Ingegneria del machine learning end-to-end — dalla pre-elaborazione dei dati e l'addestramento del modello alla distribuzione cloud su GCP e Hugging Face. Deep learning, visione artificiale, NLP, modellazione predittiva e previsione di serie temporali, tutto gestito attraverso l'intero ciclo di vita MLOps.
Costruirò e implementerò modelli di machine learning personalizzati e pipeline MLOps — all'ora
1 ora di ingegneria professionale di machine learning. Ideale per consultazioni iniziali, definizione dell'ambito del progetto, revisioni del codice o piccole attività mirate. Contattami prima di ordinare.
- 1 ora di ingegneria ML
- Definizione dell'ambito del progetto o revisione del codice
- Riepilogo scritto dei risultati o delle raccomandazioni
- Messaggio di follow-up con i prossimi passi
5 ore di ingegneria ML dedicata per build contenute — pre-elaborazione dati, prototipazione modelli, ingegneria delle funzionalità o deployment di un modello esistente. Contattami prima di ordinare.
- 5 ore di tempo di ingegneria ML
- Pre-elaborazione dei dati o ingegneria delle funzionalità
- Prototipazione di modelli o formazione
- Codice sorgente consegnato
- Aggiornamenti sui progressi durante tutto il processo
- Documentazione scritta del lavoro completato
10 ore di ingegneria ML end-to-end per costruzioni sostanziali — pipeline di training complete, implementazioni cloud o sistemi completi di prova di concetto. Contattami prima di ordinare.
- 10 ore di tempo di ingegneria ML
- Sviluppo completo della pipeline end-to-end
- Addestramento del modello, valutazione e ottimizzazione
- Distribuzione cloud (GCP o Hugging Face)
- Tutto il codice sorgente e la documentazione
- Aggiornamenti sui progressi durante tutto il processo
- Guida al supporto post-consegna
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Dettagli chiave su questo servizio per aiutarti a decidere. Generato da Zinn Hub, non dal venditore.
Posizione di Valore
Copertura MLOps
Specializzazioni principali
Stack tecnologico
Formato di consegna
Cosa Riceverai
Descrizione Completa
Costruisco e distribuisco sistemi di machine learning completi e pronti per la produzione che risolvono veri problemi aziendali — non solo prototipi che rimangono in un notebook a raccogliere polvere.
Con 15 anni di esperienza professionale come creative lead prima di passare all'ingegneria del machine learning, porto qualcosa che la maggior parte degli ingegneri ML non ha: una prospettiva strategica e orientata al business. Non mi limito a costruire modelli, capisco perché ne hai bisogno e cosa devono raggiungere commercialmente. Ciò significa che ogni sistema che consegno è progettato tenendo conto dei tuoi obiettivi operativi reali, non solo delle metriche di accuratezza tecnica.
La mia esperienza copre l'intero ciclo di vita di MLOps. Gestisco tutto, dalla data engineering grezza e dall'estrazione delle feature fino all'addestramento del modello, alla valutazione e alla distribuzione CI/CD completa su Google Cloud Platform o Hugging Face. Non hai bisogno di assumere persone separate per la preparazione dei dati, la modellazione e la distribuzione — fornisco la pipeline completa.
Le mie specializzazioni principali includono la modellazione predittiva per la previsione dei risultati aziendali, la visione artificiale e l'apprendimento profondo utilizzando reti neurali convoluzionali, l'elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi del testo e la comprensione del linguaggio, la previsione delle serie temporali per la pianificazione della domanda e la previsione operativa, e le applicazioni GenAI incluse le pipeline RAG e le integrazioni LangChain.
Progetti reali che ho costruito e implementato includono un sistema di rilevamento delle anomalie che utilizza autoencoder e spettrogrammi mel per la manutenzione predittiva (selezionato all'ITEC Beijing), un'app end-to-end per la previsione dell'emicrania implementata su Hugging Face, un modello di previsione della domanda di ristoranti per l'ottimizzazione dell'inventario, un classificatore di malattie delle piante basato su CNN implementato su GCP con un frontend live e un'applicazione di valutazione dei compiti basata su AI per il settore dell'istruzione.
Il mio stack tecnologico include Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, MLflow, Docker, GitHub Actions, GCP e Hugging Face — tutto ciò che serve per trasformare un concetto da dati grezzi a un sistema distribuito, scalabile e live.
Questo Zinn ha un prezzo orario. Ti prego di inviarmi un messaggio prima di ordinare in modo da poter definire il tuo progetto, stimare le ore richieste e assicurarci di essere allineati sui risultati finali prima che tu ti impegni. Quindi seleziona semplicemente il numero di ore come quantità al momento del checkout.
Trasformiamo i tuoi dati in una soluzione distribuita che funziona davvero.
Garanzia di Qualità Zinner
Ogni Zinner è revisionato e approvato prima di aderire alla piattaforma.
Tutti i servizi sono supportati dal nostro impegno di garanzia della qualità.
Il tuo pagamento è protetto fino a quando non approvi il lavoro consegnato.
