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Ich baue und stelle ML-Pipelines mit Docker, MLflow und AWS bereit
Datenanalyst: Python, Pandas, NumPy und Matplotlib Experte
Ich bin Data Scientist und habe Erfahrung im Aufbau von End-to-End-Projekten.
Ich bin Experte in EDA und Feature Engineering,
ich trainiere Modelle und kann ihre Leistung und Genauigkeit durch Analyse...
Über diesen Service
Hast du einen Datensatz und brauchst ein funktionierendes Machine-Learning-Modell, das du wirklich in einer App, einem Dashboard oder im Geschäftsablauf verwenden kannst?
Ich bringe dein Projekt von Rohdaten zu einem live geschalteten, einsatzbereiten Modell, das moderne MLOps-Praktiken nutzt – nicht nur ein Jupyter-Notebook, das ungenutzt herumliegt.
Was du bekommst:
- Sauberes, getestetes Modell, entwickelt mit Python, Pandas und Scikit-learn
- Experiment-Tracking mit MLflow, damit du immer weißt, welche Version am besten funktioniert
- Eine funktionierende API (FastAPI), damit dein Modell von jeder App oder Website aufgerufen werden kann
- Produktionsfertiger Code mit klarer Dokumentation, keine Black-Box-Skripte
Tech-Stack: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, MLflow, DVC, Docker, AWS, FastAPI, Git, GitHub Actions
Schreib mir vor deiner Bestellung eine kurze Beschreibung deiner Daten und deines Ziels, damit ich das passende Paket einschätzen und dir einen ehrlichen Zeitplan geben kann, bevor wir starten.
Lass uns deine Daten in etwas verwandeln, das in der Produktion wirklich funktioniert.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Frameworks:
scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Art von Daten soll ich dir bereitstellen?
Alle Daten, die für dein ML-Projekt relevant sind — strukturiert (CSV, Excel), unstrukturiert (Text, Bilder) oder eine Live-Datenquelle (API/Datenbank). Wenn du unsicher bist, was benötigt wird, schick mir eine Nachricht mit einer kurzen Projektbeschreibung und ich sage dir genau, was du schicken sollst.
In welchem Format sollten die Daten vorliegen?
Gängige Formate funktionieren gut: CSV, JSON, Excel oder Parquet für strukturierte Daten; Ordner mit Bildern für CV-Projekte. Wenn deine Daten in einem anderen Format vorliegen, sag mir Bescheid — ich kann meistens damit arbeiten oder bei der Umwandlung helfen.
Wie stellst du den Datenschutz und die Sicherheit meiner Daten sicher?
Ich verwende deine Daten nur im Rahmen dieses Projekts, teile sie niemals extern und lösche lokale Kopien nach der finalen Lieferung, es sei denn, du bittest mich, sie aufzubewahren. Wenn du eine formelle NDA brauchst, unterschreibe ich gerne eine, bevor wir starten.
Wirst du die Projektdetails mit jemandem teilen?
Nein. Deine Projektinformationen, Daten und Code bleiben vertraulich zwischen uns. Ich teile Kundenarbeiten nicht öffentlich, es sei denn, du gibst ausdrücklich die Erlaubnis dazu (z.B. für mein Portfolio).
Stellst du das trainierte Modell oder nur die Deployment-Umgebung bereit?
Beides, je nach Paket. Ich kann ein Modell von Grund auf mit deinen Daten trainieren oder ein bereits trainiertes Modell deployen — sag mir einfach, was du brauchst, wenn du mir schreibst.
Kann ich mit einem Modell oder Code arbeiten, den ich schon habe?
Ja. Schick mir deinen bestehenden Code/dein Modell und ich integriere MLOps-Praktiken (Docker, MLflow, CI/CD usw.) in das, was du bereits aufgebaut hast, anstatt von vorne anzufangen.
Welches Paket brauche ich, wenn ich nur eine funktionierende API für mein Modell will?
Das Standard-Paket beinhaltet einen FastAPI REST-Endpunkt, also ist das der richtige Einstieg für die meisten API-only-Anfragen.
Was passiert, wenn ich mehr Überarbeitungen brauche als im Paket enthalten?
Zusätzliche Revisionen können als Gig-Extra hinzugefügt werden, oder ich bespreche gern ein individuelles Angebot, falls Änderungen über den ursprünglichen Umfang hinausgehen.
Bietest du Support nach der Lieferung an oder ist es eine einmalige Deployment?
Das Premium-Paket beinhaltet 7 Tage Support nach der Lieferung für Bugfixes und kleinere Anpassungen. Für Basic/Standard können bei Bedarf zusätzliche Support-Leistungen separat vereinbart werden.
