Ik bouw en zet je machine learning model klaar als een productieklare API

De meeste ML-projecten worden in een Jupyter-notebook gedaan. Ik bouw modellen EN zet ze in productie.

Wat je krijgt:

• Een getraind ML-model (classificatie, regressie of voorspelling) gemaakt met scikit-learn of PyTorch
• - Uitlegbaarheid van het model met SHAP zodat je voorspellingen kunt uitleggen aan je team of klanten
• - Deployment als een REST API met FastAPI, inclusief inputvalidatie en automatisch gegenereerde documentatie
• - Gecontaineriseerd met Docker zodat het overal en consistent draait
• - Optioneel: CI/CD-pipeline zodat toekomstige updates automatisch worden uitgerold

Achtergrond: MSc Data Science (University of Bristol) plus echte DevOps-ervaring met het uitrollen van productiesystemen op AWS en Azure. Ik heb end-to-end pipelines gebouwd, waaronder kredietrisicobeoordeling, churn voorspelling en een RAG document Q&A-systeem.

Stuur me je dataset of use case en ik vertel je eerlijk of het een goede match is voordat je bestelt.