Publish your project for free and start receiving offers from freelance contractors in serveral minutes after publication!

Требуется программист – частичная занятость на длительный срок.



  1.  freelancer isn't working in the service any longer
  2. 41  
     10 days 1 000 ₽

    Как раз то, на чем я специализируюсь. Боты на криптобиржах, боты игровые и т.д... python, с++, и многое другое сопутствующее. Большой опыт, готовые рабочие проекты зарабатывают непрерывно. Пишите в личку

  3. proposal concealed by freelancer
  4. 553    2  0
     12 days 123 456 ₴

    опыт большой (6 лет), в том чисе и с криптовалютами. рейт 20 долларов в час. если устраивает, вышлю детальное сиви.

  5. 2820    43  0   1
     123 days 235 ₴

    Указал рейт на час. Планирую работать 3-4 часа в день, 6 дней в неделю. Отличные знания математики. Большой опыт работы с данными (визуализация, обработка). Когда-то разрабатывал торговый бот для криптобиржи. С numpy "на ты".

  6. 92  
     1 day 250 ₴

    Здравствуйте. В Python3 опыт 2 года. С вышеперечисленными библиотеками знаком. Знаю что такое криптовалюта и биржа криптовалют.

  7. 1193    19  1   1
     1 day 700 ₴

    Опыт разработки с python более 6 лет. Асинхронность и либа np понятны.

  • Sergey Mironov
    25 January 2020 |

    Пишите в личку, весь перечисленный опыт в наличии, включая с++

  • Evgeniy Zes — project author
    3 February 2020 |

    Добрый вечер, о нашем проекте:


    Мы разрабатываем торговые стратегии в Trading View (TV), но запускать их оттуда весьма сложно. Причин много: задержки в данных, сложности передачи сигналов, необходимость ручной настройки каждого уведомления, сложности самого Pine Script (скриптовый язык, используемый в TV) и т.д.

    Перенос стратегий осуществляется при помощи фреймворка Backtrader (https://www.backtrader.com/).


    Процесс портирования стратегии выглядит следующим образом:

    1. Сначала пишется класс стратегии с использованием тех же индикаторов, что

      и в TV.

    2. Стратегия прогоняется по тому же рынку, периоду и временному масштабу (таймфрейму), что и в TV. Полученные графические результаты Backtrader’a сравниваются с результатами TV.

    3. После сравнения становится ясно, которые из библиотечных индикаторов

      работают не так как в TV.

    4. Отличающиеся индикаторы переписываются с нуля (как классы Backtrader'a

      или функции).

    5. Получившийся код проверяется на другом рынке и интервале. Процесс

      повторяется до полного соответствия индикаторов.

    6. В получившуюся стратегию добавляются условия размещения ордеров.

    7. Результаты торгов сравниваются с результатами в TV на нескольких рынках.


    Это всё небыстро и вылазит куча проблем по дороге, т.к. ни одна библиотека индикаторов не совпадает по результатам с TV. Работают без отличий только самые базовые (SMA, ATR, ... т.д.), а остальные приходится переписывать согласно вики от TV.


    Для запуска стратегий был разработан pybot. Это небольшой фреймворк на языке Python с использованием asyncio, который позволяет не только получать котировки (как исторические, так и в реальном времени), но и умеет масштабировать данные (т.е. масштабировать данные из 1 минуты в 5-10-15 и т.д. минут), а так же отслеживает целостность данных.


    После того, как стратегия отлажена в Backtrader'e она переписывается в асинхронном стиле и запускается на pybot.


    Задачи

    В целях упрощения и ускорения процесса нужно сделать следующее:


    1. Создать адаптер в pybot для запуска стратегий Backtrader'a. Это уберёт

      двойную работу при портировании.

    2. Доработать pybot

      a. Есть плавающий баг в отслеживании целостности данных при

      переустановлении соединения.

        b. Нет способа дождаться обновления другого рынка в самой стратегии.

      c. Дать возможность запускать pybot на исторических данных в целях

    тестирования.

        d. Рассмотреть целесообразность использования np.array в классе Data.

    Сильно много приведений в стратегии получается.

      e. Реализовать возможность управления параметрами стратегии через

    объект конфигурации, доступный по HTTP (проще говоря реализовать web интерфейс для управления параметрами стратегии и таймфреймом).

    3. Портировать ряд индикаторов: DMI, EMA, SMA и другие с возможностью мультитаймфреймов.

