Elena Sterling
Machine Learning Engineer | MLOps & Skalierbare Modelle
NeuraFlow Systems
Sehr geehrtes Hiring-Team,
mit großem Interesse bewerbe ich mich um die Position als Machine Learning Engineer bei NeuraFlow Systems. Ihr Fokus auf robuste Modellbereitstellung, zuverlässige Pipeline-Architekturen und geringe Inferenzlatenzen entspricht genau meinem Schwerpunkt bei der Überführung von Machine-Learning-Modellen in stabile Produktionsumgebungen.
In meiner aktuellen Tätigkeit bei AuraQuant Technologies habe ich automatisierte ML-Pipelines mittels Kubeflow und MLflow aufgebaut, wodurch die Bereitstellungszeit für neue Modellversionen um 40 Prozent verkürzt werden konnte. Darüber hinaus implementierte ich Systeme zur kontinuierlichen Überwachung von Feature Drift und Performanceabfällen im laufenden Betrieb und arbeitete eng mit Data-Engineering-Teams zusammen, um Feature-Stores über Feast und Apache Spark zu optimieren.
Zuvor sammelte ich fundierte Praxiserfahrung bei Kallisto Data Labs, wo ich unter anderem Vorhersagemodelle für Zeitreihendaten konzipierte und trainierte. Für die operative Nutzung containerisierte ich REST-APIs zur Modellinferenz mit Docker, FastAPI und AWS ECS, wodurch Latenzzeiten von unter 50 Millisekunden im Live-System sichergestellt wurden. Systematische A/B-Tests rundeten diese Implementierungen ab, um Modellverbesserungen messbar zu validieren.
Gerne bringe ich meine Erfahrung in der Pipeline-Automatisierung und der verlässlichen Produktivsetzung von Modellen in Ihr Team bei NeuraFlow Systems ein. Über die Gelegenheit, mich im Rahmen eines persönlichen Gesprächs mit Ihnen auszutauschen, freue ich mich.
Mit freundlichen Grüßen
Elena Sterling