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Configurerò pipeline mlops per team di ai e ml su qualsiasi cloud
RAM G
Informazioni su questo servizio
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I tuoi modelli funzionano nei notebook. Portarli in produzione è un altro problema e al momento probabilmente nessuno se ne occupa.
Costruisco l'infrastruttura MLOps che colma questa distanza. Dalla tracciatura degli esperimenti al retraining automatico fino al servizio in produzione, il tuo team ottiene una pipeline ML ripetibile e verificabile che funziona senza intervento manuale.
Oltre 10 anni di esperienza in DevOps e infrastrutture cloud applicate ai workflow ML su AWS, GCP e Azure. Ecco cosa configuro:
- Orchestrazione pipeline Kubeflow / Airflow
- Tracciatura esperimenti MLflow / W&B
- Registry modelli e controllo versioni
- Trigger di retraining automatico
- Integrazione feature store
- Servizio modelli Seldon / BentoML / TorchServe
- CI/CD per training, registrazione e deployment ML
- Versioning dati DVC / LakeFS
- Monitoraggio modelli e rilevamento drift
- SageMaker / Vertex AI / Azure ML
Dimmi qual è il tuo stack ML e dove i modelli si bloccano, ti risponderò con un piano chiaro nello stesso giorno.
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RAM G
Secure, Scalable and Cloud Automated DevOps Solutions
- DaIndia
- Membro dafeb 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 mese
Lingue
Inglese
I am a DevOps Engineer with 10 years of hands-on experience in a service-based IT company.
I have worked on enterprise-level applications and production environments.
My expertise includes:
✔ CI/CD pipelines (Jenkins, Git)
✔ Python, Linux & Shell scripting automation
✔ Deployment & release management
✔ Server setup & monitoring
✔ Cloud & DevOps best practices
✔ IAC (Ansible and Terraform)
I focus on reliable, secure, and well-documented solutions.
Client satisfaction and clear communication are my top priorities.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la tua esperienza specifica in MLOps?
Oltre 10 anni di DevOps e infrastrutture cloud applicate ai workflow ML. Ho implementato MLflow, Kubeflow, DVC, Seldon e BentoML in produzione su AWS, GCP e Azure — non tutorial, sistemi reali.
Q2: Il mio team ha data scientist ma nessun ingegnere MLOps — è corretto?
Sì — è esattamente con chi lavoro. Costruisco l'infrastruttura affinché i tuoi data scientist possano allenare, tracciare e deployare senza dover conoscere Kubernetes o pipeline CI/CD.
Q3: Quali provider cloud supporti?
AWS (SageMaker, S3, ECR), GCP (Vertex AI, GCS, Artifact Registry), e Azure (Azure ML, AKS, Blob). Inoltre, Kubernetes auto-ospitato per team che vogliono il massimo controllo.
Q4: Lavori con il mio codice di training esistente?
Sì — niente riscritture necessarie. Avvolgo i tuoi script esistenti in un framework di pipeline, aggiungo tracciatura e collego a un registry modelli. Le modifiche al tuo codice sono minime.
Q5: Puoi configurare monitoraggio modelli e rilevamento drift?
Sì — incluso nel Premium. Implemento il rilevamento drift usando Evidently AI o Alibi Detect, con avvisi e trigger di retraining automatico quando le prestazioni del modello peggiorano.
Q6: Potremo mantenere questa configurazione dopo la consegna?
Sì. Documenterò tutto, farò una sessione di walkthrough dal vivo e strutturerò il sistema in modo che i tuoi data scientist possano aggiungere modelli e attivare retraining senza bisogno di un ingegnere MLOps disponibile.
