Ik bouw een Azure MLops-pipeline met MLflow model registry en driftdetectie

Heb je moeite om ML-modellen van notebooks naar productie te brengen? Ik bouw een productieklare MLOps-platform op Azure ML en Kubernetes, hetzelfde systeem dat ik heb gebouwd voor Publicis Sapient, Novelis en Micron.

WAAROM KIEZEN VOOR MIJ?

Meer dan 6 jaar ervaring als Senior DevOps en MLOps Engineer. Mijn werk heeft de model release cycli verkort van weken naar dagen en incidenten door degradatie met 60% verminderd.

DIT KRIJG JE:

- Geautomatiseerde ML training pipelines op Azure ML

- MLflow experiment tracking en model registry

- Data drift detectie met automatische retraining triggers

- FastAPI inference API op AKS met HPA autoscaling

- CI/CD pipeline via Azure DevOps of GitHub Actions

- Grafana dashboards voor model- en pipeline-gezondheid

STACK:

Azure ML, MLflow, AKS, Docker, FastAPI, Prometheus, Grafana, Terraform, Helm, GitHub Actions

Neem contact met me op voordat je bestelt, zodat ik het juiste pakket voor jouw behoeften kan aanbevelen.