Vou projetar backend em python com fastapi e API rest

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Sohini B
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Sobre este Serviço

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Precisa de um backend que realmente suporte carga de produção, não um app Flask estilo tutorial sem autenticação e sem tratamento de erros?


Eu construo backends em Python usando FastAPI: endpoints assíncronos, autenticação JWT ou OAuth2, validação com Pydantic, SQLAlchemy com PostgreSQL ou MongoDB, tratamento adequado de erros e documentação OpenAPI gerada automaticamente. Cada API que entrego é testável, documentada e implantável, não apenas rodando no localhost.


O que posso criar para você:


  • APIs REST para frontends web ou mobile
  • Endpoints de serving de modelos de ML (carregar um modelo treinado, fornecer previsões via API)
  • Agendamento de tarefas em background (APScheduler ou Celery para tarefas como sincronização de dados, envio de e-mails, relatórios)
  • Design de banco de dados e configuração de esquema com migrations
  • Sistemas de autenticação: tokens JWT, controle de acesso baseado em papéis, gerenciamento de sessões


Já criei backends em FastAPI para um rastreador de portfólio fintech (sincronização de preços ao vivo, cálculos quantitativos, autenticação multiusuário) e um sistema de detecção de intrusões com ML (serving de modelos + monitoramento de drift). Posso compartilhar os repositórios mediante solicitação.


Me envie uma mensagem com seu caso de uso antes de fazer o pedido. Assim, posso definir o escopo do trabalho personalizado com precisão, evitando surpresas no meio do projeto.

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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