Vou construir um aplicativo móvel com recursos de aprendizado de máquina e IA

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Mahmoud E
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build a mobile app with machine learning and ai features
Tela Inteira
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Sobre este Serviço

Tradução automática

Eu crio aplicativos móveis que usam aprendizado de máquina, não aplicativos com uma palavra de destaque de ML grudada.


Sou estudante de Ciência de Dados que já entregou ferramentas móveis em produção para um cliente de telecomunicações (Flutter + Kotlin - um disca milhares de números via um serviço de fundo personalizado, o outro classifica resultados de chamadas apenas com sinais do dispositivo) e construiu sistemas de ML de ponta a ponta: um gêmeo digital de IoT que prevê leituras de sensores, uma plataforma financeira que sinaliza transações anômalas com Isolation Forest, e um classificador de imagens de jatos para o Google Summer of Code.


O que eu ofereço:

  • Aplicativos móveis Flutter/Kotlin, desde uma única tela até uma construção completa
  • Recursos de ML integrados ao app ou a um backend FastAPI - classificação, previsão, inferência no dispositivo
  • Arquitetura limpa e em camadas, não um protótipo que quebra no uso real
  • Comunicação direta, sem jargões

Se seu app só precisa funcionar bem sem IA, eu também faço isso - aplicativos Flutter/Kotlin sólidos são a outra metade do que faço.


Envie sua ideia e vou te dizer honestamente o que é realista para seu prazo e orçamento.

  • Tipo de aplicativo

    • Híbrido

  • Finalidade

    • Finanças
    • Mapas e navegação
    • Formação
    • IoT

  • Especialidade

    • Desempenho
    • Segurança
    • Armazenamento de dados
    • Integração via API

  • Linguagem de programação

    • Kotlin
    • Python
    • Dart

  • Frameworks

    • Flutter
    • Android

  • Ferramentas

    • Studio Android

Conheça mais sobre Mahmoud E

Mahmoud E

Machine Learning Engineer, Mobile Apps and AI

  • A partir deEgito
  • Membro desdeabr. de 2026
  • Responde em aprox.:1 hora

  • Idiomas

    Árabe, Inglês, Espanhol
Machine learning engineer who builds mobile apps with real AI inside them, not bolted on after - also open to general mobile app builds. Shipped two client apps for a telecom company: a bulk-USSD campaign tool and a call-outcome classifier, both in production. ML work: an agentic finance assistant (FastAPI + Claude), a digital twin predicting sensor readings and flagging anomalies, and a jet-image classifier for a physics research program (GSoC 2026). Stack: Flutter/Kotlin, PyTorch/scikit-learn, FastAPI. I test what I ship and flag scope issues before starting, not after.

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