Despliegue Multi-Región de Servicio de Inferencia para un eCommerce de Moda en Arteixo
Visión general
De qué trata este proyecto.
Despliega inferencia multi-región en GKE con balanceo global y Redis. Mide latencia y costes. Obtén tu certificado verificable.
El escenario
El retailer (decenas de miles de empleados globalmente; el equipo de plataforma data/ML es de unas 40 personas) atiende ventas online por miles de millones; cada 100 ms ahorrados de latencia en LATAM se traduce en ~0,8% de conversión adicional.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Reducir la latencia mediana desde Buenos Aires y Ciudad de México por debajo de 120 ms manteniendo coste mensual proyectado dentro de 1,8 veces el baseline single-region.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diseñar despliegues multi-región con load balancing global
- Aplicar caché regional para reducir latencia de inferencia
- Cuantificar trade-off coste/latencia con datos
- Definir políticas de autoscaling basadas en métricas operativas
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Alineación con asignaturas próximamente.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Kubernetes
Apply kubernetes to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Multi Region
Apply multi region to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Load Balancing
Apply load balancing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Caching
Apply caching to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Infrastructure As Code
Apply infrastructure as code to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Performance Engineering
Apply performance engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Arquitecto de Soluciones de IA
Diseñar despliegues multi-región con análisis honesto de coste/latencia es trabajo cotidiano del solutions architect en retail global.
Este proyecto afina
- multi-region
- load-balancing
- infrastructure-as-code
Ingeniero de MLOps
Operar servicios de inferencia multi-región con autoscaling es el músculo del MLOps engineer en producto.
Este proyecto afina
- kubernetes
- performance-engineering
- caching
Ingeniero de IA
Empacar inferencia con ONNX y exponerla a múltiples regiones es directamente el músculo del AI engineer.
Este proyecto afina
- performance-engineering
- kubernetes
- caching