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Vou construir modelos de NLP para classificação de texto e extração de documentos
Engenheiro de Machine Learning, Agentes de IA, MCP e Visão Computacional
Eu crio agentes de IA, servidores MCP, modelos de visão computacional e pipelines de automação de documentos. Tenho mais de 7 anos de experiência em análise de dados, automação e sistemas preditivos. ...
Sobre este Serviço
Eu construo pipelines de NLP e processamento de documentos para classificação de texto, extração estruturada e automação de fluxo de trabalho.
Dependendo da sua tarefa, preparo e rotulo dados, ajusto um modelo transformer ou uso uma pipeline de extração com IA, valido campos e entrego código Python ou um serviço FastAPI.
Meu trabalho de aquisição inclui classificação de elegibilidade com Macro F1 0.9639 e 96,4% de precisão, além de pipelines de extração de documentos processando aproximadamente 2.000 avisos por dia. Esses são resultados de projetos específicos, não garantias para novos dados.
O escopo pode incluir processamento de PDF, HWP/HWPX ou texto, saídas em JSON ou CSV, validação de campos, avaliação e instruções de implantação. OCR e layouts incomuns devem ser discutidos antes de fazer o pedido.
Por favor, envie arquivos representativos, campos ou rótulos necessários, volume de dados e seu ambiente de destino. Concordaremos com os entregáveis e critérios de aceitação antes de iniciar o trabalho.
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Que experiência relevante em NLP você possui?
Construi classificadores de elegibilidade de aquisição usando RoBERTa e LoRA, pipelines de extração de documentos e modelos INT8 ONNX servidos via FastAPI. Meu trabalho cobre preparação de dados, avaliação e implantação, com resultados medidos separadamente para cada tarefa.
E se eu tiver poucos dados rotulados?
Podemos considerar transferência de aprendizado, supervisão fraca ou uma linha de base com IA, dependendo da tarefa. Vou inspecionar exemplos representativos e avaliar em dados reservados. Um pequeno exemplo sozinho não garante precisão confiável.
Você consegue cuidar também da coleta de dados?
Preparação ou coleta de dados podem ser incluídas quando fontes, acesso autorizado e campos necessários forem acordados previamente. Os formatos de documentos e necessidades de OCR devem ser revisados usando arquivos de amostra antes que eu confirme o escopo.
Qual a precisão que os modelos podem alcançar?
A precisão depende da tarefa, dos rótulos, da qualidade dos dados e da divisão de avaliação. Estabelecemos uma linha de base e medimos em amostras reservadas usando métricas apropriadas como precisão, recall e F1. Resultados de projetos passados não garantem um novo conjunto de dados.
