シニアレベルの機械学習およびデータサイエンスソリューションを、完全なデプロイメントと共にお届けします — 時間単位

シニアレベルのMLプロジェクトは複雑で、それぞれが異なります。作業を適切に範囲設定する前に、お客様のデータ環境、ビジネス目標、技術的制約、および期待される成果を理解する必要があります。この対話は私たち双方を保護します。お客様は正確な見積もりと明確な成果物を得ることができ、私は金銭が動く前に、お客様が必要とされているものに私が適任であることを確認できます。

各パッケージは、私のシニア時間単価での時間ブロックを表します。プロジェクトの規模に最も近いパッケージを選択し、必要に応じて数量セレクターを使用してスケールアップしてください。たとえば、スタンダードを3つ選択すると15時間になります。ご注文前に、正確な範囲とマイルストーンについて合意します。

制限に達する前に事前にお知らせします。合意した時間内でスコープを拡張するか、成果物を優先順位付けするかについて話し合います。明示的に合意していない時間に対して請求されることはありません。

どちらも実践的なエンジニアリングサービスです。私はコードを書き、モデルを構築し、両方のシステムをデプロイします。違いは、作業の複雑さと深さです。このシニアティアサービスは、高度なアーキテクチャ、マルチコンポーネントシステム設計、完全なCI/CDパイプラインセットアップ、包括的なドキュメント付きの本番環境デプロイメントを含むプロジェクト向けです。私の標準的なML Engineering Zinnは、単一モデルトレーニング、データ前処理、または簡単なデプロイメントなど、焦点を絞った明確に定義されたタスクに適しています。どちらがプロジェクトに適しているか不確かな場合は、メッセージを送ってください。適切なものをお勧めします。

はい。データセットまたはデータソースを提供する必要があります。スコーピング会話中に、データ形式の要件、ボリュームに関する考慮事項、品質期待、および開始前に行うべき前処理についてアドバイスします。

私の主要なデプロイプラットフォームはGoogle Cloud PlatformとHugging Faceです。Docker、GitHub Actions、MLflowを使用して完全なCI/CDパイプラインをセットアップし、引き渡し後もデプロイされたシステムが保守可能で、スケーラブルで、簡単に更新できるようにします。

はい。すべてのソースコード、トレーニング済みモデル、パイプライン構成、およびドキュメントはあなたのものです。プロジェクト完了後も、システムを独立して保守、再トレーニング、拡張するために必要なすべてを提供します。

はい。私は定期的に、停滞したり、技術的な壁にぶつかったり、本番環境に到達するために上級レベルのエンジニアリングが必要な既存のプロジェクトに参加しています。スコープに関する会話中に、コード、ノートブック、ドキュメントなど、既存のものを共有してください。現状を評価し、ゼロから始めるのではなく、現状から構築します。

通常、自動モデル再トレーニングトリガー、Dockerを使用したコンテナ化されたデプロイメント、継続的統合用のGitHub Actions、実験追跡とモデルバージョン管理用のMLflow、およびGCPまたはHugging Faceのデプロイメントスクリプトが含まれます。正確なセットアップはプロジェクト要件によって異なります — スコーピング中にこれを定義します。

はい、すべてのパッケージには、提供される作業に比例したドキュメントが含まれています。プレミアムティアには、システムアーキテクチャ、データパイプライン仕様、モデルパフォーマンスレポート、デプロイメント手順、メンテナンスガイダンスを網羅する完全な技術ドキュメントが含まれています。これらは、将来の開発者や社内チームがシステムを理解し管理するために必要なすべてです。

いいえ。すべてのパッケージは実践的なエンジニアリングです。ベーシックの1時間は実際の開発時間です。コードを書き、パイプラインコンポーネントを構築し、モデルを評価し、問題をデバッグし、技術的な問題を解決します。何ができるかについてのおしゃべりではなく、実際のシニアレベルの作業が1時間行われます。小規模で集中的なタスク、緊急の修正、または大規模プロジェクトの特定の部分で意味のある進捗を遂げるのに最適です。