//Кейсы

Сложные задачи, разобранные подробно

Отсортированы по технической глубине. Где нужна реальная цифра — стоит метка [METRIC: fill in], а не выдуманная статистика.

01Главный кейсценовой мониторинг

Пайплайн глобального мониторинга цен e-commerce

Задача

Ритейл-клиенту нужны были ежедневные данные о ценах конкурентов из защищенной сети маркетплейсов, которая агрессино блокирует датацентровые IP и headless-браузеры.

Подход

Спроектировал распределённый кластер для скрейпинга с использованием ротации резидентных прокси, подмены сигнатур запросов и эмуляции TLS-отепачатков мобильного приложения.

Результат

Устойчивый пайплайн, ежедневно доставляющий высокоточные обновления цен, что позволило клиенту алгоритмически корректировать собственные цены.

02Главный кейсобогащение лидов

Пайплайн обогащения лидов для рассылок

Задача

У команды были сырые списки компаний и контактов, но не было чистых структурированных данных для рассылок и исследования рынка.

Подход

Построил пайплайн, который обогащал каждую запись контактными данными, социальными профилями и бизнес-данными, а затем валидировал и дедуплицировал результат.

Результат

Готовые к рассыле наборы данных, которые загружаются прямо в CRM — быстрее и чище, с минимумом ручного ресёрча.

03обход защиты и парсинг

Парсинг лидов из LinkedIn / Sales Navigator

Задача

Извлечение профессиональных данных в масштабе с платформы, известной самыми агрессино антибот-системами.

Подход

Спроектировал распределеннуь систему скрейпинга с использованием ротации сессий, резидентные прокси и имитацией человеческого поведения.

Результат

Надежный поток данных о целевых контактах без срабатывания тригеров безопасности и банов.

04кастомный парсер

Парсинг данных TikTok

Задача

Нужны были контент и метаданные TikTok в масштабе, но платформа активно мешает автоматическому извлечению.

Подход

Написал кастомный парсер с генерацией сигнатур X-Bogus и расшифровкой protobuf-ответов, чтобы надёжно извлекать нужные данные.

Результат

Повторяемый парсер, выдающий структурированные данные TikTok, готовые к анализу.

Похожая задача?

Расскажите, какие данные нужны