Ik zet je ml-model in de cloud met een volledige mlops-pipeline

Is je ML-model vastgelopen in een notebook terwijl je bedrijf wacht? Deployment en monitoring zijn de plekken waar de meeste ML-projecten falen.

Ik bouw een complete productieklare MLOps-pipeline met MLflow, Docker, AWS SageMaker en GitHub Actions zodat je model voorspellingen via API levert en automatisch opnieuw traint.

Wat je krijgt

• Model containerisatie met Docker en FastAPI REST API voor real-time inferentie
• MLflow experiment tracking, modelversiebeheer en model registry
• CI/CD pipeline met geautomatiseerd testen, validatie en zero downtime deployment
• AWS deployment op EC2, SageMaker, Lambda of ECS
• Data versiebeheer met DVC voor volledige pipeline reproduceerbaarheid
• Detectie van drift en monitoring van modelprestaties met alerts
• Geautomatiseerde retraining pipeline getriggerd door nieuwe data of prestatieverlies
• Infrastructuur als code met Terraform

Waarom voor mij kiezen

• 3 jaar praktische ervaring met MLOps en machine learning deployment
• Werkelijke AWS productie-implementaties met SageMaker en EC2
• CI/CD pipelines die automatisch opnieuw deployen bij elke update
• Schoon, gedocumenteerd code dat je team kan onderhouden en uitbreiden

Stuur me een bericht om je ML deployment project vandaag nog te bespreken.