Ik ben jouw machine learning in productie mlops engineer

Een model laten werken in een notebook is één ding, het betrouwbaar laten draaien in productie is iets anders. Ik help die kloof te overbruggen.

Ik kan je helpen met:

• ML-modellen naar productie deployen (FastAPI, Docker, AWS EC2/Elastic Beanstalk, TensorFlow Serving)
• Ontwerpen van rollout-strategieën zoals shadow mode, canary releases, blue-green deployment, met rollback-plannen
• Monitoring opzetten voor software, input- en output-metrics om dataconcept- en driftproblemen en pipeline-fouten vroegtijdig te detecteren
• Foutanalyse uitvoeren om prioriteit te geven aan fixes die daadwerkelijk de prestaties in de praktijk verbeteren, niet alleen de test-set nauwkeurigheid
• Data pipelines bouwen en auditen: schoonmaak, labeling, consistentie, train/dev/test splits, en data provenance tracking
• Prestaties baselines vaststellen met menselijke prestaties (HLP) en experiment tracking opzetten voor reproduceerbare resultaten

Of je nu een proof-of-concept naar deployment brengt, monitoring nodig hebt voor een bestaand model, of een volledige pipeline audit wilt (inclusief nauwkeurigheid, eerlijkheid, bias), ik werk met een gestructureerde, end-to-end aanpak over de hele ML lifecycle, inclusief scoping, data, modellering, deployment en onderhoud.

Stuur me je projectdetails en laten we je model succesvol implementeren en soepel laten draaien.