Diventerò data scientist e ingegnere mlops usando python

Ingegnere MLOps | Data Scientist | Oltre 2 anni di esperienza

Le mie competenze sono

CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD - Ridotto del 70% i cicli di rilascio, fallimenti di deployment dell'85%

Containerizzazione: Docker, Kubernetes (EKS/AKS/GKE), HPA, Istio, Helm - Immagini del 40% più piccole, disponibilità del 99,9%

Pipeline ML: Kubeflow, MLflow, Airflow, Feast, DVC, ZenML - Lavoro manuale ridotto dell'85%, sviluppo più veloce del 50%

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

Monitoraggio: Prometheus, Grafana, Evidently AI, DeepChecks, WhyLogs, PagerDuty - MTTD più rapido del 75%

Qualità dei dati: Great Expectations, Pandera, Pydantic - Problemi di dati ridotti del 60%, oltre 15 suite di aspettative

NLP & LLMs: PyTorch, Hugging Face, LangChain, RAG, Fine-Tuning, LLaMA, VLLM - Accuratezza del sentiment dell'89%

Modelli: Churn (precision dell'85%, aumento del 15% nella retention), XGBoost (80% R²), oltre 10K previsioni giornaliere

Costruisco pipeline MLOps di livello produzione, scalabili, end-to-end, con tracciamento degli esperimenti, versioning dei modelli, retraining automatico e rilevamento del drift. Deployiamo i tuoi modelli AI/ML su larga scala!

Stack tecnologico: Python | SQL | TensorFlow | Scikit-learn | FastAPI | Redis | PostgreSQL | Pytest | Git | Linux | Bash