Ich stelle dein ML-Modell mit Docker, Kubernetes und MLflow bereit

Suchst du nach einer produktionsreifen MLOps-Pipeline für dein Machine-Learning-Projekt?

Ich entwickle skalierbare, automatisierte und reproduzierbare MLOps-Lösungen, die den gesamten Machine-Learning-Lifecycle vereinfachen – von Datenverarbeitung und Modeltraining bis hin zu Deployment und Monitoring.

Wobei ich dir helfen kann

End-to-End-Entwicklung der MLOps-Pipeline

MLflow-Experiment-Tracking und Model-Registry

Docker-Containerisierung

Kubernetes-Deployment

CI/CD-Automatisierung mit GitHub Actions

AWS-Deployment (EC2, ECR, S3)

Modelbereitstellung mit Flask oder FastAPI

Modelversionierung und reproduzierbare Workflows

Warum du mich wählen solltest?

Machine Learning Engineering Praktikant bei FlyRank AI

Praktische Erfahrung mit produktionsreifen ML-Systemen

Sauberer, wartbarer und gut dokumentierter Code

Zuverlässige Kommunikation und pünktliche Lieferung

Bitte kontaktiere mich vor deiner Bestellung, damit ich dein Projekt verstehe und die beste Lösung empfehlen kann.