Tus funciones:
- Diseñar, implementar y administrar plataformas MLOps para industrializar modelos de Machine Learning en ambientes productivos.
- Automatizar el ciclo de vida completo de modelos de IA y ML desde entrenamiento hasta despliegue y monitoreo.
- Implementar pipelines de entrenamiento, validación, despliegue y retraining de modelos.
- Gestionar repositorios de modelos, artefactos y experimentos.
- Diseñar e implementar estrategias de versionamiento de datos, modelos y pipelines.
- Administrar Model Registry y procesos de promoción entre ambientes.
- Implementar estrategias de monitoreo y observabilidad para modelos en producción.
- Detectar Data Drift, Concept Drift y degradación de desempeño de modelos.
- Implementar alertamiento y mecanismos automáticos de remediación.
- Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering, DevOps y Arquitectura.
- Diseñar procesos de despliegue continuo para modelos mediante CI/CD.
- Administrar infraestructura basada en contenedores y Kubernetes.
- Implementar estrategias de Champion/Challenger Testing para validación de modelos.
- Ejecutar rollbacks seguros ante degradación o fallas en producción.
- Garantizar estándares de seguridad, trazabilidad, gobernanza y cumplimiento sobre plataformas de Machine Learning.
- Optimizar costos, rendimiento y disponibilidad de plataformas de IA.
Habilidades:
- Pensamiento analítico y enfoque en la resolución de problemas.
- Comunicación efectiva con usuarios técnicos y funcionales.
- Capacidad par
📌 Consultor MLOps (México)
🏢 Capgemini
📍 México
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