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Costruirò ai SaaS e agenti di AI scalabili e pronti al deploy
Shankar K
Informazioni su questo servizio
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Crea il tuo SaaS AI personalizzato, agente AI o applicazione web AI full-stack
Hai bisogno di una applicazione AI pronta per la produzione, piattaforma SaaS AI, agente AI, sistema RAG o web app alimentata da LLM?
Sono un AI Engineer specializzato nella creazione di applicazioni AI scalabili, dal concetto al deployment, utilizzando tecnologie moderne di AI e web.
Cosa posso creare
- Piattaforme SaaS AI & applicazioni web
- Agenti AI & sistemi multi-agente
- Applicazioni RAG & basi di conoscenza
- Chatbot AI & assistenti virtuali
- Integrazioni OpenAI, Claude & Gemini
- Backend FastAPI & REST API
- Frontend React / Next.js
- Autenticazione & gestione utenti
- Integrazione database vettoriali
- Integrazioni API di terze parti
- Deployment con Docker & Cloud
Stack tecnologico
Python FastAPI LangChain OpenAI Anthropic Claude Google Gemini React Next.js PostgreSQL MongoDB Database vettoriali Docker AWS / GCP
Perché lavorare con me?
- Codice pulito, scalabile e facile da mantenere
- Architettura orientata alla produzione
- Sviluppo sicuro di API e backend
- Comunicazione chiara durante tutto il progetto
- Sviluppo end-to-end dal idea MVP al deployment
- Supporto allo sviluppo a lungo termine disponibile
Hai in mente un progetto AI? Contattami prima di ordinare così possiamo discutere i tuoi requisiti, l'ambito e la migliore soluzione tecnica.
Scopri di più su Shankar K
Shankar K
Full Stack AI Engineer Quantum Computing QML AI ML LLMs RAG
- DaIndia
- Membro dagiu 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Hindi, Tedesco, Francese, Spagnolo, Giapponese, Olandese, Italiano, Arabo, Cinese, Coreano
I am a **Full Stack AI Engineer** specializing in AI/ML, LLMs, Generative AI, RAG, AI Agents, NLP, automation, FastAPI, and production-ready AI systems. I build scalable AI applications end-to-end—from architecture and development to deployment and optimization. My expertise spans **Python, C++, Rust, ML/DL, vector databases, APIs, distributed systems, cloud, and AI architecture**. I deliver clean, maintainable, scalable solutions that solve real business problems and create measurable value for startups and businesses.
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Il mio portfolio
FAQ
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FAQ 1 Q: Quali informazioni ti servono per iniziare?
Ho bisogno delle tue esigenze di progetto, del modello AI o delle API preferite, del codice o repository esistente se disponibile e delle preferenze di deployment. Se inizi da zero, posso aiutarti a definire l'architettura e i requisiti tecnici.
FAQ 2 Q: Puoi creare agenti AI personalizzati e sistemi RAG?
Sì. Posso creare agenti AI personalizzati, pipeline RAG, agenti che usano strumenti, assistenti basati su documenti, workflow integrati con API e applicazioni web alimentate da LLM su misura per il tuo caso d'uso.
FAQ 3 Q: Fornisci il codice sorgente?
Sì. Il codice sorgente è incluso in base al pacchetto scelto. Posso fornire codice pulito, strutturato e facile da mantenere, con le istruzioni di configurazione e setup appropriate.
FAQ 4 Q: Puoi distribuire l'applicazione?
Sì. Posso aiutarti a distribuire la tua applicazione AI usando Docker e ambienti cloud/server comuni. I requisiti di deployment e la complessità dell'infrastruttura possono essere discussi prima di iniziare.
FAQ 5 Q: Quali modelli AI supporti?
Posso integrare API LLM adatte e modelli open-source in base alle tue esigenze, inclusi modelli compatibili con OpenAI, Anthropic, Google Gemini e altri modelli basati su API o auto-ospitati.
FAQ 6 Q: Come gestisci la sicurezza e i dati sensibili?
Seguo pratiche di sicurezza pratiche come variabili d'ambiente per i segreti, protezione delle API-key, convalida degli input, autenticazione dove necessario, accesso controllato alle risorse dell'applicazione e gestione sicura dei dati sensibili. I requisiti di sicurezza possono essere discussi in base alla tua applicazione.
FAQ 7 Q: L'applicazione AI può scalare con l'aumentare dell'uso?
Sì. Posso progettare l'applicazione con API scalabili, deployment basato su Docker, architettura modulare, caching dove appropriato, ottimizzazione di database/vector-store e separazione di frontend, backend, AI e componenti di dati per supportare la crescita futura.
