Je vais créer une application web full stack avec intégration de l'intelligence et du machine learning


À propos de ce service
Traduction automatique
Je crée des applications web full-stack où le frontend et la couche AI/ML sont tous deux réalisés correctement, pas une simple coquille React appelant une API de chatbot et la qualifiant d'« intégration AI ».
- Sur le frontend : React 19 ou Next.js avec Tailwind CSS, structure de composants propre, responsive sur toutes les tailles d'écran, temps de chargement rapides.
- Sur le backend : Python avec FastAPI, API REST sécurisées par JWT, PostgreSQL ou MongoDB, planification en arrière-plan si nécessaire. Le backend est prêt pour la production, pas une démo de serveur de développement.
- Pour l'AI/ML : Je peux intégrer des LLM (OpenAI, Groq, modèles open-source via API), créer des modèles ML personnalisés (classification, détection d'anomalies, recommandations), et connecter des pipelines de données en temps réel, pas seulement un wrapper de prompt.
Projets récents :
- QuantLedger : plateforme fintech de suivi de portefeuille synchronisant les prix en direct sur 14 classes d'actifs, avec un moteur de risque quantitatif (ratio de Sharpe, volatilité, matrice de sensibilité inter-asset)
- NetSentinel : système de détection d'intrusions réseau basé sur ML utilisant XGBoost + MLflow + Evidently AI pour la surveillance des dérives
- Spark : outil de visualisation de projets alimenté par LLM utilisant Groq + Supabase + Next.js
Contactez-moi avant de commander, je vous dirai honnêtement si votre projet correspond à mes packages ou s'il nécessite un devis personnalisé.
Découvrez Sohini B
Full Stack Engineer Building AI Powered Apps
- DeInde
- Membre depuisjuin 2025
- Temps de réponse moy.1 heure
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Bengali, Anglais, Hindi
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FAQ
Traduction automatique
Quelles fonctionnalités AI/ML pouvez-vous réellement construire — pas seulement des appels API ?
Modèles ML personnalisés (classification, détection d'anomalies, recommandations), pipelines LLM avec contexte/mémoire réels, endpoints de mise en service de modèles, et surveillance des dérives de données. Pas seulement des wrappers ChatGPT.
Quelle est votre stack technologique ?
Frontend : React 19 ou Next.js + Tailwind. Backend : Python + FastAPI + PostgreSQL. AI/ML : XGBoost, scikit-learn, APIs OpenAI/Groq, MLflow. Auth : JWT. Déploiement : Docker.
Dois-je fournir un design ou le créerez-vous ?
Je peux travailler à partir de votre fichier Figma, d'un site de référence ou d'un cahier des charges écrit. Si vous n'avez aucun design, je proposerai une mise en page épurée — décrivez simplement ce dont vous avez besoin.
Le code sera-t-il à moi après la livraison ?
Oui. La propriété du code source complet est transférée à la livraison. Livré via repo GitHub ou zip, selon votre choix. Aucune restriction de licence.
Pouvez-vous déployer l'application après l'avoir créée ?
Une assistance de base pour le déploiement est incluse. Un déploiement assisté sur Vercel, Railway ou Render est disponible en option — contactez-moi avant de commander.
Et si mon projet est plus grand que le package Premium ?
Contactez-moi avant de commander. Je propose des devis personnalisés pour des projets plus importants. Je vous donnerai un calendrier et un prix honnêtes — pas de surprises en cours de projet.
Dois-je vous fournir mes clés API ?
Oui, si c'est un service API payant, j'aurai besoin de vos clés API. Pour les APIs open-source gratuites, vous pouvez me faire part de vos spécificités et je prendrai les dispositions nécessaires.

