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Costruirò pipeline mlops usando databricks pyspark e mlflow
Ingegnere DevOps senior
Esperto DevOps, Cloud e MLOps con oltre 4 anni di esperienza nella gestione di infrastrutture scalabili su AWS, GCP e Azure. Competente in Terraform (IaC), Docker, Kubernetes e GitLab/GitHub Actions p...
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
Stai cercando un ingegnere affidabile per creare soluzioni scalabili di Data Engineering, MLOps o DevOps? Sei nel posto giusto.
Progetterò e implementerò pipeline di dati e machine learning end-to-end usando Databricks, PySpark, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD e AWS/Azure/GCP/Digital Ocean. Che tu abbia bisogno di pipeline ETL, automazione dei workflow ML o deployment in produzione, posso aiutarti a creare soluzioni sicure, scalabili e facili da mantenere.
I miei servizi includono:
- Pipeline ETL con Databricks & PySpark
- Tracking esperimenti con MLflow e registro modelli
- Deployment con Docker & Kubernetes
- Pipeline CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
- Deployment cloud su AWS & Azure
- Feature engineering e processamento dati
- Deployment di modelli di machine learning
- Automazione infrastrutture con Terraform
- Monitoraggio e logging integrati
Perché scegliermi?
- Codice pulito e pronto per la produzione
- Soluzioni scalabili e ben documentate
- Migliori pratiche per sicurezza e performance
- Comunicazione rapida e consegna puntuale
- Supporto post-consegna
Contattami prima di ordinare così possiamo discutere le tue esigenze e consigliarti il miglior pacchetto per il tuo progetto.
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Di quali informazioni hai bisogno prima di iniziare il progetto?
Per favore condividi i requisiti del tuo progetto, piattaforma cloud preferita (AWS o Azure), dati sorgente, output atteso, infrastruttura esistente (se presente) e qualsiasi documentazione tecnica o diagramma architetturale. Questo mi aiuta a consigliare la soluzione migliore.
Lavori con Databricks e PySpark?
Sì. Posso costruire e ottimizzare pipeline ETL, eseguire trasformazioni di dati usando PySpark e sviluppare workflow scalabili in Databricks per progetti di data engineering e machine learning.
Puoi costruire pipeline complete di MLOps?
Sì. Posso aiutarti a implementare workflow end-to-end di MLOps, inclusi tracking esperimenti con MLflow, versioning dei modelli, containerizzazione con Docker, pipeline CI/CD, deployment e monitoraggio su AWS o Azure.
Quali piattaforme cloud supportate?
Lavoro principalmente con AWS e Azure. Posso distribuire applicazioni e pipeline di machine learning usando servizi come EC2, EKS, ECS, S3, Virtual Machines di Azure, AKS, Azure Storage e altri servizi cloud correlati.
Riceverò il codice sorgente?
Sì. Tutti i pacchetti includono codice sorgente pulito e ben documentato con istruzioni di deployment, salvo diverso accordo prima dell'inizio del progetto.
Puoi distribuire modelli di machine learning già addestrati?
Sì. Se hai già un modello addestrato, posso containerizzarlo con Docker, distribuirlo usando FastAPI o altri framework adatti, integrare MLflow se necessario e automatizzare il deployment con CI/CD.
Fornite assistenza dopo il parto?
Sì. Offro supporto post-consegna per garantire che la soluzione funzioni come previsto e per aiutarti con eventuali piccoli problemi relativi al progetto consegnato.
Puoi lavorare con dataset di healthcare, finanza o personalizzati?
Sì. Posso lavorare con dataset strutturati di vari settori, tra cui healthcare, finanza, retail, IoT e altre applicazioni aziendali, seguendo le tue specifiche di progetto.
