Ik word data scientist en mlops engineer met Python

MLOps Engineer | Data Scientist | Meer dan 2 jaar ervaring

Mijn expertisegebieden zijn

CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD - Verminderde releasecycli met 70%, deployment failures met 85%

Containerisatie: Docker, Kubernetes (EKS/AKS/GKE), HPA, Istio, Helm - 40% kleinere images, 99,9% beschikbaarheid

ML Pipelines: Kubeflow, MLflow, Airflow, Feast, DVC, ZenML - 85% minder handmatig werk, 50% snellere ontwikkeling

Cloud: AWS (SageMaker, ECR, EKS, Lambda, API Gateway), Azure ML, GCP Vertex AI, Terraform

Monitoring: Prometheus, Grafana, Evidently AI, DeepChecks, WhyLogs, PagerDuty - 75% snellere MTTD

Data kwaliteit: Great Expectations, Pandera, Pydantic - 60% minder data issues, meer dan 15 expectation suites

NLP & LLMs: PyTorch, Hugging Face, LangChain, RAG, Fine-Tuning, LLaMA, VLLM - 89% sentiment nauwkeurigheid

Modellen: Churn (85% precisie, 15% retentieverbetering), XGBoost (80% R²), meer dan 10K voorspellingen per dag

Ik bouw productieklare, schaalbare end-to-end MLOps pipelines met experiment tracking, modelversies, automatische retraining en driftdetectie. Laten we jouw AI/ML-modellen op grote schaal implementeren!

Tech stack: Python | SQL | TensorFlow | Scikit-learn | FastAPI | Redis | PostgreSQL | Pytest | Git | Linux | Bash