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Costruirò soluzioni di mlops, ai, ml e llm pronte per la produzione
Assistente virtuale
Sono un ingegnere MLOps specializzato nella progettazione, distribuzione e manutenzione di sistemi ML pronti per la produzione. Lavoro con Python, FastAPI, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, MLflow, ...
Informazioni su questo servizio
Sono un ingegnere MLOps e Data Scientist con anni di esperienza nella creazione di pipeline MLOps di livello produttivo, scalabili e end-to-end. Mi occuperò di distribuire i tuoi modelli AI/ML su larga scala con tracciamento degli esperimenti, versioning dei modelli, riaddestramento automatizzato e rilevamento del drifting.
Automazione CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD riducendo i cicli di rilascio del 70% e i fallimenti di distribuzione dell'85%.
Containerizzazione & orchestrazione: Docker, Kubernetes (EKS/AKS/GKE), HPA, Istio, Helm, ottenendo immagini del 40% più piccole e un'uptime del 99,9%.
Pipeline ML: Kubeflow, MLflow, Airflow, Feast, DVC, ZenML riducendo il lavoro manuale dell'85% e accelerando lo sviluppo del 50%.
Distribuzione cloud: AWS (SageMaker, ECR, EKS, Lambda, API Gateway), Azure ML, GCP Vertex AI, Terraform per Infrastructure as Code.
Monitoraggio & osservabilità: Prometheus, Grafana, Evidently AI, DeepChecks, WhyLogs, PagerDuty, raggiungendo il 75% in più di velocità nel tempo medio di rilevamento dei problemi (MTTD).
Qualità dei dati: Great Expectations, Pandera, Pydantic, riducendo i problemi di dati del 60% con 15 suite di aspettative.
NLP & LLMs: PyTorch, Hugging Face, LangChain, RAG, Fine-Tuning, LLaMA, VLLM, raggiungendo l'89% di accuratezza nel sentiment analysis.
Stack tecnologico: Python | SQL | TensorFlow | Scikit-learn | FastAPI | Redis
Distribuiamo il tuo AI con fiducia
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Costruisci pipeline end-to-end di MLOps con automazione CI/CD?
Sì! Costruisco pipeline complete di MLOps, dalla ingestione dei dati e feature engineering fino all'addestramento, deployment e monitoraggio del modello. Automatizzo CI/CD usando GitHub Actions, Jenkins e ArgoCD con Docker e Kubernetes per deployment pronti alla produzione.
Q2: Puoi deployare modelli ML su AWS, Azure o GCP?
Assolutamente! Deployo sistemi ML scalabili su AWS (SageMaker, ECR, EKS, Lambda), Azure ML e GCP Vertex AI usando Terraform come Infrastructure as Code con disponibilità del 99,9%.
Q3: Lavori con LLM, RAG e Vector Databases?
Sì! Sono specializzato in soluzioni LLM con LangChain, OpenAI API, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e Vector Databases come Pinecone e ChromaDB per ricerca semantica, intelligenza dei documenti e risposte alle domande.
Q4: Come garantisci le prestazioni del modello in produzione?
Implemento monitoraggio con Prometheus, Grafana, Evidently AI e DeepChecks per rilevare drift, monitorare le prestazioni e inviare alert—ottenendo un MTTD (Mean Time To Detect) più rapido del 75%.
Q5: Fornisci testing e assurance della qualità?
Sì! Implemento unit test, test di integrazione e automazione dei test con Pytest—con oltre l'81% di copertura dei test. Uso anche Great Expectations e Pydantic per validazione dei dati e assicurazione della qualità.
Q6: Quale stack tecnologico usi?
Il mio stack: Python, FastAPI, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, MLflow, DVC, Airflow, Docker, Kubernetes, Redis, PostgreSQL, Git, Linux e Bash.
Q7: Puoi gestire previsioni su larga scala?
Sì! Costruisco sistemi scalabili che gestiscono oltre 10K previsioni giornaliere con auto-scaling, load balancing e inferenza in tempo reale tramite API REST di FastAPI.
Q8: Fornisci versioning dei modelli e rollback?
Assolutamente! Implemento versioning dei modelli, tracciamento degli esperimenti con MLflow e registry dei modelli per rollback senza problemi e esperimenti riproducibili.
Q9: Che mi dici di sicurezza e autenticazione?
Implemento autenticazione, rate limiting, rilevamento PII, privacy dei dati, gestione sicura dei documenti e logging completo per sicurezza di livello enterprise e conformità.
Q10: Puoi costruire sistemi di Document Intelligence?
Sì! Costruisco soluzioni di Document Intelligence con OCR, parsing dei documenti, classificazione, estrazione, NER (Entity Recognition), riassunto e ricerca semantica usando RAG e LLM.
