{"status":"OK","data":{"advertisement":{"id":204721,"title":"Zapytanie ofertowe  Nr 2/FENG/SMART/23 \n\u201eInnowacyjne robo-doradztwo AI CNTR pomoc\u0105 inwestycyjn\u0105 klienta indywidualnego\u201d","partial_offer_allowed":false,"publication_date":"2023-04-25","submission_deadline":"2023-05-04 09:00:00","planned_sign_date":"2023-10-01","supplementary_orders":"Zamawiaj\u0105cy dopuszcza mo\u017cliwo\u015b\u0107 sk\u0142adania zam\u00f3wie\u0144 uzupe\u0142niaj\u0105cych lub dodatkowych, je\u015bli przes\u0142anka konieczno\u015bci ich z\u0142o\u017cenia powstanie po dniu zawarcia umowy z wybranym Oferentem.","terms_of_contract_change":"W przypadku nieotrzymania dotacji ze \u015brodk\u00f3w Funduszy Europejskich dla Nowoczesnej Gospodarki - Priorytet 1 \u201eWsparcie dla przedsi\u0119biorc\u00f3w\u201d w ramach naboru prowadzonego przez Polsk\u0105 Agencj\u0119 Rozwoju Przedsi\u0119biorczo\u015bci, \u015bcie\u017cka SMART, Zamawiaj\u0105cy zastrzega sobie prawo do odst\u0105pienia od umowy warunkowej bez mo\u017cliwo\u015bci roszcze\u0144 Wykonawcy w stosunku do Zamawiaj\u0105cego.","created_at":"2023-04-25 18:49:31","modified_at":"2023-05-04 09:00:03","contact_persons":[{"id":50947,"forename":"Gianluca","surname":"Acquasanta-Rassumowski","phone_number":"787762176","email":"gianluca@aicntr.com","created_by":null,"created_at":"2023-06-05 17:38:23","modified_at":"2023-06-05 17:38:23","modified_by":null}],"orders":[{"id":338172,"estimated_value":null,"order_items":[{"id":383327,"description":"Przedmiotem zam\u00f3wienia jest przeprowadzenie prac badawczo-rozwojowych jako kluczowy podwykonawca projektu, kt\u00f3re obejm\u0105 zagadnienia realizowane w ramach etap\u00f3w 1, 2, 3 projektu dotycz\u0105cych: 1) Etap 1: Analiza potrzeb i POC (proof of concept) 2) Etap 2: MVP, 3) Etap 3: Operacjonalizacja.\n\nA.\tEtap 1 \u201eAnaliza potrzeb i POC (proof of concept):  \n\nOsi\u0105gni\u0119cie parametru: Poprawne sklasyfikowanie informacji dotycz\u0105cej badanego aktywa, nap\u0142ywaj\u0105cej w danej chwili na rynek i przypisania jej do dw\u00f3ch zbior\u00f3w:  \u201eistotna\u201d; \u201enieistotna\u201d >= 75%\n\nOpis sposobu weryfikacji osi\u0105gni\u0119cia parametru: przeprowadzenie pr\u00f3by na 20 nowych informacjach. Je\u015bli co najmniej 15 z nich zostanie sklasyfikowane poprawnie, uznaje si\u0119, \u017ce sie\u0107 neuronowa dzia\u0142a zgodnie z za\u0142o\u017ceniami.\n\nOpis wp\u0142ywu nieosi\u0105gni\u0119cia parametru: je\u015bli po przeprowadzeniu 20 pr\u00f3b wyniki nie b\u0119d\u0105 potwierdza\u0142y za\u0142o\u017ce\u0144, trzeba b\u0119dzie zmieni\u0107 parametry sieci neuronowej i powt\u00f3rzy\u0107 proces \u201cuczenia si\u0119\u201d. \n\nZakres planowanych prac B+R: Opracowanie sieci neuronowej s\u0142u\u017c\u0105cej do analizy wp\u0142ywu okre\u015blonych informacji na zmiany kurs\u00f3w aktyw\u00f3w na rynkach finansowych (BADANIA PRZEMYS\u0141OWE)\n\nSzczeg\u00f3\u0142owy opis planowanych prac: \n\nCelem tego etapu b\u0119dzie opracowanie, stworzenie i zweryfikowanie poprawno\u015bci dzia\u0142ania sieci neuronowej analizuj\u0105cej wp\u0142yw informacji nap\u0142ywaj\u0105cych na rynki finansowe na zmiany kurs\u00f3w