Ich werde Datenwissenschaftler und mlops-Ingenieur mit Python

MLOps Engineer | Data Scientist | Über 2 Jahre Erfahrung

Meine Fachgebiete sind

CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD - Verkürzung der Release-Zyklen um 70 %, Reduzierung der Deployment-Fehler um 85 %

Containerisierung: Docker, Kubernetes (EKS/AKS/GKE), HPA, Istio, Helm - 40 % kleinere Images, 99,9 % Verfügbarkeit

ML Pipelines: Kubeflow, MLflow, Airflow, Feast, DVC, ZenML - 85 % weniger manuelle Arbeit, 50 % schnellere Entwicklung

Cloud: AWS (SageMaker, ECR, EKS, Lambda, API Gateway), Azure ML, GCP Vertex AI, Terraform

Monitoring: Prometheus, Grafana, Evidently AI, DeepChecks, WhyLogs, PagerDuty - 75 % schnellere MTTD

Datenqualität: Great Expectations, Pandera, Pydantic - 60 % weniger Datenprobleme, über 15 Erwartungssuiten

NLP & LLMs: PyTorch, Hugging Face, LangChain, RAG, Fine-Tuning, LLaMA, VLLM - 89 % Sentimentgenauigkeit

Modelle: Churn (85 % Präzision, 15 % Retentionssteigerung), XGBoost (80 % R²), über 10.000 Vorhersagen täglich

Ich baue produktionsreife, skalierbare End-to-End MLOps-Pipelines mit Experiment-Tracking, Modellversionierung, automatisiertem Retraining und Drift-Erkennung. Lass uns deine AI/ML-Modelle in großem Stil bereitstellen!

Tech Stack: Python | SQL | TensorFlow | Scikit-learn | FastAPI | Redis | PostgreSQL | Pytest | Git | Linux | Bash