App de Recomendacion

**Título:** Cotización desarrollo completo de app móvil (iOS y Android) con motor de recomendación personalizado Busco un desarrollador o equipo para cotizar el desarrollo completo de una aplicación móvil para iOS y Android, desde el diseño técnico hasta la publicación en tiendas. Ya tengo el diseño de interfaz y un prototipo navegable en Figma. La app consume información de servicios externos, aprende de las interacciones de cada usuario para armar su perfil de preferencias y, con ese perfil, le propone contenido para el usuario. Pido una cotización por fases (MVP y versión completa), con tiempos estimados, stack recomendado y costos mensuales aproximados de infraestructura. Los detalles funcionales se compartirán una vez firmado un acuerdo de confidencialidad (NDA). **Requerimientos técnicos:** - App nativa o multiplataforma (Flutter o React Native) para iOS y Android, con interacción por gestos y animaciones fluidas. - Registro e inicio de sesión (correo, Google y Apple) y gestión de perfil de usuario. - Integración con varias APIs REST de terceros para obtener catálogo, metadatos y disponibilidad por país, con caché y sincronización. - Motor de recomendación basado en el contenido: perfil de preferencias que se construye con las señales del usuario, búsqueda por similitud semántica usando embeddings de una API de IA, y ranking que se reordena según sus respuestas. - Filtros configurables por el usuario para acotar las recomendaciones. - Captura de contenido desde otras apps mediante Share Extension (iOS) y Share Intent (Android). - Notificaciones push (FCM/APNs) programadas por reglas de tiempo y por eventos, incluido un feedback diferido varios días después de una acción. - Backend y base de datos en la nube (preferiblemente serverless), API propia, almacenamiento de historial de interacciones y escalabilidad. - Suscripciones y pagos dentro de la app (App Store y Google Play) y pasarela web con métodos locales de Colombia (tarjeta, PSE, Nequi). - Panel de administración web para gestionar usuarios, contenido, reglas de notificación y métricas. - Analítica de uso y medición de conversión de las recomendaciones. - Seguridad y privacidad de datos personales (Ley 1581 de Colombia), pruebas de QA, publicación en tiendas y soporte posterior al lanzamiento.