Costruirò la tua pipeline mlops e infrastruttura ai su aws kubernetes

Hai difficoltà a portare i tuoi modelli ML in produzione? Costruirò una pipeline MLOps robusta e scalabile e un'infrastruttura AI su AWS Kubernetes che automatizza tutto il ciclo di vita del machine learning.

Con più di 5 anni di esperienza in DevOps, infrastrutture cloud e ingegneria ML, creo sistemi MLOps di livello produzione che rendono l'implementazione dell'AI veloce, affidabile e ripetibile.

Cosa consegno:

- pipeline CI/CD per modelli ML usando GitHub Actions e ArgoCD

- cluster Kubernetes (EKS) con auto-scaling per carichi di lavoro ML

- pipeline Kubeflow per addestramento e deployment automatico dei modelli

- MLflow per il tracciamento degli esperimenti, il registro dei modelli e il versioning

- integrazione AWS SageMaker per training e inferenza gestiti

- feature store (Feast) per la fornitura di feature in tempo reale e batch

- monitoraggio dei modelli con Prometheus, Grafana e rilevamento di drift

- Infrastructure as Code usando Terraform e Helm charts

- containerizzazione con Docker per ambienti ML riproducibili

- test A/B e deployment canarino per rollout sicuri dei modelli

Stack tecnologico:

AWS EKS, SageMaker | Kubeflow | MLflow | TensorFlow | PyTorch | Feast | Terraform | Helm | Docker | ArgoCD

Perché scegliermi?

- Pattern MLOps collaudati in produzione

- Codice pulito e documentato

- In corso