zadanych aktyw\u00f3w. \nW tym celu nale\u017cy opracowa\u0107 odpowiednie modele matematyczne, algorytmy i architektur\u0119 sieci neuronowej (szczeg\u00f3\u0142owy opis zada\u0144 cz\u0105stkowych znajduje si\u0119 poni\u017cej). \nWa\u017cnym elementem tego zadania jest r\u00f3wnie\u017c zweryfikowanie poprawno\u015bci dzia\u0142ania stworzonej sieci neuronowej. W tym celu chcemy zbada\u0107 i por\u00f3wna\u0107 wyniki prognozowane przez sie\u0107 z rzeczywistymi zmianami kurs\u00f3w aktyw\u00f3w na rynkach finansowych (zostanie to zbadane przy weryfikacji parametru kamienia milowego).\nPrzy tworzeniu sieci neuronowej nale\u017cy wzi\u0105\u0107 pod uwag\u0119 wiele czynnik\u00f3w, takich jak rodzaj aktyw\u00f3w, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 analizowane, \u017ar\u00f3d\u0142a informacji, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 brane pod uwag\u0119, czasowe interwa\u0142y, w kt\u00f3rych b\u0119d\u0105 zbierane dane, a tak\u017ce architektur\u0119 sieci, kt\u00f3ra b\u0119dzie u\u017cyta do przetwarzania tych danych.\n\nPoszczeg\u00f3lne zadania cz\u0105stkowe w ramach tego zadania obejmuj\u0105:\n1.\tAnaliza i przetwarzanie danych. Wyb\u00f3r sposobu przechowywania i przygotowania danych dla cel\u00f3w uczenia maszynowego i bada\u0144 statystycznych. Zdefiniowanie wymaga\u0144 problemowych wersji koncepcyjnej\n2.\tWprowadzenie danych historycznych i wst\u0119pne uczenie maszynowe:\na.\tWyb\u00f3r \u017ar\u00f3de\u0142 danych, obr\u00f3bka, a nast\u0119pnie gromadzenie i przygotowanie danych historycznych.\nb.\tPodzia\u0142 danych na zbiory treningowe, walidacyjne i testowe.\nc.\tUczenie sieci neuronowej.\nd.\tWalidacja i ocena modelu uczenia maszynowego.\ne.\tOptymalizacja modelu uczenia maszynowego.\n3.\tWyb\u00f3r i konfiguracja bibliotek do uczenia maszynowego z wst\u0119pnym testem poprawno\u015bci dzia\u0142ania modelu:\na.\tBadanie i selekcja dost\u0119pnych bibliotek do uczenia maszynowego.\nb.\tPrzeprowadzenie wst\u0119pnych test\u00f3w wybranych bibliotek uczenia maszynowego.\nc.\tKonfiguracja optymalnych parametr\u00f3w sieci neuronowych.\nd.\tWalidacja i optymalizacja modeli uczenia maszynowego wykonywana dla kilku aktyw\u00f3w.\n4.\tWeryfikacja Cyber Security:\na.\tOpracowanie wymaga\u0144 funkcjonalnych i niefunkcjonalnych.\nb.\tAnaliza u\u017cytych komponent\u00f3w/bibliotek pod k\u0105tem potencjalnych zagro\u017ce\u0144 security\nc.\tAnaliza statyczna i dynamiczna wytworzonych komponent\u00f3w.\nd.\tTesty bezpiecze\u0144stwa: architektury sprz\u0119towej, Code review, wytworzonych komponent\u00f3w.\n\na)\tEtap 2: MVP.\n\nWymagane osi\u0105gni\u0119cie parametru: Wynik procentowy uzyskany na danych historycznych we wzorcowym portfelu stanowi co najmniej 110 % zmiany indeksu referencyjnego (indeks WIG).\n\nOpis sposobu weryfikacji osi\u0105gni\u0119cia parametru: Por\u00f3wnanie wynik\u00f3w uzyskanych na danych historycznych w portfelu wzorcowym ze zmianami indeksu referencyjnego w 10 r\u00f3\u017cnych przedzia\u0142ach czasowych od 1 miesi\u0105ca do 10 lat. Je\u015bli 80% tych wynik\u00f3w b\u0119dzie spe\u0142nia\u0142o warunek opisany parametrem nale\u017cy uzna\u0107, \u017ce system dzia\u0142a zgodnie z za\u0142o\u017ceniami.