Ich werde optimierte ML-Pipelines in Databricks mit Python Pyspark erstellen

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Asif Raza
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build optimize ml pipelines in databricks with python pyspark
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Suchst du nach einer skalierbaren und effizienten ML-Pipeline in Databricks?


Ich entwerfe, implementiere und optimiere End-to-End Machine Learning Workflows mit Databricks, Python und PySpark, um nahtlose Datenverarbeitung und Modelltraining zu gewährleisten.


Was ich anbiete:

Einrichtung der Databricks-Umgebung (Cluster-Konfiguration & Optimierung)

Datenaufnahme & Verarbeitung (ETL mit PySpark)

Feature Engineering & Auswahl

Modelltraining, -bewertung & -tuning

MLOps-Integration (MLflow für Experiment-Tracking & Model-Versionierung)

Deployment & Optimierung (Databricks Model Serving / APIs)


Warum du mich wählen solltest?

Über 8 Jahre Erfahrung in AI, ML und Data Science

Expertise in Azure, Databricks, PySpark und MLOps

Optimierte Lösungen für Big Data & Echtzeitverarbeitung

Skalierbare, produktionsreife ML-Pipelines


Lass uns deinen ML-Workflow optimieren und die Kraft von Databricks & PySpark freisetzen!

  • Modell-Expertise

    • Entwicklung von individuellen Modellen
    • Feinabstimmung von Modellen
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    • Maschinelles Lernen (überwacht, unüberwacht, bestärkend)
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    • Reinforcement Learning (Entscheidungssysteme)
    • KI-Ethik und Minderung von Bias

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Asif Raza

10 Years in AI ML Software Development , CEO at JahanLabs

5,0(123)
  • AusPakistan
  • Mitglied seitApr. 2015
  • Letzte Lieferung5 Jahre

  • Sprachen

    Englisch
Founder and CEO of Jahanlabs, leading developers and engineers building custom software, AI/ML solutions, and enterprise applications. 10+ years in machine learning, data science, big data, and enterprise development — still hands-on in architecture and quality, not just managing. Certifications: ✔ Azure AI Engineer Associate (AI-102) ✔ Databricks ML Professional ✔ Databricks ML Associate ✔ Azure AI Fundamentals (AI-900) ✔ Azure Data Fundamentals ✔ Azure Fundamentals (AZ-900) Work with Jahanlabs — an agency-level team, led by someone still in the code.

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