        во втором приближении Volume, Williams, Demarker

    Это первое что нужно сделать, в дальнейшем будут разрабатываться другие стратегии, с которыми нужно будет сделать тоже самое или почти то же самое.

    После того как мы перенесем наши работающие профитные стратегии с TV на наш сервер- мы их используем для заработка.

    Что мы предлагаем программисту:

    Стать участникам нашей команды и по ходу развития проекта писать все что для этого потребуется в рамках частичной занятости- работа на результат.

    Оплата:

    В первую очередь мы ищем человека, разбирающегося в выше перечисленных аспектах. Мы предлагаем заработок на стратегиях вместе с нами без ограничений, без дополнительной оплаты за выполненную работу. (Закинули деньги на биржу, запустили стратегии, подключили все необходимое для автоматической торговли и зарабатываем пассивный доход ( 1000, 5000,10 000 у.е. и более в месяц). Если мы не найдем подходящего кандидата на бесплатной основе, мы будем рассматривать платные варианты, поэтому, если Вам не подходит выше озвученный вариант сотрудничества, назовите свою цену за данную работу и сроки ее выполнения и мы рассмотрим Ваше предложение. Ну и как подтверждение вашего опыта - вышлите нам своё CV.

    Перспектива:

    В будущем планируется разработка собственного бектестера с высокой производительностью на C++ для оптимизаций, оценки и поиска лучших стратегий. В нём планируются реализовать: walk-forward analysis, генетические алгоритмы оптимизации, алгоритмы оптимизации управления рисками под каждую стратегию и удобный интерфейс с нужными для работы индикаторами. С помощью которого мы сможем не только зарабатывать, но и продавать сигналы.

  • Evgeniy Zes — project author
    3 February 2020 |

    Добрый вечер, о нашем проекте:


    Мы разрабатываем торговые стратегии в Trading View (TV), но запускать их оттуда весьма сложно. Причин много: задержки в данных, сложности передачи сигналов, необходимость ручной настройки каждого уведомления, сложности самого Pine Script (скриптовый язык, используемый в TV) и т.д.

    Перенос стратегий осуществляется при помощи фреймворка Backtrader (https://www.backtrader.com/).


    Процесс портирования стратегии выглядит следующим образом:

    1. Сначала пишется класс стратегии с использованием тех же индикаторов, что

      и в TV.

    2. Стратегия прогоняется по тому же рынку, периоду и временному масштабу (таймфрейму), что и в TV. Полученные графические результаты Backtrader’a сравниваются с результатами TV.

    3. После сравнения становится ясно, которые из библиотечных индикаторов

      работают не так как в TV.

    4. Отличающиеся индикаторы переписываются с нуля (как классы Backtrader'a

      или функции).

    5. Получившийся код проверяется на другом рынке и интервале. Процесс

      повторяется до полного соответствия индикаторов.

    6. В получившуюся стратегию добавляются условия размещения ордеров.

    7. Результаты торгов сравниваются с результатами в TV на нескольких рынках.


    Это всё небыстро и вылазит куча проблем по дороге, т.к. ни одна библиотека индикаторов не совпадает по результатам с TV. Работают без отличий только самые базовые (SMA, ATR, ... т.д.), а остальные приходится переписывать согласно вики от TV.


    Для запуска стратегий был разработан pybot. Это небольшой фреймворк на языке Python с использованием asyncio, который позволяет не только получать котировки (как исторические, так и в реальном времени), но и умеет масштабировать данные (т.е. масштабировать данные из 1 минуты в 5-10-15 и т.д. минут), а так же отслеживает целостность данных.


    После того, как стратегия отлажена в Backtrader'e она переписывается в асинхронном стиле и запускается на pybot.


    Задачи

    В целях упрощения и ускорения процесса нужно сделать следующее:


    1. Создать адаптер в pybot для запуска стратегий Backtrader'a. Это уберёт

      двойную работу при портировании.

    2. Доработать pybot

      a. Есть плавающий баг в отслеживании целостности данных при

      переустановлении соединения.

        b. Нет способа дождаться обновления другого рынка в самой стратегии.

      c. Дать возможность запускать pybot на исторических данных в целях

    тестирования.

        d. Рассмотреть целесообразность использования np.array в классе Data.

    Сильно много приведений в стратегии получается.

      e. Реализовать возможность управления параметрами стратегии через

    объект конфигурации, доступный по HTTP (проще говоря реализовать web интерфейс для управления параметрами стратегии и таймфреймом).

