Construiré tu pipeline de mlops e infraestructura de IA en aws kubernetes

¿Tienes dificultades para poner tus modelos de ML en producción? Crearé una tubería de MLOps robusta y escalable y una infraestructura de IA en AWS Kubernetes que automatiza todo tu ciclo de vida de aprendizaje automático.

Con más de 5 años en DevOps, infraestructura en la nube e ingeniería de ML, construyo sistemas de MLOps de nivel producción que hacen que la implementación de IA sea rápida, confiable y repetible.

Lo que entrego:

- Tuberías CI/CD para modelos de ML usando GitHub Actions y ArgoCD

- Clusters de Kubernetes (EKS) con autoescalado para cargas de trabajo de ML

- Pipelines de Kubeflow para entrenamiento y servicio automatizado de modelos

- MLflow para seguimiento de experimentos, registro de modelos y control de versiones

- Integración con AWS SageMaker para entrenamiento y inferencia gestionados

- Almacenes de características (Feast) para servicio en tiempo real y por lotes

- Monitoreo de modelos con Prometheus, Grafana y detección de deriva

- Infraestructura como código usando Terraform y Helm charts

- Contenerización con Docker para entornos de ML reproducibles

- Pruebas A/B y despliegues canarios para lanzamientos seguros de modelos

Stack tecnológico:

AWS EKS, SageMaker | Kubeflow | MLflow | TensorFlow | PyTorch | Feast | Terraform | Helm | Docker | ArgoCD

¿Por qué elegirme?

- Patrones de MLOps probados en producción

- Código limpio y documentado

- En curso