- Город
- Москва
- Опыт работы
- 4 года
- На сайте с
- 2026 года
- Юридический статус
- Частное лицо
Клиенту требовалась автоматизированная система отслеживания цен на маркетплейсах и сайтах конкурентов. Задача: в реальном времени собирать данные по SKU, обходить сложные защиты, выявлять реальные скидки и «фейковые» акции, прогнозировать динамику цен и мгновенно уведомлять ответственных менеджеров через Telegram. Критически важны: точность, масштабируемость, минимальная нагрузка на инфраструктуру и фильтрация информационного шума.
• Разработала распределённый парсер на Python с кластером резидентных прокси и ротацией цифровых отпечатков браузера для стабильного обхода anti-bot систем.
• Реализовала эвристический анализ скидок: сравнение с историческими данными, выявление искусственных наценок перед распродажами, расчёт реальной выгоды для покупателя.
• Внедрила модель прогнозирования динамики цен на основе временных рядов (Prophet/LightGBM), обучающуюся на собранной истории без ручных настроек.
• Настроила Telegram-бота с умными уведомлениями: пороговые триггеры, форматированные карточки товаров, inline-кнопки для перехода, экспорта или игнорирования.
• Добавила отказоустойчивый пайплайн: Celery + Redis для очередей задач, дедупликация, автоматический ретрай при блокировках, детальное логирование.
Система обрабатывает 50k+ позиций ежедневно, обновляет данные каждые 15–30 минут. Клиент получает только релевантные алерты при значимых изменениях, что позволяет оперативно корректировать собственные цены, выкупать ликвид по низким ценам.
