Kami merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pembelian dan penjualan smartphone serta tablet bekas di Indonesia.
Saat ini proses penentuan harga beli masih dilakukan secara manual dengan mencari harga pasar dari berbagai marketplace. Cara tersebut sering menyebabkan perbedaan penilaian antar karyawan dan berpotensi mengakibatkan penawaran terlalu rendah (customer kecewa) atau terlalu tinggi (perusahaan rugi).
Kami membutuhkan developer atau tim developer untuk membuat aplikasi internal berbasis web yang berfungsi sebagai sistem appraisal dan penentuan harga beli perangkat bekas. Sistem ini akan menjadi pondasi untuk pengembangan AI Pricing Engine pada tahap berikutnya.
Tujuan Sistem:
Menstandarkan proses appraisal oleh seluruh karyawan.
Mengurangi kesalahan penentuan harga beli.
Menyimpan histori transaksi dan data unit secara terstruktur.
Menyediakan arsitektur yang dapat dikembangkan lebih lanjut pada fase AI berikutnya.
Fitur Minimum:
Login multi-user (Admin dan Karyawan).
Master data smartphone dan tablet.
Input detail unit:
Merk dan model
RAM/ROM
Warna
Kelengkapan
Battery health
Kondisi fisik
Catatan minus/kerusakan
Database transaksi:
Harga beli
Harga jual
Profit
Status unit
Lama unit terjual
Tanggal transaksi
Dashboard pencarian dan histori harga.
Rule-based recommendation untuk membantu penentuan harga beli.
Dashboard laporan dan export data.
Persyaratan Teknis:
Backend menggunakan arsitektur modular dan scalable.
Database menggunakan PostgreSQL atau MySQL.
Wajib menyediakan REST API.
Wajib menyediakan dokumentasi database (ERD), struktur sistem, dan dokumentasi API.
Wajib menggunakan GitHub/GitLab Private dan akun repository dimiliki oleh pihak kami sebagai owner.
Seluruh source code, database, dan dokumentasi menjadi milik kami dan wajib diserahkan pada setiap milestone.
Sistem harus dapat dilanjutkan oleh developer lain tanpa perlu membangun ulang dari awal.
Mohon sertakan pada proposal:
Portofolio project serupa (ERP, CRM, inventory, dashboard, pricing engine, marketplace, data processing, atau machine learning).
Rekomendasi arsitektur sistem yang diusulkan.
Timeline pengerjaan.
Estimasi biaya maintenance bulanan.
Teknologi yang akan digunakan beserta alasannya.
Catatan:
Nama perusahaan dan detail operasional akan disampaikan hanya kepada kandidat terpilih. Kandidat yang lolos seleksi mungkin akan diminta menandatangani NDA (Non-Disclosure Agreement) sebelum mendapatkan informasi lebih lanjut.
Loading ...
