2006: Ingeniero MLOps en la tarea

Crea los sistemas que entrenan, implementan, monitorean y gobiernan modelos de aprendizaje automático en producción. Un ingeniero de MLOps hace que los sistemas de aprendizaje automático sean confiables después del prototipo. Los científicos de datos pueden entrenar un modelo en un cuaderno; El ingeniero de MLOps crea canalizaciones reproducibles, almacenes de funciones, entornos de implementación, rutas de monitoreo y reversión que le permiten operar de manera segura para usuarios reales. El trabajo se ubica entre la ciencia de datos, la ingeniería de software, la infraestructura de la nube y la gestión de riesgos.

El papel surgió cuando las empresas descubrieron que no es lo mismo un buen modelo offline que un producto útil. Los datos cambian, los códigos cambian, los costos aumentan, un modelo puede degradarse silenciosamente y una predicción puede necesitar explicación o revisión. Los investigadores de Google describieron esta acumulación de dependencias y trabajos de mantenimiento como “deuda técnica oculta” en los sistemas de aprendizaje automático en 2015; Posteriormente, la industria adoptó MLOps como una abreviatura para operar esa deuda deliberadamente.

MLOps está bien pagado porque requiere amplitud y porque muchas organizaciones están tratando de implementar IA más rápido de lo que maduran sus prácticas operativas. La IA generativa ha aumentado la demanda de evaluación, observabilidad y controles de acceso. También automatiza partes del trabajo (plantillas de canalización, configuración y diagnóstico), por lo que la habilidad duradera es diseñar sistemas confiables y decidir qué evidencia es suficiente para confiar en un modelo.