий выбор.

Django — фреймворк с полным набором готовых частей: административная панель, работа с базой данных, авторизация, формы. Подходит, когда нужен сайт или сервис с личными кабинетами, ролями и содержательной моделью данных: маркетплейс, система учета, портал, панель управления. Готовая админка часто экономит недели работы.

FastAPI легче и быстрее в разработке API. Его выбирают, когда фронтенд отдельный, нужен только бэкенд с методами, или когда сервис отдает данные мобильному приложению и другим системам. Хорошо подходит для сервисов вокруг машинного обучения и обработки запросов.

Практическое правило: нужны страницы, админка и пользователи — Django; нужен только API для другого клиента — FastAPI. Для небольших внутренних инструментов встречается и Flask.

Если проект уже написан на одном из них, менять фреймворк ради предпочтений — это переписывать проект заново. Существующий стек необходимо указать при постановке задачи.

Парсинг — одна из самых частых задач на Python, и большинство сложностей в ней не технические, а организационные.

До начала работы проверьте условия использования сайта, с которого собираются данные, и файл robots.txt: у многих ресурсов сбор данных ограничен или запрещен их правилами. Если данные относятся к персональным, к их обработке применяются отдельные требования законодательства — этот вопрос стоит обсудить с юристом, а не решать на стороне разработчика.

Уточните, есть ли у источника официальный API: работа через него надежнее и обычно дешевле в поддержке, чем разбор верстки.

Технически закладывайте, что решение придется обслуживать. Сайты меняют верстку, добавляют защиту от автоматических запросов, ограничивают частоту обращений. Парсер — это не разовая работа, а сервис, который периодически требует правок.

Договоритесь заранее о нагрузке: сбор данных не должен мешать работе источника. И зафиксируйте формат выгрузки — таблица, база, API, регулярность обновления.

Перенос данных между системами: выгрузить из одного сервиса, преобразовать, загрузить в другой. Классический случай — связать между собой сервисы, у которых нет готовой интеграции.

Обработка документов и таблиц: собрать отчет из нескольких файлов, извлечь данные из накладных и счетов, сформировать документы по шаблону, проверить данные на ошибки.

Мониторинг и уведомления: следить за изменениями на сайте или в системе и сообщать в мессенджер, отслеживать появление нужных позиций, проверять доступность сервисов.

Действия в веб-интерфейсах, где нет API: заполнение форм, выгрузка отчетов из личных кабинетов, регулярные операции в сторонних панелях. Для этого используют инструменты управления браузером.

Публикация контента по расписанию в соцсети, каналы и площадки.

Оценивая такую задачу, считайте не только разработку, но и обслуживание: автоматизация завязана на внешние сервисы, а они меняются.

Python — основной язык в работе с языковыми моделями и машинным обучением, поэтому часть заказов из категории AI — искусственный интеллект требует именно его.

Типичные задачи: подключение моделей через API, сборка систем ответов по документам, обработка и подготовка данных, доведение точности готового решения, автоматизация с участием моделей. Отдельное направление — машинное обучение: обучение моделей на данных заказчика, прогнозирование, классификация, компьютерное зрение.

Для входа в эти задачи достаточно уверенного Python и понимания работы с API: обучать модели с нуля требуется редко, чаще нужно грамотно применить готовые.

Учитывайте, что здесь появляется отдельная статья расходов — оплата запросов к моделям или аренда сервера. Кто ее несет, нужно обсуждать до начала работ.

FL.ru не устанавливает ставки и стоимость задач — цену определяют заказчик и исполнитель. В ленте встречаются фиксированная сумма за задачу, почасовая оплата, «по договоренности» и вилка по месячной оплате у вакансий.

Разброс объясняется типом задачи. Небольшие скрипты и разовая автоматизация стоят недорого, и с них удобно начинать. Бэкенд-разработка, интеграции с внешними системами, парсеры с обслуживанием и задачи вокруг машинного обучения оплачиваются заметно выше.

Фиксированная цена работает, когда объем понятен: конкретный скрипт, парсер известного сайта, интеграция с описанным поведением. Почасовая — при доработке чужого проекта и в задачах, где сначала нужно разобраться в системе.

Отдельно оценивайте задачи с внешними зависимостями: парсинг сайта с защитой или интеграция с сервисом без документации могут занять втрое больше времени, чем выглядят по описанию.

Чтобы понять диапазон, посмотрите последние опубликованные заказы с указанным бюджетом в своей нише.

Это нужно решить до начала работ: от способа запуска зависит и стоимость разработки, и то, будет ли решение работать после сдачи.