Confronta Pacchetti
| Funzionalità | Ora singola | Blocco di 5 ora | Blocco di 10 ora |
|---|---|---|---|
| Tempo di consegna | 2 giorni | 7 giorni | 10 giorni |
| Revisioni | 1 | 2 | 3 |
| 1 ora di tempo di ingegneria ML | ✓ | ✕ | ✕ |
| Scoping del progetto o revisione del codice | ✓ | ✓ | ✓ |
| Riepilogo scritto dei risultati o delle raccomandazioni | ✓ | ✕ | ✕ |
| Messaggio di follow-up con i passaggi successivi | ✓ | ✕ | ✕ |
| 5 ore di tempo di ingegneria ML | ✕ | ✓ | ✕ |
| Pre-elaborazione dati o ingegneria delle funzionalità | ✕ | ✓ | ✕ |
| Prototipazione o formazione di modelli | ✕ | ✓ | ✕ |
| Codice sorgente consegnato | ✕ | ✓ | ✕ |
| Aggiornamenti sui progressi durante tutto il progetto | ✕ | ✓ | ✓ |
| Documentazione scritta del lavoro completato | ✕ | ✓ | ✕ |
| 10 ore di tempo di ingegneria ML | ✕ | ✕ | ✓ |
| Sviluppo completo della pipeline end-to-end | ✕ | ✕ | ✓ |
| Addestramento, valutazione e ottimizzazione del modello | ✕ | ✕ | ✓ |
| Distribuzione cloud (GCP o Hugging Face) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Tutto il codice sorgente e la documentazione | ✕ | ✕ | ✓ |
| Guida al supporto post-consegna | ✕ | ✕ | ✓ |
Campioni
Visualizza esempi del lavoro del venditore relativi a questo Zinn.
Portfolio
Esempi del lavoro del venditore correlati a questo Zinn.
App End-to-End
App di elaborazione audio end-to-end, per il rilevamento di anomalie del motore di barche
App AI per la valutazione dei compiti
App di valutazione compiti AI ospitata su GCP e utilizzando modelli Gemini
Informazioni Aggiuntive
Le mie competenze
Dettagli del Servizio
Domande frequenti
Poiché ogni progetto di ML è diverso. Ho bisogno di capire i tuoi dati, il tuo problema aziendale e i risultati attesi prima di poterti fornire una stima accurata delle ore richieste. Una rapida conversazione di scoping garantisce che tu paghi solo per ciò di cui hai effettivamente bisogno e che siamo completamente allineati prima che inizi qualsiasi lavoro.
Ogni pacchetto rappresenta un blocco di ore alla mia tariffa oraria. Selezioni il pacchetto che meglio si adatta all'ambito del tuo progetto, e il selettore di quantità ti permette di moltiplicare se hai bisogno di più ore. Ad esempio, ordinando 2x del pacchetto Standard ottieni 10 ore. Concorderemo l'ambito esatto e le ore prima che tu effettui l'ordine.
Ne discuteremo durante la fase di definizione dell'ambito. Se un progetto cresce oltre la stima originale, ti avviserò prima che vengano lavorate ore aggiuntive in modo che tu possa decidere come procedere. Non addebito mai il tempo su cui non abbiamo concordato.
Sì. Dovrai fornire il set di dati o la fonte di dati per il tuo progetto. Durante la nostra conversazione di scoping ti consiglierò sui requisiti dei dati, sulla formattazione e su qualsiasi pre-elaborazione che potrebbe essere necessaria prima di iniziare.
Il mio stack principale è Python con TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas e NumPy. Per le MLOps utilizzo MLflow, Docker, GitHub Actions e distribuisco su Google Cloud Platform o Hugging Face. Se il tuo progetto richiede un framework specifico, fammelo sapere durante la fase di definizione dell'ambito.
Sì. Tutto il codice sorgente, i modelli e la documentazione prodotti durante il tuo progetto ti vengono consegnati e sono tuoi da utilizzare, modificare e distribuire come ritieni opportuno.
Assolutamente. Che tu abbia bisogno di migliorare un modello esistente, riaddestrarlo o distribuirlo in produzione, posso riprendere da dove tu o un precedente sviluppatore avete lasciato. Condividi semplicemente ciò che hai durante la nostra conversazione di scoping.
I miei progetti implementati spaziano dalla sanità, all'agricoltura, all'alimentare e bevande, all'istruzione e alla manutenzione industriale. Detto questo, i principi del machine learning si applicano a tutti i settori: se hai dati e un problema aziendale, posso progettare una soluzione.
Il pacchetto Premium include supporto post-consegna. Per la manutenzione o il monitoraggio continuo oltre a ciò, possiamo discutere un accordo separato durante la nostra conversazione di definizione dell'ambito.
Questo servizio è ideale per attività ML mirate e ben definite a un costo orario competitivo. Il mio Zinn Senior ML & Data Science è per progetti più complessi che richiedono una più profonda esperienza architetturale, una progettazione avanzata del sistema, l'impostazione della pipeline CI/CD e un'implementazione completa di livello produttivo, il tutto riflesso nella tariffa più alta.
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