    3. Портировать ряд индикаторов: DMI, EMA, SMA и другие с возможностью мультитаймфреймов.

        во втором приближении Volume, Williams, Demarker

    Это первое что нужно сделать, в дальнейшем будут разрабатываться другие стратегии, с которыми нужно будет сделать тоже самое или почти то же самое.

    После того как мы перенесем наши работающие профитные стратегии с TV на наш сервер- мы их используем для заработка.

    Что мы предлагаем программисту:

    Стать участникам нашей команды и по ходу развития проекта писать все что для этого потребуется в рамках частичной занятости- работа на результат.

    Оплата:

    В первую очередь мы ищем человека, разбирающегося в выше перечисленных аспектах. Мы предлагаем заработок на стратегиях вместе с нами без ограничений, без дополнительной оплаты за выполненную работу. (Закинули деньги на биржу, запустили стратегии, подключили все необходимое для автоматической торговли и зарабатываем пассивный доход ( 1000, 5000,10 000 у.е. и более в месяц). Если мы не найдем подходящего кандидата на бесплатной основе, мы будем рассматривать платные варианты, поэтому, если Вам не подходит выше озвученный вариант сотрудничества, назовите свою цену за данную работу и сроки ее выполнения и мы рассмотрим Ваше предложение. Ну и как подтверждение вашего опыта - вышлите нам своё CV.

    Перспектива:

    В будущем планируется разработка собственного бектестера с высокой производительностью на C++ для оптимизаций, оценки и поиска лучших стратегий. В нём планируются реализовать: walk-forward analysis, генетические алгоритмы оптимизации, алгоритмы оптимизации управления рисками под каждую стратегию и удобный интерфейс с нужными для работы индикаторами. С помощью которого мы сможем не только зарабатывать, но и продавать сигналы.

  • Evgeniy Zes — project author
    3 February 2020 |

    Добрый вечер, о нашем проекте:


    Мы разрабатываем торговые стратегии в Trading View (TV), но запускать их оттуда весьма сложно. Причин много: задержки в данных, сложности передачи сигналов, необходимость ручной настройки каждого уведомления, сложности самого Pine Script (скриптовый язык, используемый в TV) и т.д.

    Перенос стратегий осуществляется при помощи фреймворка Backtrader (https://www.backtrader.com/).


    Процесс портирования стратегии выглядит следующим образом:

    1. Сначала пишется класс стратегии с использованием тех же индикаторов, что

      и в TV.

    2. Стратегия прогоняется по тому же рынку, периоду и временному масштабу (таймфрейму), что и в TV. Полученные графические результаты Backtrader’a сравниваются с результатами TV.

    3. После сравнения становится ясно, которые из библиотечных индикаторов

      работают не так как в TV.

    4. Отличающиеся индикаторы переписываются с нуля (как классы Backtrader'a

      или функции).

    5. Получившийся код проверяется на другом рынке и интервале. Процесс

      повторяется до полного соответствия индикаторов.

    6. В получившуюся стратегию добавляются условия размещения ордеров.

    7. Результаты торгов сравниваются с результатами в TV на нескольких рынках.


    Это всё небыстро и вылазит куча проблем по дороге, т.к. ни одна библиотека индикаторов не совпадает по результатам с TV. Работают без отличий только самые базовые (SMA, ATR, ... т.д.), а остальные приходится переписывать согласно вики от TV.


    Для запуска стратегий был разработан pybot. Это небольшой фреймворк на языке Python с использованием asyncio, который позволяет не только получать котировки (как исторические, так и в реальном времени), но и умеет масштабировать данные (т.е. масштабировать данные из 1 минуты в 5-10-15 и т.д. минут), а так же отслеживает целостность данных.


    После того, как стратегия отлажена в Backtrader'e она переписывается в асинхронном стиле и запускается на pybot.


    Задачи

    В целях упрощения и ускорения процесса нужно сделать следующее:


    1. Создать адаптер в pybot для запуска стратегий Backtrader'a. Это уберёт

      двойную работу при портировании.

    2. Доработать pybot

      a. Есть плавающий баг в отслеживании целостности данных при

      переустановлении соединения.

        b. Нет способа дождаться обновления другого рынка в самой стратегии.

      c. Дать возможность запускать pybot на исторических данных в целях

    тестирования.

        d. Рассмотреть целесообразность использования np.array в классе Data.

