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Ingeniero de MLOps

Operaciones de Machine LearningIngeniero de Infraestructura de IA

Sí, pero el enfoque pasa de gestionar servidores a gestionar la deriva de datos y la fiabilidad del ciclo de vida de los modelos.

Puntos Clave

  • 1Automatiza la implementación, el escalado y la supervisión de modelos de aprendizaje automático.
  • 2Garantiza que los flujos de datos sean fiables, seguros y reproducibles para un entrenamiento continuo.
  • 3Colabora con científicos de datos para convertir código experimental en software listo para su uso en producción.
🚀

Ahora

0-2 años
🔄

Qué está cambiando

  • 1Implementación manual de modelos como API
  • 2Scripts personalizados para la supervisión
💡

Implicaciones

  • Gran dependencia de los ingenieros «unicornio»
  • Ciclos de implementación lentos

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