\n\nOpis wp\u0142ywu nieosi\u0105gni\u0119cia parametru: je\u015bli po przeprowadzeniu pr\u00f3b na 10 r\u00f3\u017cnych przedzia\u0142ach czasowych  wyniki nie b\u0119d\u0105 potwierdza\u0142y za\u0142o\u017ce\u0144, nale\u017cy zmieni\u0107 parametry w modelu \u201cMachine Learning\u201d i powt\u00f3rzy\u0107 proces \u201cuczenia si\u0119\u201d.\n\nZakres planowanych prac B+R: Opracowanie MVP systemu eksperckiego wspieraj\u0105cego decyzje inwestycyjne na rynkach finansowych (BADANIA PRZEMYS\u0141OWE).\nCelem tego etapu b\u0119dzie opracowanie, stworzenie i zweryfikowanie poprawno\u015bci dzia\u0142ania MVP systemu eksperckiego wspieraj\u0105cego decyzje inwestycyjne na rynkach finansowych.\nSzczeg\u00f3\u0142owy opis planowanych prac: \n\nPoszczeg\u00f3lne zadania cz\u0105stkowe w ramach tego zadania obejmuj\u0105: \n1.\tOpracowanie infrastruktury przechowywania danych:\na.\t Wyb\u00f3r platformy do przechowywania danych. Wst\u0119pne opcje wyboru to m.in. Hadoop, Apache Spark, Apache Cassandra, MongoDB, Amazon S3 itp.\nb.\tOkre\u015blenie pojemno\u015bci i skalowalno\u015bci: Okre\u015blenie, rozmiaru przechowywanych danych oraz cz\u0119sto\u015bci i obj\u0119to\u015bci nap\u0142ywu nowych danych.\nc.\tProjekt architektury. Infrastruktura musi spe\u0142nia\u0107 wymagania skalowalno\u015bci i odporno\u015bci na awarie.\nd.\tWyb\u00f3r narz\u0119dzi do przetwarzania danych, dzia\u0142aj\u0105cych z wybran\u0105 platform\u0105 przechowywania danych.\ne.\tZapewnienie bezpiecze\u0144stwa danych. W odpowiednie mechanizmy ochrony danych, takie jak uwierzytelnianie, autoryzacja, szyfrowanie itp. Analiza Cyber Security.\nf.\tMonitoring i zarz\u0105dzanie. Wdro\u017cenie odpowiednich narz\u0119dzi do monitorowania i zarz\u0105dzania infrastruktur\u0105, tak aby zapewni\u0107 ci\u0105g\u0142o\u015b\u0107 dzia\u0142ania i szybk\u0105 reakcj\u0119 w przypadku awarii.\ng.\tTestowanie i wdro\u017cenie infrastruktury.\n2.\tUczenie maszynowe kontynuacja - wyb\u00f3r modelu:\na.\tUczenie cz\u0119\u015bciowo nadzorowane.\nb.\tUczenie wzmacniaj\u0105ce\n3.\tUczenie maszynowe kontynuacja - wyszukiwanie nieoczywistych korelacji w danych historycznych:\na.\tWyb\u00f3r odpowiednich technik uczenia maszynowego.\nb.\tEkstrakcja cech (feature extraction) i selekcja cech (feature selection).\nc.\tPodzia\u0142 danych na zbiory treningowe, walidacyjne i testowe.\nd.\tProces uczenia maszynowego.\ne.\tWalidacja i ocena modelu.\nf.\tOptymalizacja modelu.\ng.\tImplementacja modelu i monitorowanie wynik\u00f3w.\n4.\tUczenie sieci pod k\u0105tem walidacji informacji z wybranych kana\u0142\u00f3w informacyjnych i innych \u017ar\u00f3de\u0142, kt\u00f3re mog\u0105 mie\u0107 wp\u0142yw na zmiany kurs\u00f3w aktyw\u00f3w na rynkach finansowych:\na.\tZdefiniowanie cel\u00f3w i wymaga\u0144.\nb.\tPrzygotowanie danych, selekcja.\nc.\tWyb\u00f3r odpowiednich technik uczenia maszynowego.\nd.\tDefinicja metryk oceny modelu.\ne.\tPodzia\u0142 danych na zbiory treningowy, walidacyjny i testowy\nf.\tPrzygotowanie danych do uczenia.\ng.\tTrenowanie sieci neuronowej.\nh.\tTestowanie i walidacja modelu uczenia maszynowego.\n5.\tWeryfikacja Cyber Security:\na.