Je vais construire votre pipeline MLOps et votre infrastructure AI sur AWS Kubernetes

Vous avez du mal à mettre vos modèles ML en production ? Je vais construire un pipeline MLOps robuste et évolutif ainsi qu'une infrastructure AI sur AWS Kubernetes qui automatise tout le cycle de vie de l'apprentissage automatique.

Fort de plus de 5 ans d'expérience en DevOps, infrastructure cloud et ingénierie ML, je conçois des systèmes MLOps de niveau production qui rendent le déploiement de l'IA rapide, fiable et reproductible.

Ce que je propose :

- Pipelines CI/CD pour modèles ML avec GitHub Actions et ArgoCD

- clusters Kubernetes (EKS) avec auto-scaling pour les charges ML

- pipelines Kubeflow pour l'entraînement et le déploiement automatisés des modèles

- MLflow pour le suivi des expériences, le registre des modèles et la gestion des versions

- Intégration AWS SageMaker pour la formation et l'inférence gérées

- feature stores (Feast) pour la mise à disposition en temps réel et par lot des caractéristiques

- surveillance des modèles avec Prometheus, Grafana et détection de dérive

- Infrastructure as Code avec Terraform et Helm

- conteneurisation Docker pour des environnements ML reproductibles

- tests A/B et déploiements canary pour des mises en production sécurisées

Stack technologique :

AWS EKS, SageMaker | Kubeflow | MLflow | TensorFlow | PyTorch | Feast | Terraform | Helm | Docker | ArgoCD

Pourquoi me choisir ?

- Modèles MLOps éprouvés en production

- Code propre et documenté

- En cours