MLOps-Ingenieure Body Leasing (Machine Learning Operations Contracting) bei Commoditech bietet sofortigen Zugriff auf Experten für die Automatisierung des Lebenszyklus von KI-Modellen. Wir überführen ML-Modelle von der Experimentierphase in eine stabile Produktionsumgebung in der Cloud.
Was macht MLOps und warum ist es entscheidend für KI-Projekte?
Die Erstellung eines Machine Learning (ML) Modells macht nur 10 % des Erfolgs aus. Die verbleibenden 90 % sind MLOps – die Systemtechnik, die dafür sorgt, dass das Modell stabil in der Produktion läuft, sich automatisch an neuen Daten weiterlernt und kontinuierlich auf Genauigkeitsverlust (Data Drift) überwacht wird. MLOps-Ingenieure realisieren:
- Automatisierung von Pipelines (ML Pipelines): Wir erstellen kontinuierliche Pipelines für Datenabruf, Training, Testen und Bereitstellen von Modellen (CI/CD für ML mit Kubeflow, MLflow oder Prefect).
- Modellregister-Management: Wir konfigurieren zentrale Modell-Repositories (Model Registry) zur Verfolgung von Versionen, Parametern und Trainingsmetriken.
- Containerisierung und Orchestrierung: Wir verpacken Modelle in Docker-Images und stellen sie auf Kubernetes (K8s) Clustern bereit, um GPU/CPU-Ressourcen flexibel zu skalieren.
- Produktionsüberwachung: Wir implementieren Systeme zur Überwachung von Anomalien im Modellbetrieb (Model & Data Drift Detection) mit Tools wie Prometheus, Grafana oder Evidently AI.
Warum MLOps-Ingenieure im Body Leasing bei Commoditech mieten?
MLOps-Ingenieure verfügen über eine selsene Kombination aus DevOps-Kompetenzen sowie Data Science- und Cloud-Architektur-Wissen:
- Eksperci od chmury Google Vertex AI & AWS Bedrock: Wir sind spezialisiert auf die vollständige Nutzung nativer Cloud-Tools (Vertex AI Pipelines, SageMaker, Azure ML).
- Schnelle Teamskalierung: Wir bieten Zugriff auf System-Ingenieure, die bereit sind, mit Ihren Data Scientists und Backend-Entwicklern zusammenzuarbeiten.
- Reduzierung von Infrastrukturkosten: Wir optimieren die Nutzung von GPU/TPU-Instanzen in der Cloud und senken so die Rechnungen für den Betrieb von KI-Modellen in der Produktion.
Stack technologischer MLOps-Ingenieure
| Kompetenzbereich | Technologien, Plattformen und Frameworks |
|---|---|
| Cloud-ML-Plattformen | Google Cloud Vertex AI, AWS SageMaker, AWS Bedrock, Azure Machine Learning |
| Modellverfolgung & Pipelines | MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, Prefect, Apache Airflow, DVC |
| Infrastruktur & IaC | Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes (K8s), KServe, Triton Inference Server |
| Sprachen & DevOps | Python, Bash, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI), Prometheus, Grafana |
Warten Ihre ML-Modelle auf die Bereitstellung in der Produktion?
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