\tAnaliza projektu pod k\u0105tem cyberbezpiecze\u0144stwa\nb.\tTesty bezpiecze\u0144stwa systemu bazodanowego.\nc.\tAnaliza u\u017cytych komponent\u00f3w/bibliotek/framework pod k\u0105tem potencjalnych zagro\u017ce\u0144 security oraz Code review.\nd.\tTesty bezpiecze\u0144stwa wytworzonych komponent\u00f3w.\ne.\tAnaliza statyczna i dynamiczna wytworzonych komponent\u00f3w.\n\nPoprawna realizacja tych zada\u0144 pozwoli na stworzenie MVP systemu eksperckiego, kt\u00f3ry b\u0119dzie w stanie analizowa\u0107 dane rynkowe i pomaga\u0107 inwestorom w podejmowaniu optymalnych decyzji inwestycyjnych.\n\n\nb)\tEtap 3: Operacjonalizacja\n\nWymagane osi\u0105gni\u0119cie parametru: Wynik procentowy uzyskany na danych rzeczywistych we wzorcowym portfelu stanowi co najmniej 110 % zmiany indeksu referencyjnego (indeks WIG).\n\nOpis sposobu weryfikacji osi\u0105gni\u0119cia parametru: Por\u00f3wnanie wynik\u00f3w uzyskanych na danych rzeczywistych  w portfelu wzorcowym ze zmianami indeksu referencyjnego w 10 r\u00f3\u017cnych przedzia\u0142ach czasowych od 1 miesi\u0105ca do 6 miesi\u0119cy. Je\u015bli 80% tych wynik\u00f3w b\u0119dzie spe\u0142nia\u0142o warunek opisany parametrem nale\u017cy uzna\u0107, \u017ce system dzia\u0142a zgodnie z za\u0142o\u017ceniami.\n\nOpis wp\u0142ywu nieosi\u0105gni\u0119cia parametru: je\u015bli po przeprowadzeniu pr\u00f3b na 10 r\u00f3\u017cnych przedzia\u0142ach czasowych  wyniki nie b\u0119d\u0105 potwierdza\u0142y za\u0142o\u017ce\u0144, trzeba b\u0119dzie zmieni\u0107 parametry w modelu \u201cMachine Learning\u201d i powt\u00f3rzy\u0107 proces \u201cuczenia si\u0119\u201d.\n\nZakres planowanych prac B+R: Symulacja funkcjonowania systemu eksperckiego w oparciu o dane sp\u0142ywaj\u0105ce z rynk\u00f3w finansowych i otoczenia rynkowego, w tym z kana\u0142\u00f3w informacyjnych,  w czasie rzeczywistym (BADANIA ROZWOJOWE).\n\nCelem tego zadania jest dopracowanie prototypu systemu eksperckiego, kt\u00f3ry b\u0119dzie s\u0142u\u017cy\u0142 do dostarczenia informacji maj\u0105cych pom\u00f3c przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych na rynkach finansowych. System b\u0119dzie oparty na danych sp\u0142ywaj\u0105cych z rynk\u00f3w finansowych oraz otoczenia rynkowego, takich jak kana\u0142y informacyjne, z kt\u00f3rych pozyskiwane b\u0119d\u0105 informacje dotycz\u0105ce instrument\u00f3w finansowych.\n\n\nSzczeg\u00f3\u0142owy opis planowanych prac: \n\n1.\tWyb\u00f3r rozwi\u0105za\u0144 produkcyjnych infrastruktury systemu:\na.\tWyb\u00f3r infrastruktury sprz\u0119towej \u2013 chmura AWS/Google/MS Azure.\nb.\tOpracowanie mo\u017cliwo\u015bci aktualizowania i zmiany infrastruktury pod k\u0105tem zmian i dodawania nowych modeli uczenia maszynowego.\n2.\tProjektowanie i dokumentowanie systemu eksperckiego:\na.\tDokumentowanie systemu, w tym opis interfejs\u00f3w, metody dost\u0119pu, argumenty i warto\u015bci zwracane.\nb.\tDefinicja formatu danych przesy\u0142anych i odbieranych przez system\n3.\tImplementacja systemu eksperckiego (b\u0119d\u0105cego rozwini\u0119ciem MVP):\na.\tFinalna integracja systemu eksperckiego z modu\u0142em uczenia maszynowego.\nb.