Seré tu experto en ciencia de datos para proyectos de ml, dl, nlp y visión por computadora
Ingeniero de IA, LLMs, agentes de IA, chatbots, automatización, ciencia de datos
Acerca de este Servicio
¿Necesitas un científico de datos confiable para convertir tus datos en soluciones inteligentes?
Estás en el lugar correcto.
Soy Mateen, graduado en Ciencia de Datos por FAST-NUCES, con experiencia práctica en ofrecer soluciones impulsadas por IA en diversos ámbitos, incluyendo:
Servicios que ofrezco:
- limpieza y preprocesamiento de datos (NumPy, Pandas, Sklearn)
- Modelos de aprendizaje automático (Clasificación, Regresión, Agrupamiento)
- Deep Learning y redes neuronales (CNNs, RNNs, GANs, Transformers)
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP) (Chatbots, Análisis de sentimientos, LLMs)
- Tareas de visión por computadora (YOLOv8, OpenCV, detección de objetos, clasificación de imágenes)
- Desarrollo de dashboards (Power BI, Tableau)
- Integración de API y despliegue de modelos (Flask, Streamlit, Azure)
¿Por qué elegirme?
Experiencia en proyectos reales (CHARM, ByteBrew, EmoNet, conducción autónoma)
Mano a mano con HuggingFace, OpenAI y modelos Transformer
Comunicación rápida, resultados de calidad y código limpio y reproducible
Entrega de proyectos de principio a fin con documentación clara
Contáctame antes de ordenar para que podamos discutir claramente los requisitos de tu proyecto.
¡Demos vida a tu idea de IA!
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Puedes ayudar con proyectos de ciencia de datos académicos o de investigación?
Por supuesto. He manejado proyectos tanto académicos como del mundo real, incluyendo implementaciones a nivel de FYP.
¿Qué pasa si no estoy seguro del alcance de mi proyecto?
No te preocupes — solo envíame un mensaje con una idea general y te ayudaré a convertirla en un plan sólido.
¿Proporcionas explicaciones de código o mentoría?
Sí, puedo ofrecer código comentado, tutoriales en video o guía 1:1 si es necesario.
¿Puedes desplegar modelos en la nube?
¡Claro! Puedo desplegar modelos usando Flask/Streamlit y alojarlos en plataformas como Azure o Heroku.

