Descripción del trabajo
Diseño, desarrollo y despliegue de soluciones de machine learning en entornos productivos. Implementación y operación de pipelines de datos y modelos siguiendo prácticas MLOps. Contenerización y orquestación de servicios de machine learning mediante Docker y Kubernetes. Automatización de procesos de integración y despliegue continuo (CI/CD aplicado a ML). Monitorización de modelos en producción, detección de drift y ejecución de procesos de retraining. Gestión del ciclo de vida de modelos y con…