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Crearé un panel de puntuación de leads con fastapi, react, docker
Fatih M
Acerca de este Servicio
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Construiré un MVP de LeadLens listo para Fiverr: un sistema de ingestión de listados + puntuación de leads/oportunidades para mercados inmobiliarios, de empleo o freelance. La solución es prioritaria en cumplimiento y en fixtures por defecto, usando fixtures HTML locales para un flujo de demo determinista y legal. Obtendrás una pila Dockerizada (FastAPI + PostgreSQL + Redis + Celery + React) con un panel limpio para navegar por listados, filtrar/ordenar por puntuación y recencia, y gestionar el estado del pipeline (nuevo/contactado/ganado/perdido) con notas.
El motor de puntuación genera una puntuación 0100 con razones claras y una acción recomendada. Incluye un modo de reglas determinista (recencia, coincidencia de presupuesto, palabras clave/habilidades, completitud, disponibilidad de contacto) y puede soportar opcionalmente puntuación asistida por LLM mediante un proveedor compatible con OpenAI (validación estricta de esquema JSON + fallback automático a reglas).
Los entregables incluyen código fuente completo, migraciones Alembic, script de semillas (base de datos de fixtures), pruebas para parsers/puntuación, .env.example, y instrucciones claras de configuración para que puedas correr todo con docker compose up --build y comenzar a puntuar de inmediato. Se pueden añadir nuevos conectores/fuentes como extras, siempre que sean compatibles (sin login/CAPTCHA/evitar TOS).
Conoce a Fatih M
Fatih M
- DeBosnia y Herzegovina
- Miembro desdesep 2025
Idiomas
Turco, Inglés
I’m a Computer Science student with hands-on experience in C++, Java, and Python. During my studies, I worked on multiple projects including desktop applications, small games, and algorithm-based solutions. I have strong knowledge of Object-Oriented Programming, data structures, and clean coding practices.
I may still be a student, but I treat every project with a professional mindset.
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FAQ
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¿Qué recibiré?
Código fuente completo (backend+frontend), pila Docker Compose, migraciones DB, datos de semillas, pruebas y documentación.
¿Incluye integración con base de datos?
Sí. La app está completamente respaldada por base de datos con PostgreSQL (Dockerizada) usando SQLAlchemy + migraciones Alembic.
¿Por defecto realiza scraping de sitios web reales?
No. Es prioritaria en fixtures (fixtures HTML locales) para una demo legal y determinista.
¿Puedes añadir un scraper en vivo para un sitio específico?
Sí, como extra, solo si es compatible (páginas públicas, sin login/CAPTCHA, sin evadir TOS).
¿Cómo funciona la puntuación de leads?
Genera una puntuación de 0 a 100 y guarda las razones + acción recomendada. Por defecto, usa reglas deterministas con pesos configurables.
¿Ofreces puntuación con IA/LLM?
Opcional. Puedo integrar un proveedor compatible con OpenAI con validación estricta de salida JSON y fallback a reglas.
¿Incluyes un sistema de administración/login?
Sí, autenticación básica HTTP Basic vía variables de entorno (puede desactivarse para demo local si es necesario).
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Categoría (trabajos/inmobiliaria/freelance), criterios ICP (palabras clave, ubicación, presupuesto) y número deseado de conectores.
¿Puedo ejecutarlo localmente con un solo comando?
Sí. docker compose up --build + make seed levantará el sistema con datos de demo.
¿Puedes implementarlo en la nube?
Sí, como extra. Puedo ofrecer guía de despliegue o desplegar en un entorno según tus necesidades.
