Задача

Имеется интернет-магазин в fashion-тематике с полностью функциональной мобильной веб-версией. Необходимо преобразовать его в полноценное iOS-приложение и выложить в App Store. Известно, что App Store ужесточает проверку приложений-оберток (wrapper), поэтому реализация должна учитывать требования модерации.

Что требуется сделать

  • Создать iOS-обертку (на основе WebView / WKWebView), которая корректно отображает мобильную версию сайта с сохранением адаптивного дизайна.
  • Обеспечить все key-функции: push-уведомления, sceen deep links, офлайн-загрузку некоторых страниц (на усмотрение и MVP).
  • Добавить минимальный нативный скелет (Icon, Splash screen, App Store presence).
  • Учесть требования Apple к не-пустому контенту, сглаживать WebView, использовать WKWebView и запретить навигацию только на внешние ресурсы.
  • Опубликовать приложение в App Store: подготовить скриншоты, описание (маркетинг), включить хорошие практики для обхода блокировок со стороны модерации.
  • Обновлять приложение по мере обновления веб-версии (либо разово, либо договориться о регламенте апдейтов).

Дополнительная информация

В настоящий момент у заказчика нет нативных разработчиков, приложение планируется передать на полное сопровождение либо реализовать на Swift/Objective-C с помощью фрилансеров. Точное соблюдение Human Interface Guidelines (HIG) крайне приветствуется.

Важно

  • Названия фирмы, веб-адреса, телефоны: не упоминаются, скрыты или заменены на плейсхолдеры (убраны из оригинального ТЗ).
  • Код должен быть документирован, читаем и готов к публикации.
  • Итоговое приложение - не просто сайт в фрейме, а гибрид с элементами native-обертки для одобрения Apple.

Разработка бота-анализатора PDF файлов на Python

Требуется создать бота для проверки подлинности PDF-документов. Бот должен анализировать файлы на предмет редактирования, проверять целостность стилей и шрифтов, а также уметь сравнивать два документа между собой.

Разработка сервера с API для управления пользовательскими предпочтениями фильмов

Требуется реализовать сервер с тремя эндпоинтами для добавления и получения информации о понравившихся и непонравившихся фильмах пользователей. Данные должны храниться в PostgreSQL с использованием массивов.