Roles en MLOps

Conceptos de MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Ciclo de vida del aprendizaje automático

Roles en el ciclo de vida de ML

  • Roles de negocio
  • Roles técnicos
Conceptos de MLOps

Roles de negocio

  • Interesado/a del negocio
  • Experto/a en la materia

gráfico de diferentes personas

Conceptos de MLOps

Roles de negocio: parte interesada

Ciclo de vida de ML: parte interesada de negocio

  • Decisiones de presupuesto
  • Visión de la empresa
  • Involucrado/a en todo el ciclo
Conceptos de MLOps

Roles de negocio: experto/a en la materia

Pipeline de ML: experto/a en la materia

  • Conocimiento del dominio
  • Involucrado/a en todo el ciclo
  • Interpretar y validar datos
Conceptos de MLOps

Roles técnicos

  • Científico/a de datos
  • Ingeniero/a de datos
  • Ingeniero/a de ML

gráfico de una persona frente a un ordenador

Conceptos de MLOps

Roles técnicos: científico/a de datos

Ciclo de vida de ML: científico/a de datos

  • Análisis de datos
  • Entrenamiento y evaluación de modelos
Conceptos de MLOps

Roles técnicos: ingeniero/a de datos

Ciclo de vida de ML: ingeniero/a de datos

  • Recoger, almacenar y procesar datos
  • Verificar y mantener la calidad de datos
Conceptos de MLOps

Roles técnicos: ingeniero/a de ML

Ciclo de vida de ML: ingeniero/a de ML

  • Rol versátil
  • Diseñado para todo el ciclo de vida de ML
Conceptos de MLOps

Roles adicionales en ML

  • Analista de datos, desarrollador/a, ingeniero/a de software, backend
  • La responsabilidad varía según la aplicación de ML
  • Una startup no es igual que una gran empresa

gráfico de diferentes personas

Conceptos de MLOps

¡Vamos a practicar!

Conceptos de MLOps

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