ML Engineering & MLOps

Modelle produktiv machen mit verlässlichen Pipelines, Deployment und Monitoring — damit Ihre KI auch nach dem Launch läuft.

Modelle zu trainieren ist einfach, sie am Leben zu halten schwer. Ich baue die Engineering-Schicht, die aus einem Notebook ein System macht, dem Ihr Team auch um 3 Uhr nachts vertraut.

Wo ich helfe

Deployment

Modelle als versionierte, beobachtbare Services — Batch, Echtzeit oder Streaming. Kubernetes, serverless oder On-Premise, passend zu Ihrem Stack und Ihren Anforderungen an die Datenhaltung.

Pipelines

Reproduzierbare Trainings- und Inferenz-Pipelines mit Daten-Versionierung, CI/CD und automatischem Retraining, ausgelöst durch Drift oder Zeitplan.

Monitoring

Daten-Drift, Modellqualität, Latenz und Kosten in Produktion überwachen. Alarme, die einen Menschen erreichen, bevor Kunden etwas merken.

Plattform

Ein befestigter Weg für Ihre Data Scientists: Feature Store, Model Registry und Templates, damit das nächste Modell in Tagen statt Quartalen live geht.

So sieht „gut" aus

# Jedes Modell, das ich ausliefere, ist versioniert, gated und beobachtbar.
deploy:
  model: churn-predictor
  version: 2.4.1
  gates:
    - eval_auc: ">= 0.86"      # Regressionen blockieren
    - latency_p99_ms: "< 150"
  monitor:
    drift: psi                  # Population Stability Index
    alert_channel: slack#ml-ops
  region: eu-central-1          # Daten bleiben in der EU

Typische Ergebnisse

Deploy-Zeit von Wochen auf einen einzigen Merge.
Drift wird automatisch erkannt und retrained, nicht durch Kundenbeschwerden.
Eine Plattform, die Ihre eigenen Engineers ohne mich erweitern.

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