Je vais fournir l'infrastructure d'IA autonome aurora core


À propos de ce service
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Arrêtez de payer pour de simples wrappers ChatGPT qui se cassent en production. Vous avez besoin d'une infrastructure autonome qui exécute réellement.
Je suis un ingénieur principal en IA spécialisé dans les flux de travail agentiques. Je ne me contente pas de prompt l’IA ; je construis des systèmes backend robustes (comme ma architecture propriétaire Aurora Core) qui permettent à l’IA de réfléchir, d’interagir avec des API externes et d’automatiser des tâches complexes de manière autonome.
Ce que je construis pour vous :
- Agents IA autonomes : logique personnalisée utilisant LangChain, CrewAI ou Python brut.
- Intégrations complexes : connecter votre agent à des CRM, Google Sheets ou des API personnalisées.
- Backends ultra rapides : alimentés par FastAPI pour une exécution en temps réel sans latence.
- Code prêt à déployer : architecture propre prête pour l’hébergement sur AWS, GCP ou VPS.
Ma stack principale : Python, FastAPI, Next.js, bases de données vectorielles, API OpenAI/Anthropic.
Pourquoi travailler avec moi ? Consultez ma galerie de service pour voir la démo "Aurora Core" d’une interface autonome prête pour la production. Je crée des logiciels de niveau entreprise qui évoluent, pas des scripts fragiles pour le weekend.
- ️ ATTENTION : une IA de haut niveau nécessite une planification stratégique. CONTACTEZ-MOI AVANT DE COMMANDER pour une consultation technique de 15 minutes. Commençons par concevoir votre architecture.
Découvrez Gabriel S
Android Developer
- DeArgentine
- Membre depuisavr. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
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FAQ
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Construisez-vous seulement des wrappers simples pour ChatGPT ?
Non. Je construis une infrastructure AI autonome. Mes systèmes utilisent une logique avancée (LangChain/Python) pour interagir avec des bases de données, des API et exécuter des tâches, pas seulement du chat.
Pourquoi ai-je besoin d'une consultation avant de commander ?
Pour garantir le succès. Les workflows AI complexes nécessitent une planification architecturale appropriée. Une discussion de 15 minutes permet de choisir la bonne stack (FastAPI, bases de données vectorielles, etc.) selon vos besoins spécifiques.

