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Vou construir um aplicativo web AI full stack com Next.js usando backend de ML em Python
Sou estudante de Engenharia de Software na Universidade de Westminster e profissional em Engenharia de IA. Especializo-me em conectar o avanço do Machine Learning com arquiteturas modernas de web full...
Sobre este Serviço
Precisa de uma aplicação web de IA personalizada e de alto desempenho ou um MVP de SaaS?
Muitos conseguem criar um frontend básico, e muitos podem treinar um modelo, mas poucos conseguem fazer a ponte para construir um sistema pronto para produção. Sou estudante de Engenharia de Software com experiência em P&D empresarial na construção de pipelines de ML e sistemas full-stack em uma operadora de telecomunicações nacional. Especializo-me em conectar frontends Next.js com backends escaláveis de ML em Python.
O que entrego:
Aplicações de IA full-stack: interfaces interativas com Next.js & Tailwind CSS, apoiadas por APIs robustas FastAPI ou Flask.
Pipelines avançados de ML: implantação de modelos personalizados, treinamento e engenharia de recursos (XGBoost, Transformers)[cite: 1].
Otimização para produção: conversão de modelos para ONNX runtime para alcançar latência inferior a um segundo, reduzindo seus custos na nuvem[cite: 1].
Configuração segura de banco de dados: integração perfeita com arquiteturas MySQL e Firebase[cite: 1].
*** POR FAVOR, ME ENVIE UMA MENSAGEM ANTES DE PEDIR PARA QUE POSSAMOS REVISAR OS REQUISITOS EXATOS DO SEU PROJETO E DESENHAR A ARQUITETURA PERFEITA! ***
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso fornecer os modelos ou APIs de IA?
Se você já possui um modelo treinado ou uma API específica (como OpenAI, HuggingFace), eu integrarei[cite: 1]. Caso contrário, podemos discutir a construção ou treinamento de um pipeline de ML em Python do zero, dependendo dos requisitos do seu projeto.
Como você garante que o aplicativo de IA seja rápido?
Utilizo arquiteturas modernas de frontend como Next.js junto com técnicas de otimização de backend, como converter modelos pesados de Python para ONNX runtimes, para garantir latência inferior a um segundo em produção.
