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Je vais créer un tableau de bord de scoring de leads avec fastapi, react, docker
Fatih M
À propos de ce service
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Je vais créer un MVP LeadLens prêt pour Fiverr : un système d’ingestion de listings + scoring de leads/opportunités pour l’immobilier, l’emploi ou le freelancing. La solution privilégie la conformité et l’utilisation de fixtures locales HTML pour un flux de démonstration déterministe et légal. Vous obtiendrez une stack Dockerisée (FastAPI + PostgreSQL + Redis + Celery + React) avec un tableau de bord épuré pour parcourir les listings, filtrer/trier par score et par date, et gérer le statut du pipeline (nouveau/contacté/gagné/perdu) avec des notes.
Le moteur de scoring fournit un score de 0100 avec des raisons claires et une action recommandée. Il inclut un mode de règles déterministes (recence, correspondance du budget, mots-clés/compétences, complétude, disponibilité du contact) et peut, en option, supporter le scoring assisté par LLM via un fournisseur compatible OpenAI (validation stricte du schéma JSON + basculement automatique vers les règles).
Les livrables comprennent le code source complet, les migrations Alembic, le script de seed (fixtures DB), les tests pour les parsers/scoring, .env.example, et des instructions claires pour la configuration afin que vous puissiez tout lancer avec docker compose up --build et commencer le scoring immédiatement. De nouveaux connecteurs/sources peuvent être ajoutés en option, à condition qu’ils soient conformes (pas de login/CAPTCHA/violation des ToS).
Découvrez Fatih M
Fatih M
- DeBosnie-Herzégovine
- Membre depuissept. 2025
Langues
Turc, Anglais
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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Que vais-je recevoir ?
Code source complet (backend+frontend), stack Docker Compose, migrations DB, données de seed, tests et documentation.
L’intégration de base de données est-elle incluse ?
Oui. L’application est entièrement basée sur une base de données PostgreSQL (Dockerisée) utilisant SQLAlchemy + migrations Alembic.
Est-ce que cela scrape des sites web réels par défaut ?
Non. Il privilégie les fixtures locales HTML pour une démo conforme et déterministe.
Pouvez-vous ajouter un scraper en direct pour un site spécifique ?
Oui, en option — uniquement si c’est conforme (pages publiques, pas de login/CAPTCHA, pas de violation des ToS).
Comment fonctionne le scoring de leads ?
Il attribue un score de 0 à 100 et enregistre les raisons ainsi que l’action recommandée. Par défaut, il utilise un scoring basé sur des règles déterministes avec des poids configurables.
Proposez-vous un scoring AI/LLM ?
Optionnel. Je peux intégrer un fournisseur compatible OpenAI avec validation stricte du JSON et basculement vers les règles.
Incluez-vous un système d’administration/connexion ?
Oui, une authentification HTTP Basic simple via variables d’environnement (peut être désactivée pour une démo locale si nécessaire).
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Catégorie (emplois/immobilier/freelance), critères ICP (mots-clés, localisation, budget), et nombre de connecteurs souhaité.
Puis-je le faire fonctionner localement en une seule commande ?
Oui. docker compose up --build + make seed mettra en marche le système avec des données de démo.
Pouvez-vous le déployer sur le cloud ?
Oui, en option. Je peux fournir des conseils pour le déploiement ou déployer dans un environnement selon vos besoins.
