Ich richte deine DevOps- oder MLOps-Pipelines ein

Baust du ein KI- oder Machine Learning-Produkt und hast Schwierigkeiten, es zu deployen, zu automatisieren oder zuverlässig in der Produktion laufen zu lassen? Dann bist du hier genau richtig.

Ich bin ein Senior Site Reliability Engineer mit praktischer Erfahrung in der Gestaltung und Verwaltung von produktionsreifer Infrastruktur auf AWS. Ich spezialisiere mich darauf, die Lücke zwischen Data Science und Produktion zu überbrücken, indem ich die DevOps- und MLOps-Grundlagen schaffe, die KI-Systeme wirklich skalieren lassen.

Was ich für dich einrichten kann:

• CI/CD-Pipelines für ML-Modelle (GitHub Actions, CodePipeline)
• Dockerisierte ML-Umgebungen und containerisierte Modelbereitstellung
• AWS-Infrastruktur für KI-Workloads (EC2, ECS, Lambda, SageMaker)
• MLflow oder ähnliches Experiment-Tracking und Model-Registry-Setup
• Automatisierte Modelbereitstellung mit Rollback und Versionierung
• Monitoring und Alarmierung für deployte Modelle (CloudWatch, Grafana)
• Infrastructure as Code mit Terraform oder CloudFormation
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Warum mit mir arbeiten:

Die meisten KI-Freelancer können ein Modell bauen. Wenige können es zuverlässig deployen. Mein Hintergrund liegt darin, Systeme skalierbar am Laufen zu halten, sodass das, was ich liefere, produktionsbereit ist und kein bloßer Prototyp.

Jede Lieferung beinhaltet saubere Dokumentation, damit dein Team die Einrichtung warten und erweitern kann