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 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 Ml
Fit score: 1
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/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