Detección de distribución cambiante en modelo de credit scoring

Los modelos en producción fallan de formas más extrañas de lo que jamás lo harían en un notebook. El MLOps engineer es la persona que anticipa esos fallos y construye el andamiaje que permite que el machine learning sobreviva al contacto con usuarios reales. Piensa en feature stores que se mantienen consistentes entre el entrenamiento y el servicio, pipelines de despliegue a través de MLflow que hacen que los rollbacks sean aburridos, y observabilidad que detecta el drift antes de que los stakeholders lo noten. El trabajo se sitúa en la intersección de la ingeniería de plataformas y la ciencia de datos, y recompensa a quienes disfrutan construyendo herramientas de las que otros ingenieros dependerán. Un estudiante crece en este rol familiarizándose temprano con Kubernetes y desarrollando el criterio para saber cómo se ve realmente un sistema de ML saludable bajo carga.

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