Vou criar um aplicativo web full stack com integração de inteligência e aprendizado de máquina

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Sohini B
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Sobre este Serviço

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Eu crio aplicações web full-stack onde o frontend e a camada de IA/ML são feitos de forma adequada, não apenas uma casca de React chamando uma API de chatbot e chamando isso de "integração de IA".


  • No frontend: React 19 ou Next.js com Tailwind CSS, estrutura de componentes limpa, responsivo em todos os tamanhos de tela, tempos de carregamento rápidos.
  • No backend: Python com FastAPI, APIs REST seguras com JWT, PostgreSQL ou MongoDB, agendamento em background quando necessário. O backend está pronto para produção, não é uma demonstração de servidor de desenvolvimento.
  • Para IA/ML: Posso integrar LLMs (OpenAI, Groq, modelos de código aberto via API), criar modelos de ML personalizados (classificação, detecção de anomalias, recomendação) e conectar pipelines de dados reais, não apenas um wrapper de prompt.


Projetos recentes:


  1. QuantLedger: rastreador de portfólio fintech sincronizando preços ao vivo de 14 classes de ativos, com um motor de risco quântico (índice de Sharpe, volatilidade, matriz de sensibilidade entre ativos)
  2. NetSentinel: sistema de detecção de intrusões na rede baseado em ML usando XGBoost + MLflow + Evidently AI para monitoramento de drift
  3. Spark: ferramenta de visualização de projetos alimentada por LLM usando Groq + Supabase + Next.js


Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido, assim te digo honestamente se seu projeto se encaixa nos meus pacotes ou se precisa de um orçamento personalizado.

Conheça mais sobre Sohini B

Sohini B

Full Stack Engineer Building AI Powered Apps

  • A partir deÍndia
  • Membro desdejun. de 2025
  • Responde em aprox.:1 hora
  • Idiomas

    Bengali, Inglês, Hindi
Full-stack developer building products where React/Next.js meets real AI integration, not an API wrapper but actual ML pipelines underneath. Backend in Python/FastAPI, deploying ML models alongside REST APIs. Recent work – QuantLedger: A fintech portfolio tracker with live market data and quant risk metrics. NetSentinel: An ML-based intrusion detection system using XGBoost with full MLOps tracking (MLflow, Evidently AI). Spark: An LLM-integrated project visualization tool. I scope realistically, communicate clearly, and ship code that holds up past the demo, not just the pitch.

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