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Je vais mettre en place une pipeline mlops pour les équipes d'ia et de ml sur n'importe quel cloud
RAM G
À propos de ce service
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Vos modèles fonctionnent dans des notebooks. Les mettre en production est un autre problème et actuellement ce n'est probablement la tâche de personne.
Je construis l'infrastructure MLOps qui comble cette lacune. Du suivi des expériences à la ré-formation automatisée en passant par le déploiement en production, votre équipe obtient une pipeline ML reproductible et auditable qui fonctionne sans intervention manuelle.
Plus de 10 ans d'expérience en DevOps et infrastructure cloud appliquée aux workflows ML sur AWS, GCP et Azure. Voici ce que je configure :
- Orchestration de pipeline Kubeflow / Airflow
- Suivi des expériences MLflow / W&B
- Registre de modèles et gestion des versions
- Déclencheurs de ré-formation automatisée
- Intégration du feature store
- Service de modèles Seldon / BentoML / TorchServe
- CI/CD pour entraînement, enregistrement et déploiement ML
- Versionnage des données DVC / LakeFS
- Surveillance des modèles et détection de dérive
- SageMaker / Vertex AI / Azure ML
Dites-moi votre stack ML et où les modèles bloquent, je vous répondrai avec un plan clair le jour même.
Découvrez RAM G
RAM G
Secure, Scalable and Cloud Automated DevOps Solutions
- DeInde
- Membre depuisfévr. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande1 mois
Langues
Anglais
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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Mon portfolio
FAQ
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Quelle est votre expérience spécifique en MLOps ?
Plus de 10 ans en DevOps et infrastructure cloud appliquée aux workflows ML. J'ai implémenté MLflow, Kubeflow, DVC, Seldon et BentoML en production sur AWS, GCP et Azure — pas des tutoriels, de vrais systèmes.
Q2 : Mon équipe a des data scientists mais pas d'ingénieur MLOps — est-ce correct ?
Oui — c'est exactement avec qui je travaille. Je construis l'infrastructure pour que vos data scientists puissent entraîner, suivre et déployer sans avoir besoin de comprendre Kubernetes ou les pipelines CI/CD.
Q3 : Quels fournisseurs de cloud supportez-vous ?
AWS (SageMaker, S3, ECR), GCP (Vertex AI, GCS, Artifact Registry), et Azure (Azure ML, AKS, Blob). Également Kubernetes auto-hébergé pour les équipes qui veulent un contrôle total.
Q4 : Travaillez-vous avec mon code d'entraînement existant ?
Oui — pas besoin de réécritures. Je vais envelopper vos scripts existants dans un cadre de pipeline, ajouter le suivi, et connecter à un registre de modèles. Les modifications à votre code sont minimales.
Q5 : Pouvez-vous mettre en place la surveillance des modèles et la détection de dérive ?
Oui — inclus dans la version Premium. J'implémente la détection de dérive avec Evidently AI ou Alibi Detect, avec alertes et déclencheurs de ré-formation automatique lorsque la performance du modèle se dégrade.
Q6 : Pourrons-nous assurer la maintenance après la livraison ?
Oui. Je documente tout, réalise une démonstration en direct, et structure le système pour que vos data scientists puissent ajouter des modèles et déclencher la ré-formation sans avoir besoin d'un ingénieur MLOps en permanence.
