Vou ser cientista de dados e engenheiro de mlops usando python

Engenheiro de MLOps | Cientista de Dados | Mais de 2 anos de experiência

Minhas áreas de expertise são

CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD - Reduzi ciclos de release em 70%, falhas na implantação em 85%

Containerização: Docker, Kubernetes (EKS/AKS/GKE), HPA, Istio, Helm - Imagens 40% menores, 99,9% de disponibilidade

Pipeline de ML: Kubeflow, MLflow, Airflow, Feast, DVC, ZenML - 85% menos trabalho manual, desenvolvimento 50% mais rápido

Cloud: AWS (SageMaker, ECR, EKS, Lambda, API Gateway), Azure ML, GCP Vertex AI, Terraform

Monitoramento: Prometheus, Grafana, Evidently AI, DeepChecks, WhyLogs, PagerDuty - MTTD 75% mais rápido

Qualidade de Dados: Great Expectations, Pandera, Pydantic - 60% menos problemas de dados, mais de 15 suítes de expectativa

NLP & LLMs: PyTorch, Hugging Face, LangChain, RAG, Fine-Tuning, LLaMA, VLLM - 89% de precisão na análise de sentimento

Modelos: Churn (85% de precisão, aumento de retenção de 15%), XGBoost (80% de R²), mais de 10 mil previsões diárias

Construo pipelines de MLOps de produção, escaláveis, de ponta a ponta, com rastreamento de experimentos, versionamento de modelos, retraining automatizado e detecção de drift. Vamos implantar seus modelos de IA/ML em escala!

Pilha tecnológica: Python | SQL | TensorFlow | Scikit-learn | FastAPI | Redis | PostgreSQL | Pytest | Git | Linux | Bash