Ich richte eine CI/CD-Pipeline für deine ML- oder LLM-App ein

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MLOps-Ingenieur

Ich bin ein MLOps Engineer mit über 4 Jahren Erfahrung im Aufbau produktionsreifer ML-Systeme auf AWS und Azure. Ich spezialisiere mich auf ML Pipelines, Deployment, CI/CD, Monitoring und LLM Ops. Ich...
Über diesen Service

Ich automatisiere dein ML- oder LLM-Deployment mit GitHub Actions CI/CD-Tests, Builds und Deployments bei jedem Push.

Manuelle Deployments sind langsam und fehleranfällig. Ich richte automatisierte Pipelines ein, die testen, bauen und deployen, wenn du Code pushst.

MLOps-Ingenieur mit über 4 Jahren Erfahrung. Verkürzte Deployment-Zeit von 4 auf 2,5 Stunden, Rollback innerhalb von 5 Minuten, 70 % weniger Fehler.

Was ich liefere:

GitHub Actions Workflow (Test, Build, Push, Deploy)

Qualitätskontrollen: Linting, Unit-Tests, Modellvalidierung

Rolling Updates, Multi-Environment, automatischer Rollback (Premium)

Secrets-Management mit Environment-Konfigurationen

Beispiel-Workflows:

  • ML Model API: Lint, Test, Build, Deploy auf Kubernetes
  • LLM App: Lint, Test, Validate, Blue-Green-Deploy
  • FastAPI: Lint, Test, Build, Deploy auf Cloud Run

Technologie-Stack: GitHub Actions, Docker, Kubernetes, VM, AWS ECS, Cloud Run, pytest, ruff, black

Was ich von dir brauche:

  • GitHub-Repo-Zugang
  • Container-Registry-Details
  • Deployment-Ziel
  • Vorhandene Dockerfile (optional)

Warum du mich wählen solltest:

  • Über 4 Jahre Erfahrung in DevOps/MLOps
  • Nachweisbare Produktionsmetriken
  • Saubere, dokumentierte Workflows

Schreib mir vor der Bestellung mit deinen Anforderungen.

Tools:

Docker

GitLab

Jenkins

GitHub

Maven

Frameworks:

Terraform

Ansible

Cloud-Provider:

Amazon Web Services

microsoft azure

Programmiersprache:

Bash

Python

Expertise:

Debuggen

Entwicklung

Konfiguration

Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich DevOps-Engineering