    Сильно много приведений в стратегии получается.

      e. Реализовать возможность управления параметрами стратегии через

    объект конфигурации, доступный по HTTP (проще говоря реализовать web интерфейс для управления параметрами стратегии и таймфреймом).

    3. Портировать ряд индикаторов: DMI, EMA, SMA и другие с возможностью мультитаймфреймов.

        во втором приближении Volume, Williams, Demarker

    Это первое что нужно сделать, в дальнейшем будут разрабатываться другие стратегии, с которыми нужно будет сделать тоже самое или почти то же самое.

    После того как мы перенесем наши работающие профитные стратегии с TV на наш сервер- мы их используем для заработка.

    Что мы предлагаем программисту:

    Стать участникам нашей команды и по ходу развития проекта писать все что для этого потребуется в рамках частичной занятости- работа на результат.

    Оплата:

    В первую очередь мы ищем человека, разбирающегося в выше перечисленных аспектах. Мы предлагаем заработок на стратегиях вместе с нами без ограничений, без дополнительной оплаты за выполненную работу. (Закинули деньги на биржу, запустили стратегии, подключили все необходимое для автоматической торговли и зарабатываем пассивный доход ( 1000, 5000,10 000 у.е. и более в месяц). Если мы не найдем подходящего кандидата на бесплатной основе, мы будем рассматривать платные варианты, поэтому, если Вам не подходит выше озвученный вариант сотрудничества, назовите свою цену за данную работу и сроки ее выполнения и мы рассмотрим Ваше предложение. Ну и как подтверждение вашего опыта - вышлите нам своё CV.

    Перспектива:

    В будущем планируется разработка собственного бектестера с высокой производительностью на C++ для оптимизаций, оценки и поиска лучших стратегий. В нём планируются реализовать: walk-forward analysis, генетические алгоритмы оптимизации, алгоритмы оптимизации управления рисками под каждую стратегию и удобный интерфейс с нужными для работы индикаторами. С помощью которого мы сможем не только зарабатывать, но и продавать сигналы.

  • Urri Zar
    25 January 2020 |

    Здравствуйте.

    Python не основной язык для меня, возможно, посмотрев мою страницу 

    https://zaretskiy.name/

    вас заинтересует сотрудничество со мной.

  • Evgeniy Zes — project author
    3 February 2020 |

    Добрый вечер, о нашем проекте:


    Мы разрабатываем торговые стратегии в Trading View (TV), но запускать их оттуда весьма сложно. Причин много: задержки в данных, сложности передачи сигналов, необходимость ручной настройки каждого уведомления, сложности самого Pine Script (скриптовый язык, используемый в TV) и т.д.

    Перенос стратегий осуществляется при помощи фреймворка Backtrader (https://www.backtrader.com/).


    Процесс портирования стратегии выглядит следующим образом:

    1. Сначала пишется класс стратегии с использованием тех же индикаторов, что

      и в TV.

    2. Стратегия прогоняется по тому же рынку, периоду и временному масштабу (таймфрейму), что и в TV. Полученные графические результаты Backtrader’a сравниваются с результатами TV.

    3. После сравнения становится ясно, которые из библиотечных индикаторов

      работают не так как в TV.

    4. Отличающиеся индикаторы переписываются с нуля (как классы Backtrader'a

      или функции).

    5. Получившийся код проверяется на другом рынке и интервале. Процесс

      повторяется до полного соответствия индикаторов.

    6. В получившуюся стратегию добавляются условия размещения ордеров.

    7. Результаты торгов сравниваются с результатами в TV на нескольких рынках.


    Это всё небыстро и вылазит куча проблем по дороге, т.к. ни одна библиотека индикаторов не совпадает по результатам с TV. Работают без отличий только самые базовые (SMA, ATR, ... т.д.), а остальные приходится переписывать согласно вики от TV.


    Для запуска стратегий был разработан pybot. Это небольшой фреймворк на языке Python с использованием asyncio, который позволяет не только получать котировки (как исторические, так и в реальном времени), но и умеет масштабировать данные (т.е. масштабировать данные из 1 минуты в 5-10-15 и т.д. минут), а так же отслеживает целостность данных.


    После того, как стратегия отлажена в Backtrader'e она переписывается в асинхронном стиле и запускается на pybot.


    Задачи

    В целях упрощения и ускорения процесса нужно сделать следующее:


    1. Создать адаптер в pybot для запуска стратегий Backtrader'a. Это уберёт

      двойную работу при портировании.

