Heb je een getraind machine learning-model maar heb je moeite met het implementeren, schalen of automatiseren ervan?
Ik help je de kloof te overbruggen tussen data science en productie door het implementeren van een robuuste MLOps-workflow die naadloze model-implementatie, monitoring en automatisering mogelijk maakt.
Wat ik aanbied
- End-to-end MLOps-opzet van modeltraining tot productie-implementatie
- CI/CD-pijplijn maken (GitHub Actions, GitLab CI/CD, Jenkins)
- Containerisatie met Docker & orkestratie met Kubernetes
- Modeltracking & experimentbeheer met MLflow of DVC
- Automatisch opnieuw trainen & driftdetectie
- Integratie met cloudservices (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)
- Prestatiemonitoring & waarschuwingen met Prometheus, Grafana of vergelijkbare tools
️ Waarom voor mij kiezen
- Meer dan 3 jaar praktische ervaring in DevOps & MLOps
- Ervaring met het bouwen van echte pipelines voor AI-gedreven applicaties
- Netjes, onderhoudbare infrastructuur volgens beste praktijken
- Gedetailleerde documentatie & ondersteuning voor een soepele overdracht
Pakketten
- Basis: Model containeriseren + basis CI/CD setup
- Standaard: Complete MLOps-pijplijn met monitoring
- Premium: Volledige cloud-geïntegreerde enterprise MLOps-oplossing
Ik zorg dat je ML-modellen klaar zijn voor productie.