Je vais concevoir des pipelines mlops avec azure ai, aws sagemaker, bedrock, cloud devops
Ingénieur DevOps senior, cloud et automatisation AWS Azure GCP n8n Make
Niveau 1
Répond à certains critères de performance et présente un fort potentiel sur la place de marché.
À propos de ce service
Les modèles d'IA ne produisent un impact que lorsqu'ils sont déployés en production. J'aide les fondateurs de SaaS, les startups en IA et les agences à déployer des modèles de manière fiable en utilisant Azure AI, AWS SageMaker, Bedrock et l'automatisation moderne MLOps.
Vous obtenez une pipeline complète qui supporte la formation, la gestion des versions, la surveillance et le déploiement sécurisé dans le cloud, le tout construit selon les meilleures pratiques en DevOps et ingénierie cloud.
Je combine DevOps, ingénierie IA et automatisation cloud pour créer des systèmes d'IA rapides, évolutifs et optimisés en coût, qui évoluent avec votre produit.
Ce que je fournis
pipelines Azure AI / Azure Machine Learning
formation, endpoints, registre de modèles AWS SageMaker
déploiement de modèles Bedrock + orchestration multi-agent
déploiement d'agents IA (OpenAI, Azure OpenAI, Claude, Bedrock)
CI/CD pour ML (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
intégration de données (S3, Azure Blob, DynamoDB, Postgres)
<p tableaux de bord de surveillance (CloudWatch, Grafana, Prometheus)Pourquoi les clients me choisissent
Expérience pratique avec Azure AI Studio, SageMaker, Bedrock et OpenAI
Cycles de sortie ML 60 % plus rapides pour les plateformes SaaS
Parfait pour les fondateurs de SaaS, startups en IA et agences
Votre IA mérite une ingénierie de niveau production, et je fais en sorte que cela devienne réalité.
Fournisseur de services cloud:
microsoft azure
Expertise:
Installation
•
Sauvegarde
•
Migration
•
Configuration
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous déployer des LLM ou des agents (OpenAI, Azure, Bedrock) ?
Oui, je déploie des agents, des embeddings, des systèmes RAG et une infrastructure d'inférence évolutive.
Supportez-vous les configurations GPU ?
Oui, Azure ML Compute, SageMaker GPU instances, Lambda Labs ou GPU personnalisé.
Pouvez-vous migrer mon pipeline ML existant ?
Absolument, je peux refactoriser, optimiser ou reconstruire entièrement votre pipeline.
Pouvez-vous intégrer mon produit SaaS au pipeline MLOps ?
Oui, passerelles API, microservices, webhooks, queues ou déclencheurs événementiels.

