Engenharia de machine learning de ponta a ponta — desde o pré-processamento de dados e treinamento de modelos até a implantação em nuvem no GCP e Hugging Face. Deep learning, visão computacional, PNL, modelagem preditiva e previsão de séries temporais, tudo gerenciado em todo o ciclo de vida do MLOps.
Vou construir e implantar modelos de machine learning personalizados e pipelines de MLOps — por hora
1 hora de engenharia profissional de aprendizado de máquina. Ideal para consultas iniciais, escopo de projeto, revisões de código ou pequenas tarefas focadas. Envie-me uma mensagem antes de fazer o pedido.
- 1 hora de tempo de engenharia de ML
- Escopo do projeto ou revisão de código
- Resumo escrito das descobertas ou recomendações
- Mensagem de acompanhamento com os próximos passos
5 horas de engenharia de ML dedicada para compilações contidas — pré-processamento de dados, prototipagem de modelos, engenharia de recursos ou implantação de um modelo existente. Envie-me uma mensagem antes de fazer o pedido.
- 5 horas de tempo de engenharia de ML
- Pré-processamento de dados ou engenharia de recursos
- Prototipagem de modelo ou treinamento
- Código-fonte entregue
- Atualizações de progresso contínuas
- Documentação escrita do trabalho concluído
10 horas de engenharia de ML de ponta a ponta para construções substanciais — pipelines de treinamento completos, implantações em nuvem ou sistemas completos de prova de conceito. Envie-me uma mensagem antes de fazer o pedido.
- 10 horas de tempo de engenharia de ML
- Desenvolvimento completo de pipeline de ponta a ponta
- Treinamento de modelo, avaliação e otimização
- Implantação em nuvem (GCP ou Hugging Face)
- Todo o código-fonte e documentação
- Atualizações de progresso contínuas
- Orientação de suporte pós-entrega
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Detalhes principais sobre este serviço para ajudá-lo a decidir. Gerado por Zinn Hub, não pelo vendedor.
Posição de Valor
Cobertura MLOps
Especialidades Principais
Pilha de Tecnologia
Formato de Entrega
O Que Você Receberá
Descrição Completa
Construo e implanto sistemas completos de aprendizado de máquina prontos para produção que resolvem problemas reais de negócios — não apenas protótipos que ficam em um notebook acumulando poeira.
Com 15 anos de experiência profissional como líder criativo antes de fazer a transição para engenharia de aprendizado de máquina, trago algo que a maioria dos engenheiros de ML não tem: uma perspectiva estratégica e focada nos negócios. Não apenas construo modelos — eu entendo por que você precisa deles e o que eles precisam alcançar comercialmente. Isso significa que cada sistema que entrego é projetado com seus objetivos operacionais reais em mente, não apenas métricas de precisão técnica.
Minha expertise abrange todo o ciclo de vida de MLOps. Eu lido com tudo, desde engenharia de dados brutos e extração de recursos até treinamento de modelos, avaliação e implantação completa de CI/CD na Google Cloud Platform ou Hugging Face. Você não precisa contratar pessoas separadas para preparação de dados, modelagem e implantação — eu entrego o pipeline completo.
Minhas especializações principais incluem modelagem preditiva para previsão de resultados comerciais, visão computacional e aprendizado profundo usando redes neurais convolucionais, processamento de linguagem natural para análise de texto e compreensão de linguagem, previsão de séries temporais para planejamento de demanda e previsão operacional, e aplicações de GenAI incluindo pipelines RAG e integrações LangChain.
Projetos reais que construí e implementei incluem um sistema de detecção de anomalias usando autoencoders e espectrogramas mel para manutenção preditiva (finalista no ITEC Beijing), um aplicativo de previsão de enxaqueca de ponta a ponta implementado no Hugging Face, um modelo de previsão de demanda de restaurante para otimização de estoque, um classificador de doenças de plantas baseado em CNN implementado no GCP com um frontend ao vivo e um aplicativo de correção de lição de casa com IA para o setor educacional.
Minha stack de tecnologia inclui Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, MLflow, Docker, GitHub Actions, GCP e Hugging Face — tudo o que você precisa para levar um conceito de dados brutos a um sistema implantado, escalável e ao vivo.
Este Zinn é precificado por hora. Por favor, envie-me uma mensagem antes de fazer o pedido para que possamos definir o escopo do seu projeto, estimar as horas necessárias e garantir que estamos alinhados quanto aos entregáveis antes de você se comprometer. Em seguida, basta selecionar o número de horas como sua quantidade no checkout.
Vamos transformar seus dados em uma solução implementada que realmente funciona.
Garantia de Qualidade Zinner
Cada Zinner é revisado e aprovado antes de ingressar na plataforma.
Todos os serviços são respaldados pelo nosso compromisso de garantia de qualidade.
Seu pagamento está protegido até você aprovar o trabalho entregue.
Comparar Pacotes
| Recurso | Uma hora | Bloco de 5 Hora | Bloco de 10 Hora |
|---|---|---|---|
| Tempo de Entrega | 2 dias | 7 dias | 10 dias |
| Revisões | 1 | 2 | 3 |
| 1 hora de tempo de engenharia de ML | ✓ | ✕ | ✕ |
| Escopo do projeto ou revisão de código | ✓ | ✓ | ✓ |
| Resumo escrito das descobertas ou recomendações | ✓ | ✕ | ✕ |
| Mensagem de acompanhamento com próximos passos | ✓ | ✕ | ✕ |
| 5 horas de tempo de engenharia de ML | ✕ | ✓ | ✕ |
| Pré-processamento de dados ou engenharia de recursos | ✕ | ✓ | ✕ |
| Prototipagem ou treinamento de modelo | ✕ | ✓ | ✕ |
| Código-fonte entregue | ✕ | ✓ | ✕ |
| Atualizações de progresso ao longo do processo | ✕ | ✓ | ✓ |
| Documentação escrita do trabalho concluído | ✕ | ✓ | ✕ |
| 10 horas de tempo de engenharia de ML | ✕ | ✕ | ✓ |
| Desenvolvimento completo de pipeline de ponta a ponta | ✕ | ✕ | ✓ |
| Treinamento, avaliação e otimização de modelos | ✕ | ✕ | ✓ |
| Implantação em nuvem (GCP ou Hugging Face) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Todo o código-fonte e documentação | ✕ | ✕ | ✓ |
| Orientação de suporte pós-entrega | ✕ | ✕ | ✓ |
Amostras
Ver exemplos do trabalho do vendedor relacionado a este Zinn.
Portfólio
Exemplos do trabalho do vendedor relacionados a este Zinn.

