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Costruirò pipeline ML in Python e GCP
Specialista in Data Engineer ML
Data engineer che collega l'esecuzione tecnica alla strategia di business. La mia esperienza si concentra sulla creazione di pipeline ML in produzione per applicazioni sanitarie, gestendo anche la coo...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di una pipeline ML affidabile che funzioni davvero in produzione?
Costruisco pipeline di machine learning pulite, pronte per la produzione e soluzioni di data engineering in Python.
Cosa consegno:
- Pipeline di dati complete (ETL, feature engineering, validazione)
- Sviluppo e deployment di modelli ML
- Sviluppo di API REST (Flask / FastAPI)
- Containerizzazione con Docker
- Codice pulito, ben documentato + notebook + report
Tecnologie che uso:
Python, R, SQL, Flask/FastAPI, Docker, GCP, ML (XGBoost, Causal Forest)
Perfetto per:
Startup che passano da notebook a produzione, progetti di dati sanitari, rilevamento frodi, analisi aziendali.
Accetto solo progetti che posso consegnare con alta qualità. Per favore, contattami prima di ordinare così possiamo discutere l'ambito e assicurarci che sia una buona collaborazione.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la tua esperienza con pipeline ML in produzione?
Ho esperienza reale in produzione, avendo lavorato in una startup negli Stati Uniti, dove ho progettato pipeline ML end-to-end che hanno scalato fino a oltre 320 modelli di inferenza causale per team clinici. Mi concentro su soluzioni affidabili e manutenibili, non solo su notebook.
Quali tecnologie utilizzi?
Python (principale), SQL, Flask/FastAPI, Docker, Google Cloud Platform (GCP), XGBoost, Causal Forest, e strumenti come Pandas, Scikit-learn. Posso lavorare anche con BigQuery, PostgreSQL e Spark di base.
Puoi lavorare con i miei notebook Jupyter o codice esistenti?
Sì! Posso prendere i tuoi notebook, ristrutturarli in codice pulito per la produzione, aggiungere gestione degli errori, validazione e struttura di deployment.
Ricevo il codice sorgente completo?
Sì, ricevi codice sorgente completo e ben documentato, di cui sei pienamente proprietario. Tutti i pacchetti includono codice Python pulito e documentazione.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare il progetto?
Una descrizione chiara del tuo obiettivo, dati di esempio (o formato dei dati) e eventuali requisiti specifici (ad esempio piattaforma cloud, formato di output). Più dettagli fornisci, meglio e più velocemente posso consegnare.
Fornite assistenza dopo il parto?
Sì. Il pacchetto Premium include 14 giorni di supporto post-consegna. Per i pacchetti Standard e Basic, offro domande di follow-up ragionevoli durante la prima settimana.
Puoi deployare la pipeline in cloud?
Sì, soprattutto su GCP (la mia piattaforma più forte). Posso anche guidare il deployment su AWS o Azure. Il deployment completo su cloud con Docker è incluso nel pacchetto Premium.
Sei adatto a principianti o clienti non tecnici?
Sì. Spiego tutto chiaramente e fornisco documentazione. Sono felice di lavorare con clienti non tecnici, purché discutiamo l'ambito in anticipo.
