Ich erstelle eine Data-Science-Webanwendung für dich

Was dieses Gig ist: Es handelt sich um eine Data-Science-Webanwendung, die viele Zwecke erfüllt, indem sie ML als Backend nutzt und Bibliotheken wie streamlit als Frontend verwendet und beide mit FastAPI verbindet, um zahlreiche Dinge anzuzeigen (Dashboards, Grafiken, Metriken und alles, was der Kunde verlangt). Die Anwendung wird dann in der Cloud deiner Wahl bereitgestellt, der Backend-ML-Code wird dockerisiert und in den ECR gepusht, und es gibt Verbindungen zum Speicherbereich (z.B. s3) und zum Secrets-Bereich (wo dein API-Schlüssel liegt). Die GitHub-Aktion ist verantwortlich für die tägliche Inferenz und gibt Anweisungen an (Sagemaker/AWS Lambda), um die extrahierten täglichen Daten plus Vorhersagen in den Speicher (s3) zu schicken. Das Frontend läuft in Cloud Run / AWS App Runner / Hugging Face und zeigt die Metriken / Grafiken rund um die Uhr mit minimalen Kosten an.

Was dieses Gig nicht ist: Es ist nicht für eine vollständige, komplexe End-to-End-Geschäftsanwendung gedacht. Solche Anwendungen erfordern mehrere Machine-Learning-Modelle (Forecasting, Customer Lifetime Value, Recommender-Systeme), die wiederum mehr Zeit für Feinabstimmung und Verbindung benötigen, sowie eine ausgefeilte Cloud-Setup. Für solche Anwendungen habe ich andere Gigs, die sich darauf spezialisieren.