MLOps e Infraestructura
MLOps e Infraestructura
Implementamos la infraestructura y procesos necesarios para desplegar modelos ML de manera confiable, monitorear su rendimiento y reentrenarlos automáticamente. Convierte tus notebooks en sistemas de producción.
Configuración de infraestructura en la nube (AWS/GCP)
Pipelines CI/CD para ML (testing y deployment automatizado)
Versionado de modelos y tracking de experimentos (MLflow, Weights & Biases)
Pipelines de reentrenamiento automatizado
Serving y escalado de modelos (manejar millones de predicciones)
Lo Que Hacemos:
- Configuración de infraestructura en la nube (AWS/GCP)
- Pipelines CI/CD para ML (testing y deployment automatizado)
- Versionado de modelos y tracking de experimentos (MLflow, Weights & Biases)
- Pipelines de reentrenamiento automatizado
- Serving y escalado de modelos (manejar millones de predicciones)
- Frameworks de pruebas A/B (comparar versiones de modelos)
- Monitoreo y detección de drift (data drift, concept drift)
- Alertas y respuesta a incidentes (PagerDuty, Slack)
- Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation)
- Feature stores (gestión centralizada de características)
STACK TECNOLÓGICO
AWS (SageMaker, Lambda, ECS), GCP (Vertex AI, Cloud Run), MLflow, Kubeflow, GitHub Actions, Terraform, Docker, Kubernetes
CRONOGRAMA
3-8 semanas
INVERSIÓN
Desde $15,000
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