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Bastano cinque informazioni: l'obiettivo di business e il problema da risolvere, l'ambito tecnologico (machine learning, NLP, visione artificiale…), una panoramica sui dati che hai a disposizione, eventuali vincoli di infrastruttura o sicurezza, e infine cosa ti aspetti in termini di fornitura e manutenzione futura.
Guarda tre aspetti concreti: cosa viene consegnato, quante revisioni sono incluse e quali passaggi di approvazione sono previsti. Privilegia chi mostra progetti simili al tuo e spiega come gestisce tempi e comunicazione.
Di solito ricevi tutto il necessario per essere autonomo: il codice sorgente — di norma in Python — con gli script per la pipeline dati e per il riaddestramento futuro del modello, i pesi del modello già addestrato (nei formati .pt, .pkl o .onnx) e i file di configurazione. Sul lato infrastruttura: i file Docker o Kubernetes per il deployment e l'ambiente cloud già configurato e funzionante. Infine, un report con le metriche di performance, la documentazione delle API, una scheda del modello — importante anche per la conformità all'AI Act — e la cessione formale dei diritti di proprietà intellettuale sul codice e sul modello addestrato.
Sì. Molti professionisti su questa pagina lavorano anche come freelance Python puri, per automazioni, script o sviluppo backend non legati all'intelligenza artificiale. Specifica questa esigenza nella descrizione del progetto per ricevere proposte mirate.
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