    2. Доработать pybot

      a. Есть плавающий баг в отслеживании целостности данных при

      переустановлении соединения.

        b. Нет способа дождаться обновления другого рынка в самой стратегии.

      c. Дать возможность запускать pybot на исторических данных в целях

    тестирования.

        d. Рассмотреть целесообразность использования np.array в классе Data.

    Сильно много приведений в стратегии получается.

      e. Реализовать возможность управления параметрами стратегии через

    объект конфигурации, доступный по HTTP (проще говоря реализовать web интерфейс для управления параметрами стратегии и таймфреймом).

    3. Портировать ряд индикаторов: DMI, EMA, SMA и другие с возможностью мультитаймфреймов.

        во втором приближении Volume, Williams, Demarker

    Это первое что нужно сделать, в дальнейшем будут разрабатываться другие стратегии, с которыми нужно будет сделать тоже самое или почти то же самое.

    После того как мы перенесем наши работающие профитные стратегии с TV на наш сервер- мы их используем для заработка.

    Что мы предлагаем программисту:

    Стать участникам нашей команды и по ходу развития проекта писать все что для этого потребуется в рамках частичной занятости- работа на результат.

    Оплата:

    В первую очередь мы ищем человека, разбирающегося в выше перечисленных аспектах. Мы предлагаем заработок на стратегиях вместе с нами без ограничений, без дополнительной оплаты за выполненную работу. (Закинули деньги на биржу, запустили стратегии, подключили все необходимое для автоматической торговли и зарабатываем пассивный доход ( 1000, 5000,10 000 у.е. и более в месяц). Если мы не найдем подходящего кандидата на бесплатной основе, мы будем рассматривать платные варианты, поэтому, если Вам не подходит выше озвученный вариант сотрудничества, назовите свою цену за данную работу и сроки ее выполнения и мы рассмотрим Ваше предложение. Ну и как подтверждение вашего опыта - вышлите нам своё CV.

    Перспектива:

    В будущем планируется разработка собственного бектестера с высокой производительностью на C++ для оптимизаций, оценки и поиска лучших стратегий. В нём планируются реализовать: walk-forward analysis, генетические алгоритмы оптимизации, алгоритмы оптимизации управления рисками под каждую стратегию и удобный интерфейс с нужными для работы индикаторами. С помощью которого мы сможем не только зарабатывать, но и продавать сигналы.

  • Виктор Медведев
    25 January 2020 |

    Как раз мой профиль. Пишите в личку.  Несколько готовых рабочих проектов. Работают стабильно и приносят доход

  • Evgeniy Zes — project author
    3 February 2020 |

    Добрый вечер, о нашем проекте:


    Мы разрабатываем торговые стратегии в Trading View (TV), но запускать их оттуда весьма сложно. Причин много: задержки в данных, сложности передачи сигналов, необходимость ручной настройки каждого уведомления, сложности самого Pine Script (скриптовый язык, используемый в TV) и т.д.

    Перенос стратегий осуществляется при помощи фреймворка Backtrader (https://www.backtrader.com/).


    Процесс портирования стратегии выглядит следующим образом:

    1. Сначала пишется класс стратегии с использованием тех же индикаторов, что

      и в TV.

    2. Стратегия прогоняется по тому же рынку, периоду и временному масштабу (таймфрейму), что и в TV. Полученные графические результаты Backtrader’a сравниваются с результатами TV.

    3. После сравнения становится ясно, которые из библиотечных индикаторов

      работают не так как в TV.

    4. Отличающиеся индикаторы переписываются с нуля (как классы Backtrader'a

      или функции).

    5. Получившийся код проверяется на другом рынке и интервале. Процесс

      повторяется до полного соответствия индикаторов.

    6. В получившуюся стратегию добавляются условия размещения ордеров.

    7. Результаты торгов сравниваются с результатами в TV на нескольких рынках.


    Это всё небыстро и вылазит куча проблем по дороге, т.к. ни одна библиотека индикаторов не совпадает по результатам с TV. Работают без отличий только самые базовые (SMA, ATR, ... т.д.), а остальные приходится переписывать согласно вики от TV.


    Для запуска стратегий был разработан pybot. Это небольшой фреймворк на языке Python с использованием asyncio, который позволяет не только получать котировки (как исторические, так и в реальном времени), но и умеет масштабировать данные (т.е. масштабировать данные из 1 минуты в 5-10-15 и т.д. минут), а так же отслеживает целостность данных.


