Optimización de un pipeline de subastas de publicidad en tiempo real
Visión general
De qué trata este proyecto.
Perfila un pipeline de subastas de publicidad en tiempo real, aplica optimizaciones y mide su impacto. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La empresa gestiona inventario publicitario de unos 1.200 editores europeos y latinoamericanos; cada 10 milisegundos de latencia adicional en RTB se traduce en pérdida de subastas y de ingresos directos.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Reducir la latencia del percentil 99 del pipeline RTB en al menos 30 % mediante optimizaciones sin reentrenamiento del modelo.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Perfilar pipelines de inferencia de baja latencia
- Aplicar técnicas de optimización (batching, caching, cuantización)
- Cuantificar trade-offs entre latencia y calidad del modelo
- Comunicar propuestas de optimización en lenguaje operativo
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Machine Learning at Scale
Master · Ai Systems
Strong alignment
This challenge maps to Machine Learning at Scale at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Performance Profiling
Apply performance profiling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Serving
Apply model serving to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Low Latency Inference
Apply low latency inference to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Monitoring
Apply monitoring to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Evaluation
Apply evaluation 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.
Ingeniero/a de MLOps
Perfilar pipelines de inferencia de baja latencia y proponer optimizaciones cuantificadas con despliegue progresivo es exactamente lo que se espera de una persona MLOps en AdTech.
Este proyecto afina
- performance-profiling
- model-serving
- low-latency-inference
Ingeniero/a de Aprendizaje Automático
Comprender cómo el modelo encaja en un pipeline de producción y dónde está el coste real es habilidad clave de una persona MLE senior.
Este proyecto afina
- model-serving
- performance-profiling
- evaluation
Ingeniero/a de Datos
Trabajar con capturas de tráfico a escala, agregaciones y monitorización es trabajo cotidiano de una persona data engineer en empresas AdTech.
Este proyecto afina
- monitoring
- python
- performance-profiling