Crearé paneles personalizados impulsados por IA

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Ryan B
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Acerca de este Servicio

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Construyo paneles personalizados integrados con IA que convierten datos desordenados en algo que realmente puedes ver y en lo que puedes actuar.


¿Tienes una fuente de datos sin una forma clara de entenderla? Un buzón de entrada, una hoja de cálculo, una API, una base de datos. Los registros se acumulan más rápido de lo que cualquiera puede ordenar manualmente, y no hay una sola pantalla desde la cual trabajar. Eso es lo que construyo.


Mi enfoque utiliza un clasificador de dos capas. La lógica basada en reglas maneja la mayor parte de la clasificación. Un respaldo de IA (Claude) captura los casos límite que las reglas no pueden resolver, y los resultados se almacenan en caché para que cada registro se clasifique una sola vez. La precisión se mantiene alta, y los costos de API se mantienen bajos.


Lo que obtienes: un panel en vivo y alojado con búsqueda, filtrado, detección de estado y gráficos, conectado a tus datos a través de un pipeline limpio. Los niveles superiores añaden múltiples fuentes de datos, código fuente y un servidor MCP personalizado para que puedas consultar tus datos a través de Claude.


Mi stack: Python, Flask, JavaScript y APIs como Microsoft Graph, desplegados en Render y Netlify. Hay una versión en vivo en mi portafolio que puedes probar.


Cómo trabajo: Construyo con un flujo de trabajo asistido por IA, dirigiendo la arquitectura y la lógica de clasificación. Envíame un mensaje antes de ordenar para que podamos definir el alcance de tu proyecto.

Conoce a Ryan B

Ryan B

I build AI powered data dashboards

  • DeEstados Unidos
  • Miembro desdejul 2026
  • Responde aprox. en:1 hora
  • Idiomas

    Inglés, Hindi
I build custom dashboards that classify and track data, powered by a mix of rule-based logic and AI. There's a live one in my portfolio you can click through and try. Before this, I spent 13 years at American Express, most recently leading a team doing AI quality and human data operations: reviewing model outputs, running annotation teams, and building the quality standards production AI models were measured against. That work is why I'm careful about accuracy, edge cases, and the difference between a classifier that looks right and one that is. Got data you can't see clearly? Message me.

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