Je vais créer une application mobile avec des fonctionnalités d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle

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Mahmoud E
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À propos de ce service

Traduction automatique

Je conçois des applications mobiles qui utilisent l'apprentissage automatique, pas des applications avec un simple mot-clé ML ajouté en surface.


Je suis étudiant en Data Science qui a déployé des outils mobiles en production pour un client de télécommunications (Flutter + Kotlin - l’un compose des milliers de numéros via un service en arrière-plan personnalisé, l’autre classe les résultats d’appels à partir de signaux locaux uniquement) et construit des systèmes ML de bout en bout : un jumeau numérique IoT qui prédit les lectures de capteurs, une plateforme financière qui détecte les transactions anormales avec Isolation Forest, et un classificateur d’images pour Google Summer of Code.


Ce que je propose :

  • Applications mobiles Flutter/Kotlin, d’un seul écran à une application complète
  • Fonctionnalités ML intégrées à l’application ou à un backend FastAPI - classification, prédiction, inférence locale
  • Architecture propre et en couches, pas un prototype qui ne tient pas la route en utilisation réelle
  • Communication claire, sans jargon

Si votre application doit simplement bien fonctionner sans IA, je peux aussi le faire - des applications Flutter/Kotlin solides représentent l’autre moitié de mon travail.


Envoyez-moi votre idée et je vous dirai honnêtement ce qui est réaliste pour votre délai et votre budget.

Découvrez Mahmoud E

Mahmoud E

Machine Learning Engineer, Mobile Apps and AI

  • DeÉgypte
  • Membre depuisavr. 2026
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Langues

    Arabe, Anglais, Espagnol
Machine learning engineer who builds mobile apps with real AI inside them, not bolted on after - also open to general mobile app builds. Shipped two client apps for a telecom company: a bulk-USSD campaign tool and a call-outcome classifier, both in production. ML work: an agentic finance assistant (FastAPI + Claude), a digital twin predicting sensor readings and flagging anomalies, and a jet-image classifier for a physics research program (GSoC 2026). Stack: Flutter/Kotlin, PyTorch/scikit-learn, FastAPI. I test what I ship and flag scope issues before starting, not after.

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