Lead MLOps

Para gestionar la contratación de un Lead MLOps, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.

El Lead MLOps es un experto técnico senior especializado en la industrialización y optimización de pipelines de machine learning, desde el desarrollo hasta la producción. Su rol principal es diseñar, implementar y mantener infraestructuras MLOps robustas que permitan un despliegue fluido, escalable y confiable de los modelos de ML. Dirige un equipo de ingenieros MLOps y trabaja estrechamente con los equipos de ciencia de datos (que desarrollan los modelos) y los equipos de producto (que gestionan los backlogs), asegurando la calidad, el rendimiento y la mantenibilidad de los sistemas en producción.

Misiones y Responsabilidades

1. Arquitecturar y Optimizar Pipelines de MLOps

• Diseñar arquitecturas MLOps de extremo a extremo (desde el entrenamiento hasta el serving).
• Optimizar los pipelines de datos y modelos para el rendimiento y la escalabilidad.
• Implementar soluciones de monitoreo y logging para los modelos en producción.
• Automatizar los procesos de CI/CD para los modelos de ML.

2. Colaborar con los Equipos de Ciencia de Datos y Producto

• Trabajar con los científicos de datos para industrializar sus modelos.
• Alinear los desarrollos con las prioridades de producto (a través de los backlogs gestionados por los equipos de producto).
• Participar en reuniones de planificación para estimar los esfuerzos técnicos.
• Traducir las necesidades de negocio en soluciones técnicas MLOps.

3. Garantizar la Calidad y Fiabilidad de los Sistemas

• Implementar pruebas automatizadas para los pipelines de ML.
• Definir estándares de calidad para el código y la infraestructura.
• Documentar las arquitecturas y procesos de MLOps.
• Asegurar la seguridad y el cumplimiento normativo (RGPD, etc.).

4. Mentorizar y Liderar el Equipo de MLOps

• Guiar a los ingenieros MLOps juniors en el diseño de pipelines.
• Revisar el código y las arquitecturas propuestas por el equipo.
• Organizar sesiones de formación sobre buenas prácticas de MLOps.
• Ayudar a resolver problemas técnicos complejos.

5. Innovar y Mejorar los Procesos Existentes

• Monitorear los últimos avances en MLOps (nuevas herramientas, arquitecturas).
• Evaluar y proponer mejoras a los pipelines existentes.
• Liderar PoCs técnicos para validar nuevos enfoques.
• Optimizar los costos de infraestructura manteniendo el rendimiento.

6. Asegurar el Mantenimiento y la Evolución de los Sistemas

• Supervisar el monitoreo de los modelos en producción.
• Planificar actualizaciones y mejoras de pipelines.
• Gestionar incidentes y problemas de rendimiento.
• Documentar las lecciones aprendidas para la mejora continua.

Ejemplos de Logros Concretos

• Arquitecturó un pipeline MLOps completo reduciendo el tiempo de despliegue de modelos en un 60%.
• Implementó un sistema de monitoreo para 50+ modelos en producción, reduciendo los tiempos de inactividad en un 70%.
• Automatizó el pipeline de CI/CD para modelos de ML, reduciendo los errores de despliegue en un 80%.
• Optimizó la infraestructura en la nube para los pipelines de ML, reduciendo los costos en un 40% mientras mantenía el rendimiento.
• Mentorizó a 4 ingenieros MLOps juniors, mejorando sus habilidades técnicas en un 35%.