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Je vais faire de l'apprentissage automatique llm rag ai automatisation et développement de modèles AI personnalisés
Développeur IA Full Stack, développeur d'applications web et mobiles IA, analyste de données
Développeur d'applications mobiles | Développeur de logiciels IA | Développeur web full stack Je suis un ingénieur full stack et IA passionné avec plus de 7 ans d'expérience, ayant réalisé plus de 370...
Niveau 2
Répond à des critères de performance élevés et a fait ses preuves en matière de satisfaction clients.
À propos de ce service
De nombreux projets d'IA commencent en force mais stagnent lors du déploiement. Le mode fonctionne en isolation mais ne se connecte à rien de réel. Je me spécialise dans la partie qui suit la démo.
Fort de plus de 7 ans d'expérience, 370+ projets, recommandé par Mercedes-Benz et Metro AG. Plus de 130 avis 5 étoiles. Certifié Google. Livraison 30% plus rapide grâce à des agents de codage AI.
Je crée des modèles AI personnalisés, des pipelines RAG et des systèmes d'automatisation AI pour les entreprises qui ont besoin d'une infrastructure fiable et évolutive qui devient opérationnelle.
Ce que je construis
- Modèles d'apprentissage automatique : classification, régression, NLP, vision par ordinateur en deep learning déployés en tant qu'API REST.
- LLM & pipelines RAG : bases de connaissances pour chatbots personnalisés avec Langchain, OpenAI & Claude.
- Agents AI & systèmes multi-agents : agents autonomes avec appel d'outils et orchestration.
- Workflows d'automatisation AI : pipelines n8n, microservices FastAPI, intégrations API.
- Modèles AI personnalisés fine-tuned : ChatGPT, LLaMA, Mistral via LoRA et QLoRA.
- Déploiement cloud : AWS, GCP avec pinecone, pgvector, chromaDB.
Stack technologique
Python, PyTorch, TensorFlow, LangChain, API OpenAI, API Claude, Hugging Face, n8n, FastAPI, Pinecone, AWS, GCP
Vous ne savez pas par où commencer ? Un clic peut tout changer. Contactez-moi pour démarrer.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Que livrez-vous exactement dans un projet d'apprentissage automatique ou d'automatisation AI ?
Un système entièrement fonctionnel, prêt pour la production, pas une démo. Selon votre package, cela inclut des modèles ML entraînés, des pipelines RAG, des intégrations LLM, des workflows d'automatisation n8n, des API REST et un déploiement cloud sur AWS ou GCP. Le code source complet et la documentation sont toujours inclus.
Ai-je besoin d'un pipeline RAG ou d'un modèle AI personnalisé fine-tuned ?
Le RAG est idéal lorsque vous souhaitez que l'IA réponde à partir de vos propres documents ou bases de données. La fine-tuning est préférable lorsque vous souhaitez que l'IA se comporte ou réponde d'une manière spécifique. La plupart des systèmes LLM en production utilisent les deux, contactez-moi et je vous dirai ce qui convient le mieux à votre cas d'usage.
Qui possède le code et le modèle AI après livraison ?
Vous. La propriété complète du code source, des modèles entraînés et de la documentation est transférée lors de la livraison. Je signe également des NDA sur demande.
Quelles données sont nécessaires pour démarrer un projet de développement LLM ou RAG ?
Vos documents, URLs, bases de données ou toute source de données avec laquelle l'IA doit travailler, ainsi qu'une description de ce que le système doit faire. Si vous n'êtes pas sûr, contactez-moi d'abord et nous définirons ensemble.
Pouvez-vous intégrer le système d'automatisation AI dans mon application existante ?
Oui. Je crée des API REST et des backends FastAPI qui connectent votre système d'apprentissage automatique ou LLM à votre plateforme, CRM ou workflow existant.
Proposez-vous une assistance post-livraison ?
Oui, un support de 30 jours après le lancement est inclus dans tous les packages. Pour une intégration AI continue et la maintenance, contactez-moi pour un arrangement personnalisé.
Combien de temps faut-il pour un modèle AI personnalisé ou un pipeline RAG ?
RAG ou modèle ML de base : 5 jours. Pipeline LLM en production avec automatisation AI : 10 jours. Système d'entreprise complet avec fine-tuning GPT et déploiement cloud : 21 jours.
