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Ich richte die MLOps-Pipeline für KI- und ML-Teams auf jeder Cloud ein
RAM G
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Deine Modelle funktionieren in Notebooks. Sie in die Produktion zu bringen, ist ein anderes Problem und momentan wahrscheinlich niemandes Aufgabe.
Ich baue die MLOps-Infrastruktur, die diese Lücke schließt. Von Experiment-Tracking über automatisiertes Retraining bis hin zum Deployment in der Produktion erhält dein Team eine wiederholbare, auditierbare ML-Pipeline, die ohne manuelles Eingreifen läuft.
Mehr als 10 Jahre Erfahrung in DevOps und Cloud-Infrastruktur, angewandt auf ML-Workflows auf AWS, GCP und Azure. Das setze ich um:
- Pipeline-Orchestrierung Kubeflow / Airflow
- Experiment-Tracking MLflow / W&B
- Model-Registry & Versionskontrolle
- Automatisierte Retraining-Trigger
- Feature-Store-Integration
- Model-Serving Seldon / BentoML / TorchServe
- CI/CD für ML-Training, Registrierung, Deployment
- Daten-Versionierung DVC / LakeFS
- Model-Monitoring & Drift-Erkennung
- SageMaker / Vertex AI / Azure ML
Sag mir, welche ML-Stack du nutzt und wo die Modelle hängen bleiben. Ich antworte noch am selben Tag mit einem klaren Plan.
Lerne RAM G kennen
RAM G
Secure, Scalable and Cloud Automated DevOps Solutions
- AusIndien
- Mitglied seitFeb. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung1 Monat
Sprachen
Englisch
I am a DevOps Engineer with 10 years of hands-on experience in a service-based IT company.
I have worked on enterprise-level applications and production environments.
My expertise includes:
✔ CI/CD pipelines (Jenkins, Git)
✔ Python, Linux & Shell scripting automation
✔ Deployment & release management
✔ Server setup & monitoring
✔ Cloud & DevOps best practices
✔ IAC (Ansible and Terraform)
I focus on reliable, secure, and well-documented solutions.
Client satisfaction and clear communication are my top priorities.
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Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was genau ist deine MLOps-Erfahrung?
Mehr als 10 Jahre DevOps und Cloud-Infrastruktur, angewandt auf ML-Workflows. Ich habe MLflow, Kubeflow, DVC, Seldon und BentoML in Produktion auf AWS, GCP und Azure implementiert – keine Tutorials, echte Systeme.
Q2: Mein Team hat Data Scientists, aber keinen MLOps-Engineer – stimmt das?
Ja – genau mit denen arbeite ich. Ich baue die Infrastruktur, damit deine Data Scientists trainieren, tracken und deployen können, ohne Kubernetes oder CI/CD-Ketten verstehen zu müssen.
F3: Welche Cloud-Anbieter unterstützt du?
AWS (SageMaker, S3, ECR), GCP (Vertex AI, GCS, Artifact Registry) und Azure (Azure ML, AKS, Blob). Auch selbst gehostetes Kubernetes für Teams, die volle Kontrolle wollen.
Q4: Arbeitest du mit meinem bestehenden Training-Code?
Ja – keine Neuschreibungen nötig. Ich integriere deine Skripte in ein Pipeline-Framework, füge Tracking hinzu und verbinde sie mit einer Model-Registry. Änderungen an deinem Code sind minimal.
Q5: Kannst du Model-Monitoring und Drift-Erkennung einrichten?
Ja – im Premium-Paket enthalten. Ich setze Drift-Erkennung mit Evidently AI oder Alibi Detect um, inklusive Alerts und optionalen Auto-Retraining-Triggern bei Performance-Einbußen.
Q6: Können wir das nach der Lieferung weiter pflegen?
Ja. Ich dokumentiere alles, führe eine Live-Durchführung durch und strukturiere das System so, dass deine Data Scientists Modelle hinzufügen und Retraining auslösen können, ohne einen MLOps-Engineer vor Ort zu brauchen.
