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Ich trainiere maschinelles Lernen Engineering-Modelle mit mlops
AI ML Ingenieur, Softwareentwickler, Data Scientist, RAG, generative AI
Ich baue Dinge, die tatsächlich in Produktion laufen, nicht nur Prototypen. AI/ML- und Backend-Engineer mit Schwerpunkt auf RAG-Chatbots, automatisierten ML-Pipelines und FastAPI-Backends, die End-to-...
Über diesen Service
Die meisten Data-Science-Projekte liefern dir nur ein einmaliges Notebook und verschwinden wieder. Ich baue Dashboards, die dauerhaft funktionieren und sich automatisch neu trainieren, wenn deine Daten wachsen.
Mit Python, Scikit-learn und automatisierten Pipelines (GitHub Actions + Feature Stores) verwandle ich deine Rohdaten in ein lebendiges Dashboard, das vorhersagt, was als Nächstes kommt – sei es Verkäufe, Nachfrage, Lagerbestand oder jede andere Metrik, die sich im Laufe der Zeit ändert.
Was du bekommst:
- Saubere, feature-engineerte Datenpipeline
- Mehrere ML-Modelle getestet, das beste automatisch nach Leistung ausgewählt
- Interaktives Dashboard (Streamlit etc.), das du oder dein Team tatsächlich nutzen könnt
- Automatisiertes Retraining, kein manuelles Script-Runterfahren notwendig
- Klare Dokumentation, was das Modell macht und warum
Ich habe seit Mai 2025 ein lebendes Prognosesystem aufgebaut und gewartet, das Real-World-Daten täglich verarbeitet, inklusive automatischer Modellauswahl und einem vollständigen MLOps-Pipeline (Feature Store, automatisiertes Retraining).
Perfekt für: E-Commerce-Shops, Logistik-/Lagerteams, Agenturen, die Trends berichten oder jeden, der es leid ist, jede Woche Tabellen manuell neu zu laufen.
Sende mir deine Daten vor der Bestellung, damit ich den besten Ansatz bestätigen kann.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
NoSQL
Frameworks:
scikit-learn
•
Panda
•
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Excel
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Daten muss ich angeben?
Historische Daten oder alles in Form von CSV, Excel, API-Datenextraktion oder Datenbank-Export funktionieren.
Wie viel historische Daten brauche ich?
Idealerweise 3+ Monate für aussagekräftige Muster; mehr Historie bedeutet bessere Genauigkeit.
Was bedeutet "automatisiertes Retraining" eigentlich?
Die Pipeline zieht automatisch neue Daten und retrainiert das Modell nach einem Zeitplan (täglich, wöchentlich oder monatlich), sodass die Vorhersagen genau bleiben, ohne manuellen Aufwand.
Wo wird das Dashboard gehostet?
Standardmäßig Streamlit Cloud (kostenlose Stufe), auf Wunsch auch bei dir auf eigener Cloud/Hosting deployen.
Kannst du Dashboards für etwas erstellen, das nicht in deinen Beispielen aufgeführt ist?
Wahrscheinlich ja, schick mir dein Use Case vor der Bestellung.
Geben Sie den Code an?
Ja, vollständiger Quellcode und Dokumentation sind im Premium-Paket enthalten. Für Basic und Standard fallen zusätzliche Kosten an.
