Modernización y mejora de la infraestructura de Machine Learning:

• No había suficiente visibilidad y monitoreo de las predicciones de producción de los modelos de Machine Learning.
• Sin infraestructura para pruebas A/B de modelos y parámetros de Machine Learning en producción.
• El proceso de implementación del modelo Machine Learning no estaba estandarizado ni bien documentado.

Novacomp proporcionó un servicio de Staff Augmentation al equipo de Machine Learning y Data Science:

• Equipo de Novacomp se integró al equipo nativo de la compañía, participando en cada una de sus reuniones de stand-up, Sprint Planning y Sync.
• El equipo de Machine Learning colaboró con otros equipos de personal de Novacomp, como Data Engineering and Analytics.
• El equipo de Novacomp aportó experiencia en tecnologías de operaciones de Machine Learning y mejores prácticas, ayudando a diseñar e implementar una nueva arquitectura de Machine Learning de última generación utilizando FastAPI, Split.io, Weights and Biases, Docker y Apache Pulsar.

Consultor BI Senior.

• Más de siete años de experiencia en la construcción de implementaciones de Datawarehousing.
• Conocimiento en modelo predictivos y marcos de trabajos ágiles.
• Azure Data Scientist.
• HarvardX R Data Scientist.

• Implementar una arquitectura Machine Learning de microservicio que permitió implementaciones paralelas de modelos con fines de prueba A/B.
• Se desarrolló un sistema de monitoreo basado en eventos para predicciones de Machine Learning usando Apache Pulsar.
• Documentar el proceso de implementación, lo que permitió que el equipo de ciencia de datos implementara los cambios por su cuenta.
• Se mejoró la latencia de los servicios de Machine Learning mediante la refactorización del código antiguo y la realización de llamadas asincrónicas.