Ich werde eine Azure MLops-Pipeline mit MLflow Model Registry und Drift-Erkennung aufbauen

Hast du Schwierigkeiten, ML-Modelle von Notebooks in die Produktion zu bringen? Ich werde eine produktionsreife MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes aufbauen – genau das Setup, das ich für Publicis Sapient, Novelis und Micron erstellt habe.

WARUM DU MICH WÄHLEN SOLLTEST?

Mehr als 6 Jahre Erfahrung als Senior DevOps- und MLOps-Ingenieur. Meine Arbeit hat die Modellfreigabezyklen von Wochen auf Tage verkürzt und die Vorfälle mit Degradation um 60 % reduziert.

WAS DU BEKOMMST:

- Automatisierte ML-Trainingspipelines auf Azure ML

- MLflow-Experiment-Tracking und Model Registry

- Drift-Erkennung mit automatischen Retraining-Triggern

- FastAPI-Inferenz-API auf AKS mit HPA-Autoskalierung

- CI/CD-Pipeline über Azure DevOps oder GitHub Actions

- Grafana-Dashboards für Modell- und Pipeline-Gesundheit

STACK:

Azure ML, MLflow, AKS, Docker, FastAPI, Prometheus, Grafana, Terraform, Helm, GitHub Actions

Schreib mir vor der Bestellung, damit ich das passende Paket für deine Bedürfnisse empfehlen kann.