\tWykorzystanie najlepszych praktyk w zakresie bezpiecze\u0144stwa systemu, takich jak uwierzytelnianie, autoryzacja i szyfrowanie.\n4.\tTesty ko\u0144cowe dzia\u0142ania systemu:\na.\tTestowanie ca\u0142ego systemu w warunkach produkcyjnych.\n5.\tWeryfikacja Cyber Security:\na.\tAnaliza u\u017cytych komponent\u00f3w/bibliotek/framework pod k\u0105tem potencjalnych zagro\u017ce\u0144 security\nb.\tTesty bezpiecze\u0144stwa oraz Code Review wytworzonych komponent\u00f3w.\nc.\tAnaliza statyczna i dynamiczna wytworzonych komponent\u00f3w.\nd.\tTesty bezpiecze\u0144stwa - frontend i backend.\ne.\tPrzygotowanie raportu z pentest\u00f3w.\n \n\nWszystkie zadania etapu 3 zostan\u0105 wykonane z my\u015bl\u0105 o stworzeniu efektywnego, wydajnego i skalowalnego systemu, kt\u00f3ry b\u0119dzie dzia\u0142a\u0142 w warunkach zbli\u017conych do rzeczywistych, a jego interfejs b\u0119dzie intuicyjny dla u\u017cytkownik\u00f3w ko\u0144cowych","warranty_period":null,"cpv_items":[{"id":8512,"code":"73000000-2","name":"Us\u0142ugi badawcze i eksperymentalno-rozwojowe oraz pokrewne us\u0142ugi doradcze"},{"id":8513,"code":"73100000-3","name":"Us\u0142ugi badawcze i eksperymentalno-rozwojowe"}],"timetable_items":[],"fulfillment_places":[{"country":"Polska","voivodeship":null,"poviat":null,"commune":null,"locality":null,"created_by":null,"created_at":"2023-04-25 18:49:31","modified_at":"2023-04-25 21:40:58","modified_by":null,"id":431658,"type":{"id":2,"name":"ca\u0142a Polska"},"group_uuid":"b54a455d-632b-47cb-ae26-ffa27fa892d1"}],"participation_conditions":[{"id":1045667,"description":"O udzielenie zam\u00f3wienia mo\u017ce ubiega\u0107 si\u0119 podmiot, kt\u00f3ry: \na)\tb\u0119dzie dysponowa\u0107 odpowiednim potencja\u0142em osobowym i technicznym - podmiot powinien by\u0107 jednostk\u0105 o profilu IT lub pokrewnym oraz dysponowa\u0107 zasobami osobowymi \u2013 minimum 6 os\u00f3b oraz technicznymi niezb\u0119dnymi do rzetelnego wykonania powierzonych prac zgodnie ze szczeg\u00f3\u0142owym opisem zam\u00f3wienia. \nb) wyka\u017ce si\u0119  znajomo\u015bci\u0105 w wykorzystywaniu j\u0119zyk\u00f3w/technologii niezb\u0119dnych w celu realizacji projektu tj. Burp Suite Professiona, OWASP Zap, Amass, Assetfinder, Sublist3r, Subfinder, Kali Linux, Gobuster, Feroxbuster, dirsearch, Fuff, Wfuzz, Nessus, Nuclei, Masscan, RustScan, Gttpx, Nabu, Nmap, SQLMap, Aquatone, EyeWitness, Python, Golag, python 3.11, Docker, pytorch 2.0 lub nowsze, rocm 5.6 lub nowsze (/ minimum 5.5 for RDNA3 support), thefuzz 0.19 lub nowsze, python levenshtein 0.20 lub nowsze, numpy 1.24.2 lub nowsze, pandas 2.0 lub nowsze, pytest 7.3 lub nowsze","type":{"id":2,"name":"Wiedza i do\u015bwiadczenie"},"created_by":null,"created_at":"2023-04-25 18:57:34","modified_at":"2023-04-25 21:40:58","modified_by":null,"group_uuid":"19625cc2-4a19-456b-afa3-3f631d1744c2"},{"id":1045668,"description":"O udzielenie zam\u00f3wienia mo\u017ce ubiega\u0107 si\u0119 podmiot, kt\u00f3ry: \n- zapewni sta\u0142e rozliczenie czasu pracy podczas wykonywania zam\u00f3wienia przy pomocy programu, kt\u00f3rego u\u017cywa Zamawiaj\u0105cy, to jest Jira lub Trello lub Slack.","type":{"id":3,"name":"Potencja\u0142 techniczny"},"created_by":null,"created_at":"2023-04-25 