Вакансия: Python + JS разработчик — виджет amoCRM + парсинг прайсов через AI + IMAP-интеграция
Компания по продаже промышленной группы товаров. Нужна система, которая автоматизирует цикл от заявки клиента до отправки коммерческого предложения.
Что нужно построить (5 этапов, оплата за каждый отдельно):
Парсинг прайс-листов через LLM — поставщики присылают прайсы в Excel и Word с произвольной структурой (разные колонки, объединённые ячейки, данные в одной ячейке или в разных). Система должна разбирать их через AI API и сохранять в базу данных: профиль, марка, размеры, цена, количество.
Fuzzy-поиск по марке металла — марки стали в России имеют эквиваленты (12Х18Н10Т = AISI 321 = EN 1.4541). Наименования с мелкими ошибками также должны идентифицироваться системой. Нужна таблица эквивалентности (создаётся в процессе) и поиск по ней + поиск близких размеров (трубка 5×1,5 → находим и 5×1,5 и 5×2 если точного нет).
Виджет в amoCRM — всё это встраивается прямо в карточку сделки через amoCRM Widget SDK. Три вкладки: поиск по базе поставщиков, сводная таблица ответов поставщиков, формирование КП.
IMAP/SMTP через mail.ru — система отправляет запросы поставщикам, принимает ответы, разбирает их через AI и показывает в виджете.
Генерация PDF — КП и счёт по PDF-шаблонам заказчика, автоматическое обновление поля "Бюджет" в amoCRM.
Технический стек: Python + JavaScript (amoCRM Widget SDK), IMAP/SMTP, LLM API, Google Drive API или Яндекс Диск API. Конкретные фреймворки, библиотеки и выбор LLM-провайдера — обсуждаем с разработчиком: важно что работает надёжно в России.
ТЗ предоставляется — есть подробный документ с описанием архитектуры, чекпоинтами приёмки каждого этапа и структурой БД.
Условия:
Оплата поэтапная: каждый этап оплачивается отдельно после приёмки
Код на GitHub заказчика (вы — соавтор)
Документация — обязательное условие приёмки каждого этапа
При успешной реализации — долгосрочное сотрудничество (сопровождение, расширение)
Требования к кандидату:
Опыт разработки виджетов для amoCRM (обязательно — укажите примеры)
Опыт работы с LLM API для парсинга структурированных данных из произвольных документов
Опыт интеграции с IMAP/SMTP
Python + JavaScript
В отклике опишите, как вы бы технически реализовали парсинг Excel-прайса с произвольной структурой через LLM — без этого отклик не рассматривается.
