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Eu vou configurar pipeline mlops para equipes de IA e ML em qualquer nuvem
RAM G
Sobre este Serviço
Tradução automática
Seus modelos funcionam em notebooks. Colocá-los em produção é um problema diferente e, neste momento, provavelmente ninguém tem essa responsabilidade.
Eu construo a infraestrutura de MLOps que preenche essa lacuna. Desde o acompanhamento de experimentos até o retrain automático e o serviço em produção, sua equipe terá um pipeline de ML repetível e auditável que roda sem intervenção manual.
Mais de 10 anos de experiência em DevOps e infraestrutura na nuvem aplicados a fluxos de trabalho de ML na AWS, GCP e Azure. Veja o que eu configuro:
- Orquestração de pipeline Kubeflow / Airflow
- Acompanhamento de experimentos MLflow / W&B
- Registro de modelos e controle de versão
- Gatilhos automáticos de retrain
- Integração com feature store
- Serviço de modelos Seldon / BentoML / TorchServe
- CI/CD para treinar, registrar e implantar ML
- Controle de versão de dados DVC / LakeFS
- Monitoramento de modelos e detecção de drift
- SageMaker / Vertex AI / Azure ML
Conte qual sua stack de ML e onde os modelos estão travando. Eu respondo com um plano claro no mesmo dia.
Conheça mais sobre RAM G
RAM G
Secure, Scalable and Cloud Automated DevOps Solutions
- A partir deÍndia
- Membro desdefev. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega1 mês
Idiomas
Inglês
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.
Tradução automática
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual sua experiência específica em MLOps?
Mais de 10 anos de DevOps e infraestrutura na nuvem aplicados a fluxos de trabalho de ML. Implementei MLflow, Kubeflow, DVC, Seldon e BentoML em produção na AWS, GCP e Azure — não são tutoriais, são sistemas reais.
Q2: Minha equipe tem cientistas de dados, mas não engenheiros de MLOps — isso está certo?
Sim — é exatamente com quem trabalho. Eu construo a infraestrutura para que seus cientistas de dados possam treinar, acompanhar e implantar sem precisar entender Kubernetes ou pipelines de CI/CD.
Q3: Quais provedores de nuvem você suporta?
AWS (SageMaker, S3, ECR), GCP (Vertex AI, GCS, Artifact Registry) e Azure (Azure ML, AKS, Blob). Também ofereço Kubernetes hospedado por eles para equipes que querem controle total.
Q4: Você trabalha com meu código de treinamento existente?
Sim — sem necessidade de reescrever. Eu envolvo seus scripts existentes em uma estrutura de pipeline, adiciono acompanhamento e conecto ao registro de modelos. As mudanças no seu código são mínimas.
Q5: Você consegue configurar monitoramento de modelos e detecção de drift?
Sim — incluso no pacote Premium. Implemento detecção de drift usando Evidently AI ou Alibi Detect, com alertas e gatilhos automáticos de retrain quando o desempenho do modelo piora.
Q6: Vamos conseguir manter isso após a entrega?
Sim. Eu documentei tudo, faço uma demonstração ao vivo e estruturo o sistema para que seus cientistas de dados possam adicionar modelos e acionar retrain sem precisar de um engenheiro de MLOps de plantão.
