Reproduzierbare Modell-Evaluation
Daten-Splits, Baselines, Metriken und Artefakte werden versionierbar und nachvollziehbar organisiert.
MLOps · Modellqualität · Deployment-Vorbereitung
MLOps-nahe Unterstützung für reproduzierbare Modellqualität.
MLOps-nahe Unterstützung umfasst überprüfbare Teilaufgaben rund um ML-Evaluation, Tests, Artefakte und Deployment-Vorbereitung. MLOps ist ein Schwerpunkt im Ausbau; kommerzieller Umfang wird deshalb vorab technisch geprüft und klar begrenzt.
Ab sofort bis einschließlich 27.11.2026
16 Std./Woche
Ab 30.11.2026
100 % verfügbar
regulär 40 Std./Woche
Richtstundensatz
95 EUR netto
Zusammenarbeit
Remote-Only
MLOps-nahe Zusammenarbeit beginnt mit einer technischen Bestandsaufnahme; Kapazität wird erst für eine passende Teilaufgabe wie Evaluation, Testautomatisierung oder Artefaktprüfung eingeplant. Ein höheres Kontingent für weitere Pipeline- oder Deployment-Schritte setzt eine gesonderte Vereinbarung voraus. Die Unterstützung erfolgt Remote-Only und nicht in regelmäßiger Vor-Ort-Arbeit.
MLOps-nahe Teilaufgaben werden mit 95 EUR netto pro Stunde zuzüglich gesetzlicher Umsatzsteuer. Reproduzierbarkeit, CI/CD, Deployment-Vorbereitung und Monitoring-Anforderungen werden technisch geprüft und der Umfang vor Projektstart abgestimmt.
Leistungsumfang
Erst reproduzierbar und testbar, dann Richtung Betrieb.
Viele ML-Projekte profitieren zunächst von sauberen Daten-Splits, Evaluationen, Abhängigkeiten und Quality Gates. Diese Grundlagen sind ein sinnvoller, risikoarmer Einstieg vor umfangreicher Plattformarbeit.
Tests und Quality Gates
Daten-, Pipeline- und Modelltests sichern zentrale Annahmen ab und machen Regressionen früher sichtbar.
Deployment-Vorbereitung
Abhängigkeiten, Container, Konfiguration und technische Schnittstellen werden für eine spätere Betriebsübergabe strukturiert.
Betriebsanforderungen klären
Monitoring-, Rollback-, Ressourcen- und Verantwortungsfragen werden vor einer Produktionszusage sichtbar gemacht.
Zusammenarbeit
Reifegrad und Qualitätslücken vor Plattformtechnik prüfen.
Zuerst werden Reproduzierbarkeit, Tests und Artefakte belastbar gemacht. Erst danach lässt sich ein begrenzter Deployment-Pfad mit klaren Zuständigkeiten planen.
-
01
Reifegrad prüfen
Code, Daten, Evaluation und Zielumgebung werden gegen den geplanten Betriebsumfang eingeordnet.
-
02
Lücken priorisieren
Reproduzierbarkeit, Tests und Artefaktverwaltung werden vor komplexer Plattformtechnik verbessert.
-
03
Übergang vorbereiten
Ein begrenzter Deployment-Pfad wird mit klaren Voraussetzungen und Verantwortlichkeiten beschrieben.
-
04
Grenzen dokumentieren
Offene Produktions- und Monitoringthemen bleiben sichtbar und werden nicht als erledigt ausgegeben.
Eigenprojekt / Arbeitsprobe
Explainable Risk Intelligence
Die Eigenentwicklung zeigt reproduzierbare ML-Evaluation mit Probability Calibration, Threshold-Optimierung, SHAP, Fairness- und Robustheitsanalyse sowie automatisierten Tests. Sie belegt Modellqualitätsarbeit, aber keine von mir betriebene 24/7-MLOps-Plattform und keine Senior-MLOps-Beratung.
ML-Evaluation und Modellgrenzen ansehenTransparente Einordnung
MLOps-Reifegrad ohne Betriebsversprechen benennen.
- MLOps ist ein laufender Ausbildungs- und Vertiefungsschwerpunkt; produktive MLOps-Plattform-Erfahrung wird nicht behauptet.
- Kommerzielle Unterstützung erfolgt auf Anfrage nach technischer Prüfung und nur für klar passende Teilaufgaben.
- 24/7-Betriebsverantwortung, Plattform-SLAs oder Cloud-Zertifizierungen sind nicht Bestandteil dieses Angebots.
- Fachliche Modellfreigabe, Datenschutz, Security und regulatorische Bewertung bleiben eigene Verantwortungsbereiche.
Passende nächste Themen
Modellqualität mit Engineering und Weiterbildung einordnen.
AI Engineering
AI-Funktionen mit Tests und klaren Systemgrenzen integrieren.
LLMOps
LLM-spezifische Evaluation, Versionierung und Guardrails.
Weiterbildung
Laufenden Ausbildungsstand und Schwerpunkte transparent einordnen.
Projektanfrage
Eine passende MLOps-Teilaufgabe vorab qualifizieren.
Senden Sie Modellworkflow, Evaluationsstand, Zielumgebung und erwartete Betriebsverantwortung. Ich prüfe transparent, welche vorbereitenden Aufgaben zum aktuellen Profil passen.