AI Food Recognition Mobile App Development
Budget: €250 – €750 EUR
Développeur Mobile (iOS & Android) avec Expertise en IA et Intégration de Modèles Open Source
Description du Projet
Nous cherchons un développeur ou une équipe expérimentée pour créer une application mobile (iOS et Android) utilisant des modèles d’intelligence artificielle open source pour la reconnaissance alimentaire. Le projet repose sur des frameworks comme TensorFlow, YOLO ou Fastai et des ensembles de données tels que Food-101.
L'objectif est de développer une application performante, user-friendly, capable d'identifier des aliments à partir d'images et de fournir des informations nutritionnelles ou des recommandations.
Responsabilités
Adapter et entraîner des modèles open source pour la reconnaissance alimentaire.
Développer une application mobile native ou cross-platform (iOS et Android) en utilisant Swift/Kotlin ou Flutter/React Native.
Intégrer le modèle IA à l'application mobile via TensorFlow Lite, CoreML ou ONNX.
Concevoir une interface utilisateur intuitive et réactive.
Configurer le backend pour le stockage des données utilisateur et les mises à jour de modèle.
Effectuer des tests pour garantir les performances de l'application sur divers appareils.
Voici une annonce détaillée que vous pouvez utiliser pour recruter des développeurs capables de reprendre des projets open source et créer une application iOS et Android basée sur la reconnaissance alimentaire :
Titre de l'annonce
Développeur Mobile (iOS & Android) avec Expertise en IA et Intégration de Modèles Open Source
Description du Projet
Nous cherchons un développeur ou une équipe expérimentée pour créer une application mobile (iOS et Android) utilisant des modèles d’intelligence artificielle open source pour la reconnaissance alimentaire. Le projet repose sur des frameworks comme TensorFlow, YOLO ou Fastai et des ensembles de données tels que Food-101.
L'objectif est de développer une application performante, user-friendly, capable d'identifier des aliments à partir d'images et de fournir des informations nutritionnelles ou des recommandations.
Responsabilités
Adapter et entraîner des modèles open source pour la reconnaissance alimentaire.
Développer une application mobile native ou cross-platform (iOS et Android) en utilisant Swift/Kotlin ou Flutter/React Native.
Intégrer le modèle IA à l'application mobile via TensorFlow Lite, CoreML ou ONNX.
Concevoir une interface utilisateur intuitive et réactive.
Configurer le backend pour le stockage des données utilisateur et les mises à jour de modèle.
Effectuer des tests pour garantir les performances de l'application sur divers appareils.
Compétences Requises
IA et Machine Learning : Familiarité avec TensorFlow, PyTorch, YOLO, Fastai ou modèles similaires.
Mobile Development : Expertise en Swift (iOS), Kotlin (Android) ou frameworks cross-platform (Flutter/React Native).
Back-end Development : Expérience avec Python (Flask/Django) ou Node.js pour les API.
Connaissances Open Source : Capacité à travailler avec des projets open source, les adapter et optimiser les performances.
UI/UX Design : Compétences pour créer une interface utilisateur intuitive.
Livrables Attendus
Une application mobile fonctionnelle sur iOS et Android.
Intégration d’un modèle de reconnaissance alimentaire performant.
Backend pour gérer les données et les fonctionnalités de l’application.
Documentation complète pour le code, le déploiement et l'entretien.
Exemples de Technologies à Utiliser
Frameworks IA : TensorFlow Lite, CoreML, ONNX.
Mobile : Flutter ou React Native (option cross-platform), Swift/Kotlin (option native).
Backend : Firebase, AWS, ou une API personnalisée en Python/Node.js.
UI : Figma ou Adobe XD pour le design initial.
Budget et Durée
Budget : À définir
Durée estimée : 8 à 12 semaines pour le développement et les tests initiaux.
Description du Projet
Nous cherchons un développeur ou une équipe expérimentée pour créer une application mobile (iOS et Android) utilisant des modèles d’intelligence artificielle open source pour la reconnaissance alimentaire. Le projet repose sur des frameworks comme TensorFlow, YOLO ou Fastai et des ensembles de données tels que Food-101.
L'objectif est de développer une application performante, user-friendly, capable d'identifier des aliments à partir d'images et de fournir des informations nutritionnelles ou des recommandations.
Responsabilités
Adapter et entraîner des modèles open source pour la reconnaissance alimentaire.
Développer une application mobile native ou cross-platform (iOS et Android) en utilisant Swift/Kotlin ou Flutter/React Native.
Intégrer le modèle IA à l'application mobile via TensorFlow Lite, CoreML ou ONNX.
Concevoir une interface utilisateur intuitive et réactive.
Configurer le backend pour le stockage des données utilisateur et les mises à jour de modèle.
Effectuer des tests pour garantir les performances de l'application sur divers appareils.
Voici une annonce détaillée que vous pouvez utiliser pour recruter des développeurs capables de reprendre des projets open source et créer une application iOS et Android basée sur la reconnaissance alimentaire :
Titre de l'annonce
Développeur Mobile (iOS & Android) avec Expertise en IA et Intégration de Modèles Open Source
Description du Projet
Nous cherchons un développeur ou une équipe expérimentée pour créer une application mobile (iOS et Android) utilisant des modèles d’intelligence artificielle open source pour la reconnaissance alimentaire. Le projet repose sur des frameworks comme TensorFlow, YOLO ou Fastai et des ensembles de données tels que Food-101.
L'objectif est de développer une application performante, user-friendly, capable d'identifier des aliments à partir d'images et de fournir des informations nutritionnelles ou des recommandations.
Responsabilités
Adapter et entraîner des modèles open source pour la reconnaissance alimentaire.
Développer une application mobile native ou cross-platform (iOS et Android) en utilisant Swift/Kotlin ou Flutter/React Native.
Intégrer le modèle IA à l'application mobile via TensorFlow Lite, CoreML ou ONNX.
Concevoir une interface utilisateur intuitive et réactive.
Configurer le backend pour le stockage des données utilisateur et les mises à jour de modèle.
Effectuer des tests pour garantir les performances de l'application sur divers appareils.
Compétences Requises
IA et Machine Learning : Familiarité avec TensorFlow, PyTorch, YOLO, Fastai ou modèles similaires.
Mobile Development : Expertise en Swift (iOS), Kotlin (Android) ou frameworks cross-platform (Flutter/React Native).
Back-end Development : Expérience avec Python (Flask/Django) ou Node.js pour les API.
Connaissances Open Source : Capacité à travailler avec des projets open source, les adapter et optimiser les performances.
UI/UX Design : Compétences pour créer une interface utilisateur intuitive.
Livrables Attendus
Une application mobile fonctionnelle sur iOS et Android.
Intégration d’un modèle de reconnaissance alimentaire performant.
Backend pour gérer les données et les fonctionnalités de l’application.
Documentation complète pour le code, le déploiement et l'entretien.
Exemples de Technologies à Utiliser
Frameworks IA : TensorFlow Lite, CoreML, ONNX.
Mobile : Flutter ou React Native (option cross-platform), Swift/Kotlin (option native).
Backend : Firebase, AWS, ou une API personnalisée en Python/Node.js.
UI : Figma ou Adobe XD pour le design initial.
Budget et Durée
Budget : À définir
Durée estimée : 8 à 12 semaines pour le développement et les tests initiaux.