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Je développerai des rag personnalisés, des agents IA et de l'automatisation en python pour votre entreprise
Hammad Ishaq
À propos de ce service
Traduction automatique
Arrêtez de payer pour des démos d'IA qui se cassent en production.
Je suis un développeur Python spécialisé en IA, qui construit des systèmes RAG, des agents IA et de l'automatisation
qui fonctionnent réellement 24/7, pas des chatbots de jouet qui hallucinent sur des données réelles.
CE QUE JE FOURNIS :
- Chatbots RAG qui communiquent avec vos PDFs, Notion, sites web avec des réponses sans hallucinations en utilisant LangChain + Pinecone/pgvector
- Agents IA appelant des outils qui naviguent, recherchent, extraient des données et exécutent de vraies tâches
- Automatisation Python, backends FastAPI, web scraping, automatisation de workflows avec n8n
- Intégration LLM GPT, Claude, Gemini, Llama dans votre application existante
- Bases de données vectorielles pipelines de récupération de niveau production qui évoluent
POURQUOI ME CHOISIR :
- Priorité à la production : j’écris du code qui gère les cas limites, pas des démos Streamlit
- Vos clés API, votre code source, vos données, sans dépendance à un fournisseur
- Communication claire et mises à jour asynchrones tout au long du projet
- Garantie de correction de bugs gratuite pendant 7 jours sur chaque projet
TECH STACK :
Python, LangChain, FastAPI, OpenAI, Anthropic Claude, Pinecone, pgvector, AWS, n8n
Idéal pour les fondateurs SaaS, e-commerce, agences et PME qui ont besoin d'une vraie IA qui livre.
Contactez-moi avant de commander pour que je puisse définir l’architecture adaptée à votre cas d’usage.
Découvrez Hammad Ishaq
Hammad Ishaq
AIML Engineer
- DePakistan
- Membre depuismai 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais, Punjabi, Arabe
My journey began in 2021 as a Node.js developer, but curiosity pulled me deep into machine learning, where I've spent years mastering deep learning, computer vision, predictive modeling, and model deployment at scale. Certified by Stanford, DeepLearning.AI, and IBM, I design and deploy production-grade ML systems, architect agentic AI pipelines and multi-agent workflows with LangChain and LangGraph, fine-tune LLMs, and build RAG architectures for context-aware AI. Skilled in end-to-end MLOps using Docker, FastAPI, and cloud platforms engineering intelligent systems that deliver real impact.
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Qu'est-ce que RAG et pourquoi en ai-je besoin ?
RAG (Retrieval Augmented Generation) permet à l’IA de répondre uniquement à partir de vos données — vos PDFs, site web ou base de données — au lieu de deviner. Cela élimine les hallucinations et garantit des réponses précises. Si votre chatbot doit répondre de façon factuelle sur votre entreprise, vous avez besoin de RAG.
Avec quels LLMs et outils travaillez-vous ?
GPT-5, GPT-4o, Claude (Anthropic), Gemini, Llama, et Mistral. Pour bases de données vectorielles : Pinecone, pgvector, Qdrant, Chroma. Frameworks : LangChain, LlamaIndex, FastAPI. Je choisis la stack adaptée selon votre budget et vos besoins en confidentialité.
Ai-je la propriété du code source et des données ?
Oui, à 100 %. Vous obtenez le code source complet, toutes vos clés API restent dans votre compte, et vos données résident dans votre infrastructure. Pas de dépendance à un fournisseur. Je peux déployer sur votre AWS, GCP, ou transmettre à votre équipe pour déploiement.
Dois-je fournir des clés API ?
Oui. Vous fournissez vos propres clés API OpenAI, Anthropic ou autres LLM pour contrôler l’usage et la facturation. Je vous guide lors de la configuration si vous êtes novice.
L’agent IA peut-il se connecter à mes outils existants ?
Oui. Je m’intègre avec HubSpot, Salesforce, Slack, Notion, Google Drive, WhatsApp, Zapier, n8n, et tout outil disposant d’une API. Les agents peuvent lire des données, créer des enregistrements et déclencher des workflows automatiquement.
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Une description claire du problème, des données d’exemple (PDFs, feuilles, URLs), et l’accès à toute API ou compte que l’agent doit connecter. Un court appel ou un fil de messages m’aide à bien définir le périmètre.
