Ich baue eine End-to-End-Machine-Learning-Pipeline mit MLops-Modellbereitstellung

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Junior Data Scientist, ML Engineer, Python, ETL-Pipelines

Ich bin Data Scientist und Data Engineer, habe kürzlich meinen Abschluss an der AIUB gemacht (CGPA: 3,98/4,00), mit einer peer-reviewed IEEE-Konferenzpublikation und dualen DataCamp-Zertifizierungen, ...
Über diesen Service

Hast du Daten, aber keinen Nutzen daraus gezogen? Ich baue komplette, produktionsbereite Machine-Learning-Pipelines in Python, von Rohdaten bis zu einem trainierten, ausgewerteten Modell mit ordnungsgemäßen MLOps-Praktiken und Modellbereitstellung, nicht nur ein Notebook.


Was ich liefere:

  • Sauberer, reproduzierbarer Python-Code mit vollständigen Kommentaren
  • Preprocessing-Pipeline mit scikit-learn's ColumnTransformer
  • Automatisiertes Modelltraining und -bewertung mit Leistungskennzahlen (Genauigkeit, Präzision, Recall, R², usw.)
  • Serialisiertes Modell, bereit für den Einsatz
  • Klare Dokumentation, damit du jeden Schritt verstehst


Warum ich? Ich habe eine peer-reviewed IEEE-Konferenzpublikation im Bereich Machine Learning, doppelte DataCamp-Zertifizierungen in Data Science (Certified Data Scientist und Certified Associate Data Scientist) und ein Forschungspraktikum bei einem britischen KI-Labor. Meine Projekte sind live, deployte Anwendungen, keine reinen Notebooks.


Ich arbeite mit: Klassifikations-, Regressions- und Vorhersageanalysen in jeder Branche.


Hinweis: Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um deine Daten und Anforderungen zu besprechen.

Expertise:

Feature-Lernen

Klassifizierung

Ausreißererkennung

Programmiersprache:

Python

SQL

Frameworks:

scikit-learn

PyTorch

Panda

Andere

APIs:

Andere

Tools:

Jupyter-Notizbuch

tensorflow

Colab

Andere

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