Написать парсер тем и комментариев Linkedin на Phyton

Задача: Разработка парсера тем и комментариев в LinkedIn на Python.

Описание:
Необходимо создать парсер, который будет собирать данные из LinkedIn:

Темы (публикации) из указанных групп, страниц или ленты.
Комментарии к этим темам.
Парсинг должен происходить по ключевым словам, с учётом ключевых и минус-слов.

Функциональные требования:

Авторизация в LinkedIn через предоставленные данные (cookies или API, если возможно).
Сбор публикаций по заданным параметрам (группа, пользователь, ключевые слова).
Сбор всех комментариев к этим публикациям.
Структурирование данных (тема, автор, дата, текст, список комментариев с указанием автора и даты).
Сохранение данных в формате JSON или CSV.
Возможность передачи этих данных по API
Технические требования:

Язык разработки: Python.
Использование библиотек для парсинга (например, BeautifulSoup, Selenium или Scrapy).
Учёт ограничений LinkedIn (капча, блокировки, лимиты запросов).
Дополнительно:

Желательно предусмотреть масштабируемость парсера для последующего добавления новых функций.
Оптимизация для работы в среде с большими объемами данных.
На выходе:

Исходный код парсера с инструкцией по запуску.
Пример собранных данных (для проверки работы).
Срок выполнения:
Указать предполагаемые сроки.

Примечание: Мы готовы предоставить консультации и обсудить технические детали проекта.

Готовы предоставить и другие заказы по другим социальным сетям. ВАЖНО! У вас должно быть представление, как это реализовать, а не идея, что это просто возможно