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Costruirò un'app web full stack con integrazione di intelligenza e machine learning
Sohini B
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruisco applicazioni web full-stack dove sia il frontend che il layer AI/ML sono realizzati correttamente, non una shell React che chiama un'API di chatbot e la definisce "integrazione AI".
- Sul frontend: React 19 o Next.js con Tailwind CSS, struttura dei componenti pulita, responsive su tutte le dimensioni dello schermo, tempi di caricamento rapidi.
- Sul backend: Python con FastAPI, API REST protette da JWT, PostgreSQL o MongoDB, pianificazione in background dove necessario. Il backend è pronto per la produzione, non una demo di server di sviluppo.
- Per AI/ML: Posso integrare LLMs (OpenAI, Groq, modelli open-source via API), costruire modelli ML personalizzati (classificazione, rilevamento anomalie, raccomandazioni) e collegare pipeline di dati reali, non solo un wrapper per prompt.
Progetti recenti:
- QuantLedger: tracker di portafoglio fintech che sincronizza prezzi in tempo reale su 14 classi di attività, con motore di rischio quantistico (rapporto Sharpe, volatilità, matrice di sensibilità cross-asset)
- NetSentinel: sistema di rilevamento intrusioni di rete basato su ML usando XGBoost + MLflow + Evidently AI per il monitoraggio del drift
- Spark: strumento di visualizzazione progetti alimentato da LLM usando Groq + Supabase + Next.js
Contattami prima di ordinare, ti dirò sinceramente se il tuo progetto si adatta ai miei pacchetti o se necessita di un preventivo personalizzato.
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Sohini B
Full Stack Engineer Building AI Powered Apps
- DaIndia
- Membro dagiu 2025
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Bengali, Inglese, Hindi
Full-stack developer building products where React/Next.js meets real AI integration, not an API wrapper but actual ML pipelines underneath. Backend in Python/FastAPI, deploying ML models alongside REST APIs. Recent work –
QuantLedger: A fintech portfolio tracker with live market data and quant risk metrics.
NetSentinel: An ML-based intrusion detection system using XGBoost with full MLOps tracking (MLflow, Evidently AI).
Spark: An LLM-integrated project visualization tool.
I scope realistically, communicate clearly, and ship code that holds up past the demo, not just the pitch.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali funzionalità AI/ML puoi effettivamente costruire — non solo chiamate API?
Modelli ML personalizzati (classificazione, rilevamento anomalie, raccomandazioni), pipeline LLM con contesto/memoria reale, endpoint di servizio modello e monitoraggio del drift dei dati. Non solo wrapper per ChatGPT.
Qual è il tuo stack tecnologico?
Frontend: React 19 o Next.js + Tailwind. Backend: Python + FastAPI + PostgreSQL. AI/ML: XGBoost, scikit-learn, API OpenAI/Groq, MLflow. Autenticazione: JWT. Deployment: Docker.
Devo fornire un design o te lo crei tu?
Posso lavorare dal tuo file Figma, da un sito di riferimento o da un brief scritto. Se non hai alcun design, ti suggerirò un layout pulito — basta che mi descrivi cosa ti serve.
Il codice sarà mio dopo la consegna?
Sì. La proprietà del codice sorgente completo viene trasferita alla consegna. Consegnato tramite repo GitHub o zip, a tua scelta. Nessuna restrizione di licenza.
Puoi distribuire l'app dopo averla creata?
La guida di base al deployment è inclusa. Il deployment assistito su Vercel, Railway o Render è disponibile come add-on — contattami prima di ordinare.
Cosa succede se il mio progetto è più grande del pacchetto Premium?
Contattami prima di ordinare. Offro preventivi personalizzati per progetti di maggiori dimensioni. Ti darò una timeline e un prezzo onesti — niente sorprese a metà progetto.
Devo fornirti le mie API keys?
Sì, se si tratta di un servizio API a pagamento, avrò bisogno delle tue API keys. Per API gratuite open-source, puoi farmi sapere se hai esigenze particolari e prenderò le misure necessarie.
