Visión general
De qué trata este proyecto.
Construye un sistema con backend en Python, almacenamiento de series temporales (PostgreSQL con TimescaleDB), frontend en React y conectores ligeros para ingesta. El dashboard debe mostrar métricas de tráfico, performance, deriva de input y deriva de output por modelo y versión. Implementa detección de deriva con dos métodos (Population Stability Index y test de Kolmogorov-Smirnov), alertas por canal (Slack, email) y comparación entre versiones. Documenta arquitectura, despliegue y cobertura de tests. Cierra con demo, informe de siete páginas y plan de adopción con dos equipos del cliente.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un dashboard de salud de modelos de ML unificado con detección de deriva, alertas y comparación de versiones, listo para piloto con dos equipos.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diseñar y construir un sistema MLOps end-to-end
- Implementar detección de deriva con varios métodos complementarios
- Construir alertas accionables y comparación entre versiones
- Planificar adopción interna con dos equipos cliente
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero MLOps
Construir un sistema de monitorización de modelos end-to-end con detección de deriva y alertas es trabajo nuclear del rol de MLOps Engineer.
Este proyecto afina
- mlops
- model-monitoring
- system-design
Ingeniero de Machine Learning
La instrumentación de modelos en producción y la interpretación de deriva conecta directamente con las responsabilidades de un MLE senior.
Este proyecto afina
- model-monitoring
- python
- system-design
Ingeniero de Datos
La ingestión de métricas y el manejo de series temporales escalables es ejercicio directo del rol de Data Engineer en MLOps.
Este proyecto afina
- data-engineering
- system-design
- python