Очистить и структурировать базу в 120 000 записей

Нам нужно очистить и структурировать базу в 120 000 записей запчастей: объединить дубли и взаимозаменяемые артикулы, выбрать «master»-SKU и подготовить итоговый CSV для Airtable. Задачи: Написать скрипты на Python/Pandas для нормализации полей (артикулы, описания). Удалить точные дубли (drop_duplicates) и реализовать fuzzy-matching (RapidFuzz). Построить граф связей (NetworkX), выделить connected components. Для каждого кластера выбрать «мастер-запись» по заданным метрикам (частота источника, длина описания, наличие фото). Сгенерировать итоговый файл с колонками: master_sku, aliases, description, characteristics, sources, photo_urls. Требования: Уверенный Python, опыт с pandas, rapidfuzz, networkx. Знание алгоритмов кластеризации и фраззи-сравнения. Опыт работы с таблицами >50 000 строк. Умение писать чистый, документированный код. Условия: Удалённо, гибкий график. Фикс-прайс за этап или почасовая оплата. Срок реализации: 2–3 недели. Другие варианты решения приветствуем. Важен опыт Интересует по цене, времени в расчёте 120000 позиций и фронте работ