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Diseñaré backend en python con FastAPI y API REST
Sohini B
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un backend que realmente maneje carga de producción y no una app tutorial de Flask sin autenticación ni manejo de errores?
Construyo backends en Python usando FastAPI: endpoints asíncronos, autenticación JWT o OAuth2, validación con Pydantic, SQLAlchemy con PostgreSQL o MongoDB, manejo adecuado de errores y documentación OpenAPI generada automáticamente. Cada API que entrego es testeable, documentada y desplegable, no solo funciona en localhost.
Lo que puedo construir para ti:
- APIs REST para frontend web o móvil
- Endpoints para servir modelos de ML (cargar un modelo entrenado, ofrecer predicciones vía API)
- Programación de trabajos en segundo plano (APScheduler o Celery para tareas como sincronización de datos, envío de correos, reportes)
- Diseño de bases de datos y configuración de esquemas con migraciones
- Sistemas de autenticación: tokens JWT, control de acceso basado en roles, manejo de sesiones
He construido backends en FastAPI para un rastreador de portafolio fintech (sincronización de precios en vivo, cálculos cuantitativos, autenticación multiusuario) y un sistema de detección de intrusiones con ML (servicio de modelos + monitoreo de deriva). Puedo compartir los repositorios si lo solicitas.
Envíame un mensaje con tu caso de uso antes de ordenar. Defino el alcance del trabajo personalizado con precisión para que no haya sorpresas a mitad del proyecto.
Conoce a Sohini B
Sohini B
Full Stack Engineer Building AI Powered Apps
- DeIndia
- Miembro desdejun 2025
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Bengalí, Inglés, 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.
Traducción automática
Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿Puedes servir un modelo ML entrenado a través de la API?
Sí. Puedo envolver cualquier modelo entrenado en scikit-learn, XGBoost o PyTorch en un endpoint de FastAPI con validación de entrada, manejo de errores y respuestas en JSON. Comparte tu archivo de modelo para confirmar compatibilidad.
¿Qué base de datos utilizas?
PostgreSQL por defecto con SQLAlchemy ORM y migraciones Alembic. MongoDB disponible si tus datos son basados en documentos. Recomendaré la opción adecuada si no estás seguro.
¿Tendrá documentación la API?
Sí. FastAPI genera automáticamente una interfaz Swagger interactiva en /docs y ReDoc en /redoc. Cada endpoint está documentado con esquemas de solicitud y respuesta incluidos.
¿Puedes implementar autenticación y roles de usuario?
Sí. Incluye inicio de sesión con JWT, actualización de tokens y control de acceso basado en roles (administrador, usuario, etc.) en los paquetes Standard y Premium.
¿Ayudas con la implementación?
Incluye instrucciones para desplegar con Docker + Railway/Render/VPS. Asistencia práctica para despliegue disponible como complemento — primero contáctame.
Ya tengo un frontend. ¿Puedes construir solo el backend?
Sí, exactamente para eso es este gig. Comparte el contrato API esperado de tu frontend (o descríbelo) y construiré para que coincida.
