Vou criar dashboards personalizados com IA

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Ryan B
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Sobre este Serviço

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Eu crio dashboards personalizados integrados com IA que transformam dados confusos em algo que você realmente consegue ver e agir.


Tem uma fonte de dados sem uma maneira clara de entender ela? Uma caixa de entrada, uma planilha, uma API, um banco de dados. Os registros se acumulam mais rápido do que alguém consegue organizar manualmente, e não há uma tela única para trabalhar com tudo isso. É isso que eu faço.


Minha abordagem usa um classificador de duas camadas. A lógica baseada em regras cuida da maior parte da classificação. Uma fallback de IA (Claude) captura os casos extremos que as regras não conseguem resolver, e os resultados são armazenados em cache para que cada registro seja classificado uma única vez. A precisão permanece alta, e os custos com API continuam baixos.


O que você recebe: um dashboard ao vivo, hospedado, com busca, filtros, detecção de status e gráficos, conectado aos seus dados através de um pipeline limpo. Os níveis superiores adicionam múltiplas fontes de dados, código fonte e um servidor MCP personalizado para que você possa consultar seus dados através de Claude.


Minha stack: Python, Flask, JavaScript e APIs como Microsoft Graph, implantados no Render e Netlify. Há uma versão ao vivo no meu portfólio que você pode experimentar.


Como eu trabalho: Eu construo com um fluxo de trabalho assistido por IA, direcionando a arquitetura e a lógica de classificação. Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que possamos definir o escopo do seu projeto.

Conheça mais sobre Ryan B

Ryan B

I build AI powered data dashboards

  • A partir deEstados Unidos
  • Membro desdejul. de 2026
  • Responde em aprox.:1 hora
  • Idiomas

    Inglês, Hindi
I build custom dashboards that classify and track data, powered by a mix of rule-based logic and AI. There's a live one in my portfolio you can click through and try. Before this, I spent 13 years at American Express, most recently leading a team doing AI quality and human data operations: reviewing model outputs, running annotation teams, and building the quality standards production AI models were measured against. That work is why I'm careful about accuracy, edge cases, and the difference between a classifier that looks right and one that is. Got data you can't see clearly? Message me.

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