18:57:34","modified_at":"2023-04-25 21:40:58","modified_by":null,"group_uuid":"1f138fd6-173b-47a8-a6ab-78391318dfea"},{"id":1045669,"description":"O udzielenie zam\u00f3wienia mo\u017ce ubiega\u0107 si\u0119 podmiot, kt\u00f3ry: \n- przedstawi wykaz zrealizowanych co najmniej 2 projekt\u00f3w w tematyce dotycz\u0105cej przedmiotu zam\u00f3wienia - to jest Fintech lub AI/ML Developmentu.","type":{"id":1,"name":"Uprawnienia do wykonywania okre\u015blonej dzia\u0142alno\u015bci lub czynno\u015bci"},"created_by":null,"created_at":"2023-04-25 18:57:34","modified_at":"2023-04-25 21:40:58","modified_by":null,"group_uuid":"c8f0ec9b-aa21-4a75-845d-0ece8c093963"},{"id":1045670,"description":"Zam\u00f3wienie nie mo\u017ce zosta\u0107 udzielone podmiotowi powi\u0105zanemu z Zamawiaj\u0105cym osobowo lub kapita\u0142owo, co definiowane jest, jako: \na)\tuczestniczeniu razem z Zamawiaj\u0105cym jako wsp\u00f3lnik sp\u00f3\u0142ki cywilnej lub sp\u00f3\u0142ki osobowej, \nb)\tposiadaniu przez Zamawiaj\u0105cego co najmniej 10% udzia\u0142\u00f3w lub akcji Wykonawcy, o ile ni\u017cszy pr\u00f3g nie wynika z przepis\u00f3w prawa, \nc)\tpe\u0142nieniu funkcji cz\u0142onka organu nadzorczego lub zarz\u0105dzaj\u0105cego, prokurenta, pe\u0142nomocnika r\u00f3wnocze\u015bnie u Zamawiaj\u0105cego i u Wykonawcy. \nd)\tpozostawaniu Wykonawcy oraz jego cz\u0142onk\u00f3w organ\u00f3w nadzorczych lub zarz\u0105dzaj\u0105cych w zwi\u0105zku ma\u0142\u017ce\u0144skim, w stosunku pokrewie\u0144stwa lub powinowactwa w linii prostej, pokrewie\u0144stwa lub powinowactwa w linii bocznej do drugiego stopnia, lub zwi\u0105zaniu z tytu\u0142u przysposobienia, opieki lub kurateli albo pozostawaniu we wsp\u00f3lnym po\u017cyciu - z Zamawiaj\u0105cym, jego zast\u0119pc\u0105 prawnym lub cz\u0142onkami organ\u00f3w zarz\u0105dzaj\u0105cych lub organ\u00f3w nadzorczych Zamawiaj\u0105cego.  \ne)\tpozostawaniu Zamawiaj\u0105cego z Wykonawc\u0105 w takim stosunku prawnym lub faktycznym, \u017ce istnieje uzasadniona w\u0105tpliwo\u015b\u0107, co do ich bezstronno\u015bci lub niezale\u017cno\u015bci w zwi\u0105zku z post\u0119powaniem o udzielenie zam\u00f3wienia.","type":{"id":7,"name":"Dodatkowe warunki udzia\u0142u"},"created_by":null,"created_at":"2023-04-25 18:57:34","modified_at":"2023-04-25 21:40:58","modified_by":null,"group_uuid":"e7d0c270-63c1-4b56-92a1-d5f1d3b8621c"}],"category":{"id":1,"name":"Us\u0142uga"},"subcategory":{"id":4,"name":"Us\u0142ugi badawcze"},"created_by":null,"created_at":"2023-04-25 18:49:31","modified_at":"2023-04-25 21:40:58","modified_by":null,"group_uuid":"0a681d39-95bb-4d47-a9c7-9bed4ab2e641"}],"evaluation_criteria":[{"id":586982,"price_criterion":true,"description":"Zamawiaj\u0105cy dokona oceny ofert spe\u0142niaj\u0105cych warunki udzia\u0142u w post\u0119powaniu na podstawie kryterium ceny: \na.\tCena netto \u2013 waga 100%.