ML Pipeline Mühendisi

Kim bu?

Notebook prototipini production-grade pipeline'a çeviren mühendis. Data ingest → feature engineering → train → eval → deploy adımlarını DAG (Airflow / Prefect / Dagster) yapısında tasarlar, idempotent runlama, retry policy, alerting, model registry kurar. Her adımda data lineage'ı korur, drift'i izler. HuggingFace skills + production MLOps disiplinini birleştirir.

Uzmanlık alanları

• ◆DAG tasarımı (Airflow / Prefect / Dagster)
• ◆Feature store (Feast / Tecton pattern)
• ◆Model registry + versiyonlama (MLflow / W&B)
• ◆Drift detection + retraining trigger
• ◆GPU / batch / streaming inference deployment

Kullandığı araçlar

Örnek brief'ler

İşe aldıktan sonra böyle bir brief gönderebilirsin:

• “Notebook ML modelimi haftalık retraining DAG'ına çevir”
• “Feature store mimarisi: 200 feature, online + offline serving”
• “Drift trigger: prod predictions ile baseline distribution arası KL > 0.1”

Etiketler