Nicole T.

Nicole T. ist als MLOps Engineer seit 10 Jahren im Einsatz, Schwerpunkt Wartungsbedarf vorhersagen. 10 Jahre Erfahrung als MLOps Engineer im Umfeld Industrie. Schwerpunkt: Wartungsbedarf vorhersagen. Bringt KI-Modelle verlässlich in den Betrieb: reproduzierbare Trainingsläufe, automatisierte Auslieferung und überwachte Qualität. Belegtes Ergebnis: Überwachte Merkmalsberechnung und Frühwarnung bei Qualitätsverlust. Arbeitet hybrid, bis 20 % reisebereitschaft. Werkzeuge: Kubeflow, SageMaker, Azure Machine Learning. Die Projekterfahrung stammt überwiegend aus dem Bereich Industrie. Ein belegtes Ergebnis aus der Praxis: Überwachte Merkmalsberechnung und Frühwarnung bei Qualitätsverlust. Der Einsatz erfolgt hybrid, mit einzelnen Präsenztagen.

Fachlich stützt sich das Profil auf Containerisierung und Kubernetes, Modell- und Datenversionierung und Feature Store Management. Im Einsatz sind Kubeflow, SageMaker und Azure Machine Learning. Belegt sind diese Ergebnisse unter anderem durch Überwachte Merkmalsberechnung und Frühwarnung bei Qualitätsverlust. und Automatisierte Trainings- und Auslieferungsstrecke mit Laufzeiten je Schritt. Typische Aufgaben im Projekt sind Trainings- und Auslieferungsstrecke aufbauen und automatisieren, Modell, Daten und Code gemeinsam versionieren und Merkmalsberechnung für Training und Betrieb vereinheitlichen.