Diseñaré una infraestructura de backend de AI segura y de alto rendimiento

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Marquis Sanchez
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Acerca de este Servicio

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Deja de permitir que los prototipos de AI frágiles colapsen tu entorno de producción.


La mayoría de las startups de AI construyen envoltorios que funcionan perfectamente para una demo. Pero en el momento en que 100 usuarios alcanzan tu API bloqueante, el ciclo de eventos se queda sin recursos, se agota la VRAM y el sistema se bloquea.

Construyo infraestructura que no se rompe. Forjada por una década en control de calidad de fabricación de alto volumen, donde el fallo significaba detener la producción física, aplico un rigor absoluto de "cero fallos" a la arquitectura de software. Me especializo en sacar la AI de la fase de prototipo y llevarla a una producción determinista y de nivel empresarial.


Ya sea que necesites desacoplar un backend Python bloqueante usando Celery/Redis, diseñar un sandbox Docker aislado para ejecutar de forma segura código generado por LLM, o optimizar la inferencia local con enlaces en C++, construyo la arquitectura de contención para que tu plataforma escale de forma segura.


Capacidades principales:

  • Seguridad de confianza cero: Ejecución en Docker aislado y pruebas de mutación AST
  • Canalizaciones asíncronas: FastAPI, Celery, ZeroMQ y brokers Redis.
  • Optimización de hardware: Telemetría de VRAM y orquestación DMA en C++.
  • MLOps local: Ajuste fino autónomo de DPO y bases de datos vectoriales (Qdrant).


Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para que podamos auditar tu arquitectura.

Conoce a Marquis Sanchez

Marquis Sanchez

Python, Rust and MLOps Engineer

  • DeEstados Unidos
  • Miembro desdejun 2024
  • Responde aprox. en:1 hora
  • Idiomas

    Inglés
I build zero-fail backend infrastructure and autonomous AI systems. Forged by a decade in high-volume manufacturing QA—where failure meant halting physical production—I apply absolute operational rigor to software architecture. I move AI from fragile prototypes into deterministic, enterprise-grade production. Utilizing Rust, Python, and Docker, I build zero-trust security boundaries and high-throughput microservices to neutralize AI risks and eliminate bottlenecks. Suffering from unsecure LLM execution or scaling issues? Let's build infrastructure that won't break.

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