Ons bureau zet je ml-infrastructuur, mlops-pipeline en GPU-implementatie op

Je ML-model is slechts zo goed als de infrastructuur die het runt. Ik bouw productie-MLOps-pipelines die je modellen van Jupyter-notebooks naar schaalbare, gemonitorde en automatisch schakelende implementaties brengen.

Wat ik lever:

ML-model implementatie (REST API, gRPC, batch inference), GPU/CPU-infrastructuur setup (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, zelf gehost), modelserving (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton, vLLM, Ollama), MLOps-pipeline (MLflow, Kubeflow, DVC), automatisering van trainingspijplijnen, modelversiebeheer en experimenttracking, A/B-testen en canary-implementaties voor modellen, automatische schaalvergroting van inference-endpoints, kostenoptimalisatie voor GPU-workloads, en LLM-implementatie (zelf gehoste Llama, Mistral, fijn afgestelde modellen).

Waarom mijn bureau:

Wij bevinden ons op het snijvlak van DevOps en AI, een zeldzame combinatie. De meeste ML-engineers kunnen modellen trainen, maar hebben moeite met productie-implementatie. De meeste DevOps-engineers kunnen apps uitrollen, maar begrijpen de ML-specifieke uitdagingen zoals GPU-scheduling, modelversiebeheer en inference-optimalisatie niet. Wij overbruggen beide werelden.