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Construiré pipelines de mlops usando databricks pyspark y mlflow
Nivel 1
Ha cumplido determinados criterios de rendimiento y muestra un gran potencial en la plataforma.
Acerca de este Servicio
¿Buscas un ingeniero confiable para construir soluciones escalables de Data Engineering, MLOps o DevOps? Estás en el lugar correcto.
Diseñaré e implementaré pipelines de datos y aprendizaje automático de extremo a extremo usando Databricks, PySpark, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD y AWS/Azure/GCP/Digital Ocean. Ya sea que necesites pipelines ETL, automatización de flujos de trabajo de ML o despliegue en producción, puedo ayudarte a construir soluciones seguras, escalables y fáciles de mantener.
Mis servicios incluyen:
- ETL pipelines con Databricks y PySpark
- Seguimiento de experimentos y registro de modelos con MLflow
- Despliegue con Docker y Kubernetes
- Pipelines CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
- Despliegue en la nube con AWS y Azure
- Ingeniería de características y procesamiento de datos
- Despliegue de modelos de aprendizaje automático
- Automatización de infraestructura con Terraform
- Integración de monitoreo y logging
¿Por qué elegirme?
- Código limpio y listo para producción
- Soluciones escalables y bien documentadas
- Mejores prácticas en seguridad y rendimiento
- Comunicación rápida y entregas a tiempo
- Soporte post-entrega
Por favor, contáctame antes de hacer tu pedido para que podamos discutir tus requisitos y recomendarte el mejor paquete para tu proyecto.
Mi porfolio
Otros servicios de Ingeniería de DevOps que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué información necesitas antes de iniciar el proyecto?
Por favor comparte tus requisitos del proyecto, plataforma en la nube preferida (AWS o Azure), datos fuente, salida esperada, infraestructura existente (si la hay) y cualquier documentación técnica o diagramas de arquitectura. Esto me ayuda a recomendarte la mejor solución.
¿Trabajas con Databricks y PySpark?
Sí. Puedo construir y optimizar pipelines ETL, realizar transformaciones de datos usando PySpark y desarrollar flujos de trabajo escalables en Databricks para proyectos de data engineering y machine learning.
¿Puedes construir pipelines completos de MLOps?
Sí. Puedo ayudarte a implementar flujos de trabajo de MLOps de extremo a extremo, incluyendo seguimiento de experimentos con MLflow, versionado de modelos, containerización con Docker, pipelines CI/CD, despliegue y monitoreo en AWS o Azure.
¿Qué plataformas en la nube soportan?
Principalmente trabajo con AWS y Azure. Puedo desplegar aplicaciones y pipelines de machine learning usando servicios como EC2, EKS, ECS, S3, Azure Virtual Machines, AKS, Azure Storage y otros servicios en la nube relacionados.
¿Recibiré el código fuente?
Sí. Todos los paquetes incluyen código fuente limpio y bien documentado junto con instrucciones de despliegue, a menos que se acuerde lo contrario antes de comenzar el proyecto.
¿Puedes desplegar modelos de machine learning existentes?
Sí. Si ya tienes un modelo entrenado, puedo containerizarlo con Docker, desplegarlo usando FastAPI u otros frameworks adecuados, integrar MLflow si es necesario y automatizar el despliegue con CI/CD.
¿Ofrecen apoyo después del parto?
Sí. Ofrezco soporte post-entrega para asegurar que la solución funcione como se espera y para ayudar con problemas menores relacionados con el proyecto entregado.
¿Puedes trabajar con datos de salud, finanzas o conjuntos de datos personalizados?
Sí. Puedo trabajar con conjuntos de datos estructurados de diversos sectores, incluyendo salud, finanzas, retail, IoT y otras aplicaciones empresariales, siguiendo tus requisitos del proyecto.
