¿Tienes un modelo de machine learning entrenado pero te cuesta desplegarlo, escalarlo o automatizarlo?
Te ayudaré a cerrar la brecha entre ciencia de datos y producción implementando un flujo de trabajo de MLOps robusto que permita un despliegue, monitoreo y automatización sin problemas.
Lo que ofrezco
- Configuración de MLOps de extremo a extremo desde entrenamiento del modelo hasta despliegue en producción
- Creación de pipelines CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI/CD, Jenkins)
- Containerización con Docker y orquestación usando Kubernetes
- Seguimiento de modelos y gestión de experimentos con MLflow o DVC
- Reentrenamiento automatizado y detección de deriva
- Integración con servicios en la nube (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)
- Monitoreo de rendimiento y alertas usando Prometheus, Grafana u otras herramientas similares
️ Por qué elegirme
- Más de 3 años de experiencia práctica en DevOps y MLOps
- Experiencia construyendo pipelines reales para aplicaciones impulsadas por IA
- Infraestructura limpia y mantenible siguiendo las mejores prácticas
- Documentación detallada y soporte para una transición sin problemas
Paquetes
- Básico: Containerizar el modelo + configuración básica de CI/CD
- Estándar: Pipeline completo de MLOps con monitoreo
- Premium: Solución empresarial de MLOps totalmente integrada en la nube
Me aseguraré de que tus modelos de ML estén listos para producción.