Aplicativo de ponta a ponta
Aplicativo de processamento de áudio de ponta a ponta, para detecção de anomalias em motores de barco


Aplicativo de IA para correção de trabalhos de casa
Aplicativo de IA para Correção de Lições de Casa hospedado no GCP e usando Modelos Gemini

Informações Extras
Minhas Habilidades
Detalhes do Serviço
Perguntas Frequentes
Porque cada projeto de ML é diferente. Preciso entender seus dados, seu problema de negócio e seus resultados esperados antes de poder fornecer uma estimativa precisa das horas necessárias. Uma rápida conversa de escopo garante que você pague apenas pelo que realmente precisa e que estejamos totalmente alinhados antes que qualquer trabalho comece.
Cada pacote representa um bloco de horas à minha taxa horária. Você seleciona o pacote que melhor se adapta ao escopo do seu projeto, e o seletor de quantidade permite multiplicar se precisar de mais horas. Por exemplo, pedir 2x do pacote Padrão lhe dá 10 horas. Concordaremos com o escopo exato e as horas antes de você fazer seu pedido.
Discutiremos isso durante a fase de escopo. Se um projeto crescer além da estimativa original, avisarei antes de qualquer hora adicional ser trabalhada para que você possa decidir como proceder. Nunca cobro por tempo em que não concordamos.
Sim. Você precisará fornecer o conjunto de dados ou a fonte de dados para o seu projeto. Durante nossa conversa de escopo, eu o aconselharei sobre os requisitos de dados, formatação e qualquer pré-processamento que possa ser necessário antes de começarmos.
Minha stack principal é Python com TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas e NumPy. Para MLOps, uso MLflow, Docker, GitHub Actions e faço deploy no Google Cloud Platform ou Hugging Face. Se o seu projeto exigir um framework específico, me avise durante o escopo.
Sim. Todo o código-fonte, modelos e documentação produzidos durante o seu projeto são entregues a você e são seus para usar, modificar e implantar como achar melhor.
Com certeza. Se você precisa que um modelo existente seja melhorado, retreinado ou implantado em produção, posso continuar de onde você ou um desenvolvedor anterior parou. Basta compartilhar o que você tem durante nossa conversa de escopo.
Meus projetos implementados abrangem saúde, agricultura, alimentos e bebidas, educação e manutenção industrial. Dito isso, os princípios de aprendizado de máquina se aplicam a todas as indústrias — se você tem dados e um problema de negócios, posso projetar uma solução.
O pacote Premium inclui orientação de suporte pós-entrega. Para manutenção ou monitoramento contínuo além disso, podemos discutir um arranjo separado durante nossa conversa de escopo.
Este serviço é ideal para tarefas de ML focadas e bem definidas a uma taxa horária competitiva. Meu Zinn Sênior de ML e Ciência de Dados é para projetos mais complexos que exigem experiência arquitetônica mais profunda, design de sistema avançado, configuração de pipeline CI/CD e implantação completa em nível de produção — refletido na taxa mais alta.
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