Define e implementa un ciclo de vida de desarrollo de aplicaciones adaptado a proyectos de ciencia de datos. Educa a los equipos e impleméntalo en el sistema de gestión de alcance (por ejemplo: Azure DevOps o Jira + GitHub).

Diseña e implementa una plataforma de MLOps que respalde el ciclo de vida de tu Ciencia de Datos. Incluye específicamente la gestión de experimentos, el almacén de características (feature store) y el entorno de procesamiento en la nube. Las consideraciones clave son el rendimiento, el monitoreo y la detección de desviaciones (drift).

Implementación, despliegue en producción y/o mantenimiento de nuevos almacenes de características y métricas, o integración de un almacén de características de terceros como Databricks en la plataforma de MLOps.

Los modelos de ciencia de datos a menudo se desarrollan con datos pequeños y enfrentan varios problemas al desplegarse en producción para operar con grandes volúmenes de datos. Tenemos una amplia experiencia asegurando que los modelos sean probados en entornos distribuidos. Consideramos los factores necesarios para garantizar que los modelos funcionen correctamente en entornos de producción reales.