\nOferty, spe\u0142niaj\u0105ce wszystkie wymogi przedstawione w og\u0142oszeniu, zostan\u0105 uszeregowane od najmniej korzystnej do najbardziej korzystnej w ramach kryterium ceny.","created_by":null,"created_at":"2023-04-25 18:57:34","modified_at":"2023-04-25 21:40:58","modified_by":null,"group_uuid":"2f1f00d6-9bd8-4425-921c-c306478ffeed"}],"is_variant":false,"title":"Zapytanie ofertowe  Nr 2/FENG/SMART/23 ","order_node":{"id":257278},"created_by":null,"created_at":"2023-04-25 18:49:31","modified_at":"2023-04-25 21:40:58","modified_by":null}],"created_by":{"id":50811,"contact_persons":[]},"modified_by":{"modified_by":null,"id":1,"contact_persons":[]},"status":{"id":2,"label":"PUBLISHED","name":"Opublikowane"},"advertiser_address_details":{"name":"AI CNTR sp. z o.o.","identification_number_type":"nip","identification_number":"7831827697","address":{"country":"Polska","voivodeship":"wielkopolskie","poviat":"Pozna\u0144","commune":"Pozna\u0144-Stare Miasto","locality":"Pozna\u0144","created_by":null,"created_at":null,"modified_at":null,"modified_by":null,"id":533558,"street":"\u015bwi\u0119ty Marcin","number_description":"29/6","postcode":"61-806"},"created_by":{"id":50811,"contact_persons":[]},"created_at":"2023-04-25 18:49:30","modified_at":"2023-04-25 18:49:30","modified_by":{"id":50811,"contact_persons":[]},"id":205194},"advertisement":{"id":156246,"number":"2023-50811-156246","publication_date":"2023-04-25","created_by":{"id":50811,"contact_persons":[]},"created_at":"2023-04-25 18:49:30","modified_at":"2023-05-04 09:00:03","modified_by":{"modified_by":null,"id":1,"contact_persons":[]},"status":{"id":6,"label":"RESOLVED","name":"Rozstrzygni\u0119te"},"all_available_version_ids":[204721],"enrollment":{"id":37475,"name":"Nab\u00f3r projekt\u00f3w realizowanych przez przedsi\u0119biorc\u00f3w","number":"001/23","activity":{"created_by":null,"created_at":"2023-02-01 09:22:25","modified_at":"2023-02-01 09:22:25","modified_by":null},"region":null,"institution":{"created_by":null,"created_at":"2023-02-01 09:28:01","modified_at":"2023-02-01 09:28:01","modified_by":null},"full_number":"FENG.01.01-IP.02-001/23","perspective":{},"programme":{"created_by":null,"created_at":"2023-02-01 09:21:41","modified_at":"2023-02-01 09:21:41","modified_by":null},"priority":{"created_by":null,"created_at":"2023-02-01 09:21:51","modified_at":"2023-02-01 09:21:51","modified_by":null},"type":"enrollment","created_by":null,"created_at":"2023-04-25 17:01:00","modified_at":"2023-04-25 17:01:00","modified_by":null},"projects":[],"is_author":false,"is_admin":false},"attachments":[{"origin":{"id":204721,"publication_date":"2023-04-25"},"id":987204,"name":"Zapytanie ofertowe_2FENGSMART23","file":{"id":1100209,"name":"Zapytanie ofertowe _ 2FENGSMART23.pdf","created_at":"2023-04-25 18:56:56","created_by":{"forename":"Gianluca","surname":"Acquasanta-Rassumowski"},"uri":"/api/files/1100209"},"group_uuid":"b783ae7a-209a-42cd-8166-50602300154b"},{"origin":{"id":204721,"publication_date":"2023-04-25"},"id":987205,"name":"Za\u0142\u0105czniki do zapytania ofertowego 2FENGSMART23","file":{"id":1100210,"name":"Za\u0142\u0105czniki_Zapytanie ofertowe _ 2FENGSMART23.docx","created_at":"2023-04-25 18:57:22","created_by":{"forename":"Gianluca","surname":"Acquasanta-Rassumowski"},"uri":"/api/files/1100210"},"group_uuid":"72629a8e-b61a-45b7-b375-70a097573881"}]},"dictionaries":{"announcement_status_draft":1,"announcement_status_published":2},"favorite":null,"badge":null,"offer_set_badge_count":null,"question_badge_count":null}}