Construiré pipeline de azure mlops con registro de modelos de mlflow y detección de deriva

¿Tienes dificultades para mover modelos de ML desde notebooks a producción? Construiré una plataforma de MLOps lista para producción en Azure ML y Kubernetes, la misma configuración que desarrollé para Publicis Sapient, Novelis y Micron.

¿POR QUÉ ELEGIRME?

Más de 6 años como ingeniero senior de DevOps y MLOps. Mi trabajo redujo los ciclos de lanzamiento de modelos de semanas a días y disminuyó los incidentes de degradación en un 60%.

LO QUE OBTIENES:

- Pipelines automatizados de entrenamiento de ML en Azure ML

- Seguimiento de experimentos en MLflow y registro de modelos

- Detección de deriva de datos con disparadores de retraining automático

- API de inferencia con FastAPI en AKS con escalado automático HPA

- Pipeline de CI/CD mediante Azure DevOps o GitHub Actions

- Paneles de Grafana para monitorear la salud de modelos y pipelines

STACK:

Azure ML, MLflow, AKS, Docker, FastAPI, Prometheus, Grafana, Terraform, Helm, GitHub Actions

Escríbeme antes de ordenar para recomendarte el paquete adecuado a tus necesidades.