MLOps Projekt — Plattform und Tooling
Ein MLOps Projekt bringt Modelle vom Notebook in die Produktion — wiederholbar, beobachtbar, auditierbar. Es ist der Hebel, der KI vom Experiment zum Geschäftswert macht.
Wann sich dieser Projekttyp lohnt
- Mehrere DS-Teams parallel.
- Modelle in regulierten Umgebungen.
- Time-to-Production ist Schmerz.
- Drift wird nicht gemessen.
Typische Phasen
- Phase 1 · 2–3 WochenAssessmentReifegrad, Ziel-Architektur
- Phase 2 · 8–14 WochenPlattform-AufbauRegistry, Pipelines, Monitoring
- Phase 3 · 8–24 WochenMigrationErste Modelle migriert, Standards etabliert
Rollen und Tagessätze
- MLOps Engineer950 – 1.350 EUR
- AI Engineering Architect1.150 – 1.450 EUR
- Platform Engineer900 – 1.200 EUR
Risiken und Stolperfallen
- Plattform ohne Adoption.
- Tooling-Zoo statt Standards.
- Drift wird ignoriert.
Häufige Fragen (FAQ)
- Wie lange dauert ein MLOps-Plattform-Aufbau?
- Realistisch 6–12 Monate bis zur ersten produktiven Nutzung durch mehrere Teams.
- MLflow oder Weights & Biases?
- MLflow für regulierte Branchen mit Self-Hosting, W&B wenn SaaS akzeptabel ist.
- Brauche ich Kubernetes?
- Für skalierbares Training und Serving meist ja. Alternativen wie SageMaker reichen für kleinere Setups.
Bewerbung in 60 Sekunden
Für diesen Projekttyp vormerken
Sag uns, was du suchst — wir melden uns, wenn ein passendes Mandat dieser Art reinkommt.
- Direkter Draht zum Auftraggeber, kein Recruiter-Pingpong.
- Tagessatz wird vor dem ersten Call abgeklärt — keine versteckte Range.
- Klare Aufgabe, klares Budget, klare Entscheidungswege.
- Antwort in 48 h, nur wenn das Mandat wirklich zu dir passt.
- Wiederkehrende Mandate möglich: gute Profile bleiben im Talent-Pool.
Hinweis: Profil-Link ist optional LinkedIn, freelance.de, freelancermap, Malt, GitHub oder eigene Portfolio-URL.