Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik zet een mlops pipeline op voor ai en ml teams op elke cloud
RAM G
Over deze dienst
Automatische vertaling
Je modellen werken in notebooks. Ze in productie krijgen is een ander probleem en op dit moment is het waarschijnlijk niemand's taak.
Ik bouw de MLOps infrastructuur die die kloof overbrugt. Van experiment tracking tot automatische retraining tot productie, jouw team krijgt een herhaalbare, auditable ML pipeline die zonder handmatige tussenkomst draait.
Meer dan 10 jaar ervaring in DevOps en cloud infrastructuur toegepast op ML workflows op AWS, GCP en Azure. Dit is wat ik opzet:
- Pipeline orchestratie Kubeflow / Airflow
- Experiment tracking MLflow / W&B
- Model registry & versiebeheer
- Automatische retraining triggers
- Feature store integratie
- Model serving Seldon / BentoML / TorchServe
- CI/CD voor ML trainen, registreren en deployen
- Data versiebeheer DVC / LakeFS
- Model monitoring & drift detectie
- SageMaker / Vertex AI / Azure ML
Vertel me jouw ML stack en waar modellen vastlopen, ik reageer dezelfde dag nog met een duidelijk plan.
Maak kennis met RAM G
RAM G
Secure, Scalable and Cloud Automated DevOps Solutions
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsfeb 2026
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering1 maand
Talen
Engels
I am a DevOps Engineer with 10 years of hands-on experience in a service-based IT company.
I have worked on enterprise-level applications and production environments.
My expertise includes:
✔ CI/CD pipelines (Jenkins, Git)
✔ Python, Linux & Shell scripting automation
✔ Deployment & release management
✔ Server setup & monitoring
✔ Cloud & DevOps best practices
✔ IAC (Ansible and Terraform)
I focus on reliable, secure, and well-documented solutions.
Client satisfaction and clear communication are my top priorities.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is je specifieke ervaring met MLOps?
Meer dan 10 jaar ervaring in DevOps en cloud infrastructuur toegepast op ML workflows. Ik heb MLflow, Kubeflow, DVC, Seldon en BentoML in productie geïmplementeerd op AWS, GCP en Azure — geen tutorials, echte systemen.
Q2: Mijn team heeft data scientists maar geen MLOps engineer — klopt dat?
Ja — dat is precies met wie ik werk. Ik bouw de infrastructuur zodat je data scientists kunnen trainen, tracken en deployen zonder Kubernetes of CI/CD te hoeven begrijpen.
V3: Welke cloud providers ondersteun je?
AWS (SageMaker, S3, ECR), GCP (Vertex AI, GCS, Artifact Registry), en Azure (Azure ML, AKS, Blob). Ook zelf-gehoste Kubernetes voor teams die volledige controle willen.
Q4: Werk je met mijn bestaande training code?
Ja — geen herschrijvingen nodig. Ik verpak je bestaande scripts in een pipeline framework, voeg tracking toe en koppel het aan een model registry. Wijzigingen in je code zijn minimaal.
Q5: Kun je model monitoring en drift detectie opzetten?
Ja — inbegrepen in Premium. Ik implementeer drift detectie met Evidently AI of Alibi Detect, met alerts en optionele auto-retraining triggers wanneer de prestaties van het model achteruitgaan.
Q6: Kunnen we dit na oplevering blijven onderhouden?
Ja. Ik documenteer alles, doe een live walkthrough en structureer het systeem zodat je data scientists modellen kunnen toevoegen en retraining kunnen triggeren zonder dat er een MLOps engineer op wacht hoeft te staan.
