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Ich erstelle ML-Pipelines in Python und GCP
Data Engineer ML Spezialist
Data Engineer, der technische Umsetzung und Geschäftsstrategie verbindet. Meine Erfahrung liegt im Aufbau von Produktions-Machine-Learning-Pipelines für Gesundheitsanwendungen, während ich die Koordin...
Über diesen Service
Suchst du eine zuverlässige ML-Pipeline, die in der Produktion wirklich funktioniert?
Ich baue saubere, produktionsbereite Machine-Learning-Pipelines und Data-Engineering-Lösungen in Python.
Was ich liefere:
- Komplette Data-Pipelines (ETL, Feature Engineering, Validierung)
- ML-Modellentwicklung & Deployment
- REST-API-Entwicklung (Flask / FastAPI)
- Docker-Containerisierung
- Sauberer, gut dokumentierter Code + Notebook + Bericht
Verwendete Technologien:
Python, R, SQL, Flask/FastAPI, Docker, GCP, ML (XGBoost, Causal Forest)
Perfekt für:
Startups, die vom Notebook in die Produktion wechseln, Gesundheitsdatenprojekte, Betrugserkennung, Business Analytics.
Ich nehme nur Projekte an, die ich mit hoher Qualität liefern kann. Bitte schreib mir vor der Bestellung, damit wir den Umfang besprechen und sicherstellen, dass es passt.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist deine Erfahrung mit Produktions-ML-Pipelines?
Ich habe echte Produktionserfahrung aus einem US-Startup, wo ich End-to-End-ML-Pipelines entworfen habe, die auf über 320 Kausal-Inferenz-Modelle skalierten und klinische Teams unterstützten. Mein Fokus liegt auf zuverlässigen, wartbaren Lösungen, nicht nur auf Notebooks.
Welche Technologien verwenden Sie?
Python (hauptsächlich), SQL, Flask/FastAPI, Docker, Google Cloud Platform (GCP), XGBoost, Causal Forest und Tools wie Pandas, Scikit-learn. Ich kann auch mit BigQuery, PostgreSQL und einfachem Spark arbeiten.
Kannst du mit meinen bestehenden Jupyter-Notebooks oder Code arbeiten?
Ja! Ich kann deine Notebooks nehmen, sie in sauberen Produktionscode umwandeln, ordnungsgemäßes Error-Handling, Validierung und Deployment-Strukturen hinzufügen.
Bekomme ich den vollständigen Quellcode?
Ja, du erhältst vollständigen, gut dokumentierten Quellcode, den du vollständig besitzt. Alle Pakete beinhalten sauberen Python-Code und Dokumentation.
Was brauchen Sie von mir, um das Projekt zu starten?
Eine klare Beschreibung deines Ziels, Beispiel-Daten (oder Datenformat) und alle spezifischen Anforderungen (z.B. Cloud-Plattform, Ausgabeformat). Je mehr Details du lieferst, desto besser und schneller kann ich liefern.
Bieten Sie Support nach der Lieferung?
Ja. Das Premium-Paket beinhaltet 14 Tage Support nach der Lieferung. Bei den Standard- und Basic-Paketen biete ich innerhalb der ersten Woche angemessene Nachfragen an.
Kannst du die Pipeline in die Cloud deployen?
Ja, vor allem auf GCP (meine stärkste Plattform). Ich kann auch bei Deployment auf AWS oder Azure helfen. Vollständiges Cloud-Deployment mit Docker ist im Premium-Paket enthalten.
Bist du für Anfänger oder nicht-technische Kunden geeignet?
Ja. Ich erkläre alles klar und stelle Dokumentation bereit. Ich arbeite gerne mit nicht-technischen Kunden, solange wir den Umfang vorher besprechen.
