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Eu vou construir pipelines de mlops usando databricks pyspark e mlflow
Engenheiro Sênior de DevOps
Engenheiro de DevOps, Cloud e MLOps com mais de 4 anos gerenciando infraestrutura escalável na AWS, GCP e Azure. Profissional em Terraform (IaC), Docker, Kubernetes e GitLab/GitHub Actions para CI/CD,...
Nível 1
Atendeu a determinados critérios de desempenho e demonstra forte potencial no marketplace.
Sobre este Serviço
Você está procurando um engenheiro confiável para criar soluções escaláveis de Data Engineering, MLOps ou DevOps? Você está no lugar certo.
Vou projetar e implementar pipelines de dados e machine learning de ponta a ponta usando Databricks, PySpark, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD e AWS/Azure/GCP/Digital Ocean. Seja para pipelines ETL, automação de workflows de ML ou implantação em produção, posso ajudar a criar soluções seguras, escaláveis e fáceis de manter.
Meus serviços incluem:
- ETL pipelines com Databricks & PySpark
- Experiment Tracking e Model Registry com MLflow
- Implantação com Docker & Kubernetes
- Pipelines de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
- Implantação na nuvem com AWS & Azure
- Feature Engineering e processamento de dados
- Implantação de modelos de machine learning
- Automação de infraestrutura com Terraform
- Monitoramento e integração de logs
Por que me escolher?
- Código limpo e pronto para produção
- Soluções escaláveis e bem documentadas
- Melhores práticas de segurança e desempenho
- Comunicação rápida e entrega pontual
- Suporte pós-entrega
Por favor, entre em contato antes de fazer seu pedido para que possamos discutir suas necessidades e recomendar o melhor pacote para seu projeto.
Meu portfólio
Outros serviços de Engenharia de DevOps que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais informações você precisa antes de iniciar o projeto?
Por favor, compartilhe seus requisitos de projeto, plataforma de nuvem preferida (AWS ou Azure), dados fonte, resultado esperado, infraestrutura existente (se houver) e qualquer documentação técnica ou diagramas de arquitetura. Isso me ajuda a recomendar a melhor solução.
Você trabalha com Databricks e PySpark?
Sim. Posso construir e otimizar pipelines ETL, realizar transformações de dados usando PySpark e desenvolver workflows escaláveis no Databricks para projetos de data engineering e machine learning.
Você consegue construir pipelines completos de MLOps?
Sim. Posso ajudar a implementar workflows de MLOps de ponta a ponta, incluindo experiment tracking com MLflow, versionamento de modelos, containerização com Docker, pipelines de CI/CD, implantação e monitoramento na AWS ou Azure.
Quais plataformas de nuvem vocês suportam?
Eu trabalho principalmente com AWS e Azure. Posso implantar aplicações e pipelines de machine learning usando serviços como EC2, EKS, ECS, S3, Máquinas Virtuais do Azure, AKS, Azure Storage e outros serviços de nuvem relacionados.
Receberei o código fonte?
Sim. Todos os pacotes incluem código fonte limpo e bem documentado, juntamente com instruções de implantação, a menos que seja acordado de outra forma antes do início do projeto.
Você consegue implantar modelos de machine learning existentes?
Sim. Se você já tiver um modelo treinado, posso containerizá-lo com Docker, implantá-lo usando FastAPI ou outros frameworks adequados, integrar MLflow se necessário e automatizar a implantação com CI/CD.
Você fornece suporte após o parto?
Sim. Ofereço suporte pós-entrega para garantir que a solução funcione como esperado e ajudar com pequenas questões relacionadas ao projeto entregue.
Você consegue trabalhar com dados de saúde, finanças ou conjuntos de dados personalizados?
Sim. Posso trabalhar com conjuntos de dados estruturados de diversos setores, incluindo saúde, finanças, varejo, IoT e outras aplicações empresariais, seguindo seus requisitos de projeto.