Разовые скрипты запускаются на компьютере заказчика вручную — тогда достаточно передать файлы и инструкцию по установке. Автоматизация по расписанию и парсеры с регулярным сбором данных должны работать постоянно, а значит нужен сервер.

Сервер, хостинг и подписки на сторонние сервисы оплачивает заказчик и оформляет на себя. Если инфраструктура зарегистрирована на исполнителя, после окончания сотрудничества решение остановится, а доступа к нему у вас не будет.

Уточните в задаче, входит ли развертывание: часть разработчиков передает код, часть настраивает запуск на вашем сервере. Это разный объем работ.

Отдельно договоритесь, что происходит при сбоях: кто получает уведомления об ошибках и кто их разбирает.

Проще всего начинать со скриптов и небольшой автоматизации: обработать таблицы, переименовать и разложить файлы, собрать данные с простого сайта, сделать бота с базовыми командами. Такие заказы стоят недорого, конкуренция за них ниже, и заказчик рискует меньше.

Покажите код. Для начинающего репозиторий на GitHub с учебными проектами работает как портфолио: заказчику важно увидеть, как вы пишете, а не сколько лет опыта указано в профиле.

Оценивайте задачу трезво. Парсинг сайта с защитой от автоматических запросов или интеграция с сервисом без документации выглядят простыми в описании, но могут занять много времени — новичку лучше начинать с задач, где источник данных открыт и понятен.

Смотрите не только заказы, но и вакансии: там встречаются позиции для специалистов начального уровня с регулярными задачами, и отклики на вакансии бесплатны.

Первые отзывы важнее ставки: с ними вы начнете проходить отбор на задачи, куда сейчас не попадаете.

Дайте ссылку на код: репозиторий или фрагменты похожих работ. Для разработчика это убедительнее описания опыта.

Ответьте по существу задачи: какими библиотеками планируете решать, где будет запускаться, что проверите в первую очередь. Названные инструменты сразу показывают, что вы поняли задачу — например, разбор верстки и управление браузером это разные подходы к парсингу.

Назовите цену и срок, даже если бюджет указан как «по договоренности». Для задач с внешними зависимостями честнее дать вилку и объяснить, от чего она зависит, чем назвать точную сумму вслепую.

Задайте один уточняющий вопрос по делу: объем данных, версия Python и окружение, есть ли доступ к API источника, где решение должно работать.

Откликайтесь на свежие публикации: по активным задачам решение часто принимают в первые часы.

Нет. Отклики на заказы с бейджем «для всех» бесплатны, как и ответы на любые вакансии и участие во всех конкурсах.

Отдельно оплачиваются только ответы на заказы без опции «для всех» — для них нужен пакет откликов.

PRO-аккаунт для откликов не нужен (ни для платных, ни для бесплатных).

Разместите заказ — это бесплатно. Опишите результат через поведение: что должно происходить, с какими данными, как часто, куда попадает результат. «Каждое утро собирать цены конкурентов с пяти сайтов в таблицу» точнее, чем «нужен парсер».

Назовите источники и приемники данных: конкретные сайты, сервисы, форматы файлов, базы. От того, есть ли у них API и защита от автоматических запросов, зависит и трудоемкость, и вообще выполнимость задачи.

Укажите объем: сколько строк, файлов, страниц, запросов в сутки. Скрипт на сто записей и на миллион — разные решения.

Скажите, где решение должно работать и есть ли у вас сервер. Если проект уже существует, назовите версию Python, фреймворк и дайте понять, есть ли доступ к коду.

Если структурированного технического задания нет, это не проблема: опишите задачу своими словами, а разработчики в откликах зададут уточняющие вопросы.

Исходный код в вашем репозитории, а не только файлы на сервере. Заведите репозиторий на компанию и дайте разработчику доступ — тогда история изменений останется у вас.

Список зависимостей и инструкция по запуску. Python-проект без описания окружения и версий библиотек через полгода может не запуститься на новой машине, и следующий специалист потратит время на восстановление того, что уже работало.

Доступы ко всей задействованной инфраструктуре: сервер, база данных, ключи API сторонних сервисов. Ключи должны быть выпущены на аккаунты компании, иначе после окончания сотрудничества решение остановится.

Короткое описание того, как устроено решение: что откуда берется, что по какому расписанию запускается, где смотреть логи ошибок.

И договоренность о поддержке: кто чинит, когда парсер сломается после смены верстки на сайте-источнике или сервис изменит свой API. Для автоматизации это вопрос не «если», а «когда».