Главная
/
Задания
/
Разработка системы автоматизации для компании металлопрокат — Python/JS, amoCRM, AI парсинг
Видно всем
Разработка системы автоматизации для компании металлопрокат — Python/JS, amoCRM, AI парсинг
Торговая компания, промышленная группа товаров. Нужна система автоматизации работы с поставщиками, встроенная в amoCRM.Суть задачи:
Нужно автоматизировать цикл от заявки клиента до отправки КП: поиск по прайсам 200+ поставщиков, рассылка запросов, сбор и разбор ответов, расчёт наценки, формирование документов. Всё встроено в карточку сделки amoCRM.
Этапы:
Этап 0 (приёмка: демонстрация работающих подключений)
Развернуть сервер, поднять БД, настроить amoCRM OAuth 2.0, подключить Google Drive / Яндекс Диск API и mail.ru IMAP/SMTP. Стек предлагает разработчик.
Этап 1 — MVP (приёмка: живая демонстрация в реальной сделке amoCRM)
LLM-парсинг прайс-листов Excel/Word с произвольной структурой, разбор заявки клиента через LLM, fuzzy-поиск по базе с таблицей эквивалентности марок стали (ГОСТ ↔ AISI ↔ EN/DIN), виджет в карточке сделки amoCRM с отправкой запросов поставщикам и сбором ответов.
Этапы 2–4 — Полный цикл (приёмка: сквозной тест от заявки до PDF)
Автораспределение позиций по поставщикам, LLM-разбор входящих ответов (plain text, PDF, Excel вложения), генерация КП и счёта по PDF-шаблонам заказчика, автообновление полей сделки в amoCRM.
Этап 5 — Масштабирование (приёмка: нагрузочный тест + smoke test всех функций)
Расширение до 600 поставщиков, веб-скрапинг прайсов с сайтов (~10 шт.), управление контактами через Excel-импорт/экспорт.
Есть ТЗ с описанием архитектуры, структурой БД и чекпоинтами приёмки по каждому этапу.
Требования:
Обязательно:
Опыт создания виджетов для amoCRM (amoCRM Widget SDK) — укажите примеры
Опыт интеграции с LLM API для извлечения структурированных данных из документов
Python + JavaScript
IMAP/SMTP интеграция
Желательно:
Опыт парсинга Excel и Word-файлов на Python
Опыт работы с Google Drive API или Яндекс Диск API
Опыт генерации PDF-документов по шаблонам на Python
Условия работы:
Поэтапная оплата: каждый этап оплачивается отдельно после приёмки по чекпоинтам
Код на GitHub аккаунте заказчика (разработчик — соавтор)
Документация — обязательное условие приёмки каждого этапа
При успешной реализации проекта — долгосрочное сотрудничество по сопровождению и развитию
Для отклика:
Покажите примеры похожих проектов — виджеты для amoCRM, интеграции с LLM, парсинг документов. Опишите кратко, как бы вы организовали парсинг Excel-прайса с произвольной структурой через AI (в одну-две строки). Отклики без примеров работ не рассматриваются.
Оплата по этапам, суммы и сроки по каждому этапу обсуждаются индивидуально.
Требуемые навыки
ИТ и Разработка