    После того, как стратегия отлажена в Backtrader'e она переписывается в асинхронном стиле и запускается на pybot.


    Задачи

    В целях упрощения и ускорения процесса нужно сделать следующее:


    1. Создать адаптер в pybot для запуска стратегий Backtrader'a. Это уберёт

      двойную работу при портировании.

    2. Доработать pybot

      a. Есть плавающий баг в отслеживании целостности данных при

      переустановлении соединения.

        b. Нет способа дождаться обновления другого рынка в самой стратегии.

      c. Дать возможность запускать pybot на исторических данных в целях

    тестирования.

        d. Рассмотреть целесообразность использования np.array в классе Data.

    Сильно много приведений в стратегии получается.

      e. Реализовать возможность управления параметрами стратегии через

    объект конфигурации, доступный по HTTP (проще говоря реализовать web интерфейс для управления параметрами стратегии и таймфреймом).

    3. Портировать ряд индикаторов: DMI, EMA, SMA и другие с возможностью мультитаймфреймов.

        во втором приближении Volume, Williams, Demarker

    Это первое что нужно сделать, в дальнейшем будут разрабатываться другие стратегии, с которыми нужно будет сделать тоже самое или почти то же самое.

    После того как мы перенесем наши работающие профитные стратегии с TV на наш сервер- мы их используем для заработка.

    Что мы предлагаем программисту:

    Стать участникам нашей команды и по ходу развития проекта писать все что для этого потребуется в рамках частичной занятости- работа на результат.

    Оплата:

    В первую очередь мы ищем человека, разбирающегося в выше перечисленных аспектах. Мы предлагаем заработок на стратегиях вместе с нами без ограничений, без дополнительной оплаты за выполненную работу. (Закинули деньги на биржу, запустили стратегии, подключили все необходимое для автоматической торговли и зарабатываем пассивный доход ( 1000, 5000,10 000 у.е. и более в месяц). Если мы не найдем подходящего кандидата на бесплатной основе, мы будем рассматривать платные варианты, поэтому, если Вам не подходит выше озвученный вариант сотрудничества, назовите свою цену за данную работу и сроки ее выполнения и мы рассмотрим Ваше предложение. Ну и как подтверждение вашего опыта - вышлите нам своё CV.

    Перспектива:

    В будущем планируется разработка собственного бектестера с высокой производительностью на C++ для оптимизаций, оценки и поиска лучших стратегий. В нём планируются реализовать: walk-forward analysis, генетические алгоритмы оптимизации, алгоритмы оптимизации управления рисками под каждую стратегию и удобный интерфейс с нужными для работы индикаторами. С помощью которого мы сможем не только зарабатывать, но и продавать сигналы.

  • Виктор Медведев
    3 February 2020 |

    Давайте попробуем... Пишите в личку. 

  • Evgeniy Zes — project author
    4 February 2020 |

    Добрый день, Виктор

    Я правильно понимаю Ваш ответ: Вы готовы работать в нашей команде на тех условиях, что мы предлагаем?

    Сколько времени в неделю вы можете уделять нашему проекту?

  • Evgeniy Zes — project author
    4 February 2020 |

    Добрый день, Виктор

    Я правильно понимаю Ваш ответ: Вы готовы работать в нашей команде на тех условиях, что мы предлагаем?

    Сколько времени в неделю вы можете уделять нашему проекту?

  • Виктор Медведев
    4 February 2020 |

    Добрый день, Евгений. Да, совершенно верно.  Практический каждый день по часа 4+ ... Тема автоматического трейдинга мне интересна. Я так или иначе уделяю этому время. Хочу попробовать поработать над ней в команде,  обмен опытом всегда на пользу

  • Evgeniy Zes — project author
    4 February 2020 |

    Замечательно, скиньте свой телеграм, я с командой обсужу время, когда сможем все обсудить с Вами.

    Сразу напишите со скольки до скольки Вам удобно в этот промежуток времени 9-21.00., может дни недели..

  • Виктор Медведев
    4 February 2020 |

    Здесь нельзя контакты оставлять - забанят. - Откройте личку или напишите мне в личку - там обменяемся

  • Виктор Медведев
    4 February 2020 |

    виктор в телеграм на английском через подчеркивание

  • Виктор Медведев
    4 February 2020 |

    to