Estraerò dati strutturati dai tuoi documenti e email

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Murtaza Nadeem
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Trasforma documenti ed email in dati puliti e strutturati che puoi effettivamente usare.


Fatture, ricevute, ordini di acquisto, contratti, moduli, email in entrata. Se contiene i campi di cui hai bisogno, posso inserirli in un foglio di calcolo o inviarli direttamente al tuo sistema.


La parte difficile non è leggere il documento. È essere precisi ogni volta.


La maggior parte degli strumenti di estrazione ti dà un risultato plausibile senza poter sapere se è corretto. Costruisco routing in modo che ogni documento veda solo lo schema rilevante, e un passaggio di verifica che controlla l’output e segnala eventuali incomplete prima che arrivi a te. Ricevi un segnale di affidabilità, non solo una risposta.


Il mio pipeline di estrazione email funziona con un’accuratezza del 96% nella validazione dello schema, anche su documenti con contenuti volutamente fuorvianti. Ho anche sviluppato estrazioni basate su visione per pagine fotografate e scannerizzate dove non c’è uno strato di testo pulito.


Master in Data Science, ricerca accettata all’IEEE IGARSS 2026, e quattro anni di esperienza nella creazione di sistemi di dati in produzione nel settore.


Inviami due o tre esempi di documenti e i campi di cui hai bisogno. Ti dirò onestamente quale livello di precisione è realistico prima di ordinare.

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Murtaza Nadeem

AI Agent and Data Extraction Engineer, MSc Data Science

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  • DaPakistan
  • Membro damag 2018
  • Tempo di risposta medio8 ore
  • Ultima consegna4 anni
  • Lingue

    Urdu, Inglese, Hindi, Francese, Tedesco
I build AI systems that do real work: multi-step agents, document and email extraction pipelines, and custom data scrapers. Most AI gigs are one model call in a wrapper. It runs on the demo file, then breaks on your data. I build workflows with real state handling, human approval steps, and output validation. That last step is what most sellers skip, and why their output quietly corrupts your data weeks later. MSc Data Science. IEEE IGARSS 2026 accepted research. Four years at Aerodyne and Unilever, building the training data behind a shipped detection model.

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