Ich baue MLops-Pipelines mit Azure AI, AWS Sagemaker, Bedrock und Cloud DevOps auf
Senior DevOps-, Cloud- und Automatisierungsingenieur AWS Azure GCP n8n Make
Level 1
Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.
Über diesen Service
KI-Modelle erzielen nur dann Wirkung, wenn sie in Produktion gehen. Ich helfe SaaS-Gründern, KI-Startups und Agenturen, Modelle zuverlässig mit Azure AI, AWS SageMaker, Bedrock und moderner MLOps-Automatisierung bereitzustellen.
Du bekommst eine End-to-End-Pipeline, die Training, Versionierung, Überwachung und sichere Cloud-Bereitstellung unterstützt – alles basierend auf echten DevOps- und Cloud-Engineering-Best Practices.
Ich kombiniere DevOps + KI-Engineering + Cloud-Automatisierung, um schnelle, skalierbare und kosteneffiziente KI-Systeme zu schaffen, die mit deinem Produkt wachsen.
Was ich liefere
Azure AI / Azure Machine Learning Pipelines
AWS SageMaker Training, Endpunkte, Model-Registry
Bedrock Model-Bereitstellung + Multi-Agent-Orchestrierung
KI-Agenten-Bereitstellung (OpenAI, Azure OpenAI, Claude, Bedrock)
CI/CD für ML (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
Datenintegration (S3, Azure Blob, DynamoDB, Postgres)
Überwachungs-Dashboards (CloudWatch, Grafana, Prometheus)
Warum Kunden mich wählen
Praktische Erfahrung mit Azure AI Studio, SageMaker, Bedrock & OpenAI
60 % schnellere ML-Release-Zyklen für SaaS-Plattformen
Perfekte Lösung für SaaS-Gründer, KI-Startups und Agenturen
Deine KI verdient eine produktionsreife Technik, und genau das setze ich um.
Cloud-Provider:
microsoft azure
Expertise:
Installation
•
Backup
•
Migration
•
Konfiguration
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du LLMs oder Agenten (OpenAI, Azure, Bedrock) bereitstellen?
Ja, ich stelle Agenten, Embeddings, RAG-Systeme und skalierbare Inference-Infrastruktur bereit.
Unterstützt du GPU-Setups?
Ja, Azure ML Compute, SageMaker GPU-Instanzen, Lambda Labs oder eigene GPU.
Kannst du meine bestehende ML-Pipeline migrieren?
Absolut, ich kann deine Pipeline umgestalten, optimieren oder komplett neu aufbauen.
Kannst du mein SaaS-Produkt in die MLOps-Pipeline integrieren?
Ja, API-Gateways, Microservices, Webhooks, Queues oder ereignisgesteuerte Trigger.

