Eu vou construir sua pipeline de mlops e infraestrutura de IA na aws kubernetes

Tá tendo dificuldades para colocar seus modelos de ML em produção? Eu vou criar um pipeline de MLOps robusto, escalável e uma infraestrutura de IA na AWS Kubernetes que automatiza todo o ciclo de vida do seu machine learning.

Com mais de 5 anos de experiência em DevOps, infraestrutura na nuvem e engenharia de ML, eu construo sistemas de MLOps de nível de produção que tornam a implantação de IA rápida, confiável e repetível.

O que eu entrego:

- pipelines CI/CD para modelos de ML usando GitHub Actions e ArgoCD

- clusters Kubernetes (EKS) com autoescalonamento para cargas de trabalho de ML

- pipelines Kubeflow para treinamento e serving automatizado de modelos

- MLflow para rastreamento de experimentos, registro de modelos e versionamento

- integração com AWS SageMaker para treinamento gerenciado e inferência

- feature stores (Feast) para serving de features em tempo real e em batch

- monitoramento de modelos com Prometheus, Grafana e detecção de drift

- infraestrutura como código usando Terraform e Helm charts

- containerização com Docker para ambientes de ML reproduzíveis

- testes A/B e deploys canary para lançamentos seguros de modelos

Stack de tecnologia:

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

Por que me escolher?

- padrões de MLOps comprovados em produção

- código limpo e bem documentado

- em andamento