Ich erstelle individuelle AI-gestützte Dashboards

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gelassoldat
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Ryan B
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Über diesen Service

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Ich erstelle maßgeschneiderte AI-integrierte Dashboards, die chaotische Daten in etwas verwandeln, das du tatsächlich sehen und nutzen kannst.


Hast du eine Datenquelle, die keinen klaren Weg bietet, sie zu verstehen? Einen Posteingang, eine Tabelle, eine API, eine Datenbank. Die Aufzeichnungen häufen sich schneller, als jemand sie manuell sortieren kann, und es gibt keinen einzigen Bildschirm, von dem aus du arbeiten kannst. Genau das baue ich.


Mein Ansatz verwendet einen zweilagigen Klassifikator. Regelbasierte Logik übernimmt den Großteil der Sortierung. Ein AI-Backup (Claude) fängt die Randfälle auf, die die Regeln nicht lösen können, und die Ergebnisse werden zwischengespeichert, sodass jede Aufzeichnung nur einmal klassifiziert wird. Die Genauigkeit bleibt hoch, die API-Kosten bleiben niedrig.


Was du bekommst: ein live gehostetes Dashboard mit Suche, Filter, Statuserkennung und Diagrammen, verbunden mit deinen Daten durch eine saubere Pipeline. Höhere Stufen bieten mehrere Datenquellen, Quellcode und einen maßgeschneiderten MCP-Server, damit du deine Daten über Claude abfragen kannst.


Mein Tech-Stack: Python, Flask, JavaScript und APIs wie Microsoft Graph, bereitgestellt auf Render und Netlify. In meinem Portfolio gibt es eine Live-Version, die du ausprobieren kannst.


So arbeite ich: Ich entwickle mit einem AI-unterstützten Workflow, der die Architektur und Klassifikationslogik steuert. Schreib mir vor deiner Bestellung, damit wir dein Projekt gemeinsam abstecken können.

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Ryan B

I build AI powered data dashboards

  • AusVereinigte Staaten
  • Mitglied seitJuli 2026
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Sprachen

    Englisch, 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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