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Ich werde MLops-Pipelines mit Databricks, PySpark und MLflow aufbauen
Leitender DevOps-Ingenieur
Erfahrener DevOps-, Cloud- und MLOps-Ingenieur mit über 4 Jahren Erfahrung in der Verwaltung skalierbarer Infrastruktur auf AWS, GCP und Azure. Versiert in Terraform (IaC), Docker, Kubernetes und GitL...
Level 1
Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.
Über diesen Service
Suchst du nach einem zuverlässigen Entwickler, der skalierbare Data Engineering, MLOps oder DevOps-Lösungen erstellt? Dann bist du hier genau richtig.
Ich entwerfe und implementiere End-to-End-Daten- und Machine-Learning-Pipelines mit Databricks, PySpark, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD und AWS/Azure/GCP/Digital Ocean. Ob ETL-Pipelines, ML-Workflow-Automatisierung oder Produktionsbereitstellung – ich helfe dir, sichere, skalierbare und wartbare Lösungen zu bauen.
Meine Leistungen umfassen:
- Databricks & PySpark ETL-Pipelines
- MLflow Experiment Tracking & Model Registry
- Docker & Kubernetes Deployment
- CI/CD Pipelines (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
- AWS & Azure Cloud Deployment
- Feature Engineering & Data Processing
- Machine Learning Model Deployment
- Infrastrukturautomatisierung mit Terraform
- Monitoring & Logging Integration
Warum du mich wählen solltest?
- Sauberer, produktionsreifer Code
- Skalierbare und gut dokumentierte Lösungen
- Best Practices für Sicherheit und Performance
- Schnelle Kommunikation und pünktliche Lieferung
- Support nach der Lieferung
Bitte kontaktiere mich vor deiner Bestellung, damit wir deine Anforderungen besprechen und das beste Paket für dein Projekt empfehlen können.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich DevOps-Engineering
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Informationen benötigen Sie vor Projektbeginn?
Bitte teile mir deine Projektanforderungen, die bevorzugte Cloud-Plattform (AWS oder Azure), Quelldaten, erwartete Ausgabe, bestehende Infrastruktur (falls vorhanden) sowie technische Dokumentationen oder Architekturdiagramme mit. Das hilft mir, die beste Lösung zu empfehlen.
Arbeitest du mit Databricks und PySpark?
Ja. Ich kann ETL-Pipelines bauen und optimieren, Daten mit PySpark transformieren und skalierbare Workflows in Databricks für Data Engineering- und Machine Learning-Projekte entwickeln.
Kannst du komplette MLOps-Pipelines erstellen?
Ja. Ich helfe bei der Umsetzung von End-to-End-MLOps-Workflows inklusive MLflow-Experiment-Tracking, Model-Versionierung, Docker-Containerisierung, CI/CD-Pipelines, Deployment und Monitoring auf AWS oder Azure.
Welche Cloud-Plattformen unterstützen Sie?
Ich arbeite hauptsächlich mit AWS und Azure. Ich kann Anwendungen und Machine-Learning-Pipelines mit Diensten wie EC2, EKS, ECS, S3, Azure Virtual Machines, AKS, Azure Storage und verwandten Cloud-Services bereitstellen.
Erhalte ich den Quellcode?
Ja. Alle Pakete beinhalten sauberen, gut dokumentierten Quellcode sowie Deployment-Anleitungen, sofern vor Projektbeginn nichts anderes vereinbart wurde.
Kannst du bestehende Machine-Learning-Modelle deployen?
Ja. Wenn du bereits ein trainiertes Modell hast, kann ich es mit Docker containerisieren, mit FastAPI oder anderen geeigneten Frameworks deployen, MLflow bei Bedarf integrieren und die Bereitstellung automatisieren.
Bieten Sie Support nach der Lieferung?
Ja. Ich biete Support nach der Lieferung, um sicherzustellen, dass die Lösung wie erwartet funktioniert und bei kleineren Problemen im Zusammenhang mit dem Projekt zu helfen.
Kannst du mit Gesundheits-, Finanz- oder kundenspezifischen Datensätzen arbeiten?
Ja. Ich kann mit strukturierten Datensätzen aus verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, IoT und anderen Geschäftsanwendungen arbeiten, wobei ich deine Projektanforderungen beachte.
