Ik ben je professionele ai-ontwikkelaar voor aangepaste machine learning apps


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ben je op zoek naar een AI-systeem op productieniveau in plaats van een eenvoudige API-wrapper? Als een Applied AI Engineer die gespecialiseerd is in geavanceerde LLM-toepassingen, bouw ik zeer geoptimaliseerde, veilige en schaalbare AI-infrastructuur die is afgestemd op jouw bedrijfsbehoeften.
Wat ik voor je kan ontwikkelen:
Autonome AI-agenten: Multi-agent frameworks ontworpen om complexe, meerstaps workflows zelfstandig uit te voeren.
Geavanceerde RAG & GraphRAG: Systemen voor kennisophaling met hoge nauwkeurigheid die veilig verbonden zijn met jouw privé-databases of documenten.
Fine-Tuning & MLOps: Op maat getrainde domeinspecifieke modellen geoptimaliseerd voor bedrijfsvoering.
Modeloptimalisatie: Versnel inferentie en verlaag compute-kosten met geavanceerde quantization en speculative decoding.
Waarom samenwerken met een Pro AI Engineer?
Ik schrijf niet alleen eenvoudige scripts; ik ontwerp robuuste, privacy-conforme AI-architecturen die edge cases naadloos afhandelen en efficiënt schalen. Van het eerste pipeline-ontwerp tot productieklare MLOps-workflows, ik zorg dat jouw AI perfect werkt.
Stuur me gerust een bericht voordat je een bestelling plaatst om je aangepaste projectwensen te bespreken!
Maak kennis met Gunjesh
Ai Engineer
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsjul 2026
Talen
Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik mijn eigen API-sleutels of cloud-infrastructuur aanleveren?
Ja, je moet de API-sleutels (zoals OpenAI, Anthropic of Cohere) of cloud compute-infrastructuur (AWS, GCP, RunPod) aanleveren waar de applicatie wordt gehost. Ik begeleid je bij het veilig instellen hiervan indien nodig.
Hoe zorg je dat mijn privégegevens van mijn bedrijf veilig en privé blijven?
Gegevensprivacy staat voorop. Ik bouw veilige, compliant AI-architecturen met data-masking, enterprise vector databases of lokale open-source modellen (zoals Llama of Mistral), zodat je data nooit je servers verlaat.
Wat is het verschil tussen standaard RAG en GraphRAG?
Standaard RAG vindt specifieke feiten via vector search. GraphRAG brengt data eerst in kaart in een knowledge graph, waardoor de LLM complexe relaties kan leggen over duizenden pagina’s en holistische, hoog-niveau vragen kan beantwoorden.
Kun je werken met open-source modellen of lokale deployment?
Absoluut. Ik werk veel met zowel commerciële APIs als open-source modellen. Ik kan modellen finetunen, optimaliseren (via quantization) en lokaal of op private cloud servers deployen, zodat je volledig afhankelijkheid van derden wegneemt en de lange termijn token-kosten drastisch verlaagt.

