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Configuraré el pipeline de mlops para equipos de ai y ml en cualquier nube
RAM G
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Tus modelos funcionan en notebooks. Llevarlo a producción es un problema diferente y ahora mismo probablemente no sea tarea de nadie.
Construyo la infraestructura de MLOps que cierra esa brecha. Desde el seguimiento de experimentos hasta el retraining automatizado y el servicio en producción, tu equipo obtiene un pipeline de ML que se puede repetir, auditar y que funciona sin intervención manual.
Más de 10 años de experiencia en DevOps e infraestructura en la nube aplicados a flujos de trabajo de ML en AWS, GCP y Azure. Esto es lo que configuro:
- Orquestación de pipelines Kubeflow / Airflow
- Seguimiento de experimentos MLflow / W&B
- Registro y control de versiones de modelos
- Disparadores de retraining automatizado
- Integración con feature store
- Servicio de modelos Seldon / BentoML / TorchServe
- CI/CD para entrenamiento, registro y despliegue de modelos
- Versionado de datos DVC / LakeFS
- Monitoreo de modelos y detección de drift
- SageMaker / Vertex AI / Azure ML
Cuéntame cuál es tu stack de ML y dónde se quedan atascados tus modelos, te responderé con un plan claro el mismo día.
Conoce a RAM G
RAM G
Secure, Scalable and Cloud Automated DevOps Solutions
- DeIndia
- Miembro desdefeb 2026
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega1 mes
Idiomas
Inglés
I am a DevOps Engineer with 10 years of hands-on experience in a service-based IT company.
I have worked on enterprise-level applications and production environments.
My expertise includes:
✔ CI/CD pipelines (Jenkins, Git)
✔ Python, Linux & Shell scripting automation
✔ Deployment & release management
✔ Server setup & monitoring
✔ Cloud & DevOps best practices
✔ IAC (Ansible and Terraform)
I focus on reliable, secure, and well-documented solutions.
Client satisfaction and clear communication are my top priorities.
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Mi porfolio
FAQ
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¿Cuál es tu experiencia específica en MLOps?
Más de 10 años en DevOps e infraestructura en la nube aplicados a flujos de trabajo de ML. He implementado MLflow, Kubeflow, DVC, Seldon y BentoML en producción en AWS, GCP y Azure — no tutoriales, sistemas reales.
Q2: Mi equipo tiene científicos de datos pero no ingenieros de MLOps — ¿esto está bien?
Sí — exactamente con quienes trabajo. Construyo la infraestructura para que tus científicos puedan entrenar, hacer seguimiento y desplegar sin necesidad de entender Kubernetes o pipelines de CI/CD.
¿Qué proveedores de nube soportas?
AWS (SageMaker, S3, ECR), GCP (Vertex AI, GCS, Artifact Registry) y Azure (Azure ML, AKS, Blob). También Kubernetes autohospedado para equipos que quieren control total.
Q4: ¿Trabajas con mi código de entrenamiento existente?
Sí — sin necesidad de reescribir. Envuelvo tus scripts existentes en un framework de pipeline, añado seguimiento y conecto a un registro de modelos. Los cambios en tu código son mínimos.
Q5: ¿Puedes configurar monitoreo de modelos y detección de drift?
Sí — incluido en Premium. Implemento detección de drift usando Evidently AI o Alibi Detect, con alertas y disparadores de retraining automático cuando el rendimiento del modelo disminuye.
Q6: ¿Podremos mantener esto después de la entrega?
Sí. Documentaré todo, realizaré una revisión en vivo y estructuraré el sistema para que tus científicos puedan añadir modelos y disparar retraining sin necesidad de un ingeniero de MLOps en línea.
