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Construiré pipelines de ML en python y GCP
Ingeniero de datos y especialista en ML
Ingeniero de datos que conecta la ejecución técnica con la estrategia empresarial. Mi experiencia radica en construir pipelines de ML en producción para aplicaciones de salud, gestionando la coordinac...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas un pipeline de ML confiable que realmente funcione en producción?
Construyo pipelines de aprendizaje automático limpios, listos para producción y soluciones de ingeniería de datos en Python.
Lo que entrego:
- Pipeline de datos completo (ETL, ingeniería de características, validación)
- Desarrollo y despliegue de modelos de ML
- Desarrollo de API REST (Flask / FastAPI)
- Contenerización con Docker
- Código limpio, bien documentado + notebook + informe
Tecnologías que uso:
Python, R, SQL, Flask/FastAPI, Docker, GCP, ML (XGBoost, Causal Forest)
Perfecto para:
Startups que pasan de notebooks a producción, proyectos de datos en salud, detección de fraude, análisis de negocios.
Sólo acepto proyectos que pueda entregar con alta calidad. Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para que podamos discutir el alcance y asegurarnos de que sea una buena opción.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Cuál es tu experiencia con pipelines de ML en producción?
Tengo experiencia real en producción en una startup de EE. UU., donde diseñé pipelines de ML de extremo a extremo que escalaron a más de 320 modelos de inferencia causal atendiendo a equipos clínicos. Me enfoco en soluciones confiables y fáciles de mantener, no solo en notebooks.
¿Qué tecnologías utiliza?
Python (principal), SQL, Flask/FastAPI, Docker, Google Cloud Platform (GCP), XGBoost, Causal Forest y herramientas como Pandas, Scikit-learn. También puedo trabajar con BigQuery, PostgreSQL y Spark básico.
¿Puedes trabajar con mis notebooks o código de Jupyter existentes?
¡Sí! Puedo tomar tus notebooks, refactorizarlos en código limpio para producción, agregar manejo de errores, validación y estructura de despliegue adecuada.
¿Recibo todo el código fuente?
Sí, obtienes código fuente completo y bien documentado que tú posees totalmente. Todos los paquetes incluyen código Python limpio y documentación.
¿Qué necesitas de mí para empezar el proyecto?
Una descripción clara de tu objetivo, datos de muestra (o formato de datos) y cualquier requisito específico (por ejemplo, plataforma en la nube, formato de salida). Cuantos más detalles proporciones, mejor y más rápido podré entregar.
¿Ofrecen apoyo después del parto?
Sí. El paquete Premium incluye 14 días de soporte post-entrega. Para los paquetes Standard y Basic, ofrezco preguntas de seguimiento razonables durante la primera semana.
¿Puedes desplegar el pipeline en la nube?
Sí, especialmente en GCP (mi plataforma más fuerte). También puedo guiar el despliegue en AWS o Azure. El despliegue completo en la nube con Docker está incluido en el paquete Premium.
¿Eres adecuado para principiantes o clientes no técnicos?
Sí. Explico todo claramente y proporciono documentación. Estoy dispuesto a trabajar con clientes no técnicos siempre que discutamos el alcance desde el principio.
