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Je vais construire une application web AI full stack nextjs en utilisant un backend ML en python
Je suis étudiant en ingénierie logicielle à l’Université de Westminster et professionnel en AI Engineering. Je me spécialise dans la réduction de l’écart entre l’apprentissage automatique avancé et le...
À propos de ce service
Vous avez besoin d'une application web AI personnalisée et performante ou d'un MVP SaaS ?
Beaucoup peuvent créer un frontend basique, et beaucoup peuvent entraîner un modèle, mais peu peuvent faire le pont pour construire un système prêt pour la production. Je suis étudiant en ingénierie logicielle avec une expérience R&D en entreprise, ayant construit des pipelines ML et des systèmes full-stack pour un fournisseur de télécommunications national. Je me spécialise dans la connexion de frontends Next.js avec des backends Python ML évolutifs.
Ce que je fournis :
Applications AI full-stack : interfaces interactives avec Next.js & Tailwind CSS, soutenues par des API robustes FastAPI ou Flask.
Pipelines ML avancés : déploiement de modèles personnalisés, entraînement et ingénierie des fonctionnalités (XGBoost, Transformers)[cite : 1].
Optimisation pour la production : conversion du modèle en ONNX runtime pour atteindre une latence inférieure à une seconde, réduisant vos coûts cloud[cite : 1].
Configuration sécurisée de la base de données : intégration transparente avec MySQL et Firebase[cite : 1].
*** VEUILLEZ M’ENVOYER UN MESSAGE AVANT DE COMMANDER afin que nous puissions examiner vos besoins précis et concevoir l’architecture idéale ! ***
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Dois-je fournir les modèles ou APIs AI ?
Si vous avez un modèle entraîné existant ou une API spécifique (comme OpenAI, HuggingFace), je l’intégrerai[cite : 1]. Sinon, nous pouvons discuter de la création ou de l’entraînement d’un pipeline ML Python personnalisé selon vos besoins.
Comment garantissez-vous que l’application AI fonctionne rapidement ?
J’utilise des architectures frontend modernes comme Next.js, associées à des techniques d’optimisation backend, telles que la conversion de modèles Python lourds en ONNX runtime, pour assurer une latence inférieure à une seconde en production.
