Seré tu ingeniero de mlops para machine learning en producción

Lograr que un modelo funcione en un cuaderno es una cosa, que funcione de manera confiable en producción es otra. Yo ayudo a cerrar esa brecha.

Puedo ayudarte a:

• Desplegar modelos de ML en producción (FastAPI, Docker, AWS EC2/Elastic Beanstalk, TensorFlow Serving)
• Diseñar estrategias de despliegue en modo sombra, lanzamientos canarios, despliegue azul-verde, con planes de reversión
• Configurar monitoreo de software, métricas de entrada y salida para detectar a tiempo desviaciones de datos/conceptos y fallos en la pipeline
• Realizar análisis de errores para priorizar las correcciones que realmente mejoran el rendimiento en el mundo real, no solo la precisión en el conjunto de prueba
• Construir y auditar pipelines de datos: limpieza, consistencia en etiquetado, divisiones de entrenamiento/desarrollo/prueba y seguimiento de la procedencia de los datos
• Establecer líneas base de rendimiento usando rendimiento a nivel humano (HLP) y configurar seguimiento de experimentos para resultados reproducibles

Ya sea que estés llevando un proof-of-concept a despliegue, necesites monitoreo para un modelo existente, o quieras una auditoría completa de la pipeline (precisión, equidad, sesgos incluidos), yo aplico un enfoque estructurado, de extremo a extremo, en todo el ciclo de vida del ML: alcance, datos, modelado, despliegue y mantenimiento.

Envíame los detalles de tu proyecto y pongamos en marcha tu modelo para que funcione sin problemas.