¿Cómo ser ingeniero de MLOps?: una guía para su uso

Si quieres saber cómo ser ingeniero de MLOps, debes entender que este rol va mucho más allá de simplemente aplicar machine learning en producción. Durante mi carrera, me di cuenta de que el trabajo de un ingeniero de MLOps implica integrar, automatizar y gestionar todo el ciclo de vida de los modelos de machine learning en entornos de producción. En este artículo, te guiaré por las funciones clave, habilidades necesarias, herramientas esenciales y certificaciones que te ayudarán a avanzar en tu carrera como ingeniero de MLOps.

¿Cómo ser ingeniero de MLOps?: funciones que puedes desempeñar

Cuando comencé a explorar el mundo de MLOps, una de las primeras cosas que me llamó la atención fue la variedad de responsabilidades que abarca este rol. Un ingeniero de MLOps no solo se encarga de entrenar modelos, sino que también se asegura de que estos modelos sean escalables, estables y mantengan su rendimiento en producción. Entre las funciones más comunes que desempeña este profesional, encontramos:

• Gestión del ciclo de vida de los modelos de ML: Como ingeniero de MLOps, serás responsable de administrar desde el diseño y entrenamiento hasta el monitoreo de modelos de machine learning. El objetivo es asegurar que los modelos estén siempre listos para ser desplegados en producción y continúen operando de manera eficiente una vez que estén allí.
• Automatización de pipelines: Una de las tareas más desafiantes pero interesantes es automatizar la integración continua (CI) y el despliegue continuo (CD) de modelos. Al principio, esta tarea me parecía abrumadora, pero con herramientas adecuadas, como Jenkins y Kubernetes, pude optimizar el flujo de trabajo, asegurando que los modelos se actualizaran automáticamente sin intervención manual.
• Monitoreo de modelos en producción: Después de desplegar un modelo, su rendimiento debe ser monitoreado constantemente para detectar posibles desviaciones o problemas en su precisión. En mis primeros proyectos, usar herramientas como Prometheus y Grafana me permitió tener visibilidad en tiempo real sobre cómo los modelos se comportaban en el entorno de producción.

Habilidades necesarias para ser ingeniero de MLOps

Para ser un ingeniero de MLOps, es fundamental desarrollar una combinación de habilidades técnicas y operacionales. Algunas de las habilidades clave que descubrí y que te ayudarán en tu camino incluyen:

1. Conocimiento en machine learning: No es suficiente con saber cómo desplegar un modelo; necesitas comprender los fundamentos de machine learning. Aprender sobre los diferentes algoritmos, técnicas de preprocesamiento de datos y validación de modelos te permitirá tomar decisiones informadas sobre qué modelos implementar y cómo ajustarlos.
2. Habilidades en programación: Los lenguajes de programación más utilizados en MLOps son Python y R. En mi experiencia, tener un dominio avanzado de Python me permitió trabajar con bibliotecas como TensorFlow, Keras, Scikit-learn, entre otras, para desarrollar y optimizar modelos. Además, el conocimiento de frameworks y bibliotecas orientadas a la orquestación de tareas, como Airflow, es indispensable.
3. Automatización y orquestación de infraestructura: Un ingeniero de MLOps debe ser capaz de automatizar procesos y gestionar infraestructuras a gran escala. Herramientas como Docker y Kubernetes son esenciales para crear contenedores y gestionarlos en clústeres. Dominar estas herramientas es una de las competencias más importantes que adquirí a lo largo de mi carrera, ya que me permitieron gestionar modelos en entornos escalables.
4. Habilidades en CI/CD: La integración continua y el despliegue continuo son claves en MLOps. Es crucial ser capaz de integrar flujos de trabajo automáticos para entrenar y desplegar modelos con herramientas como GitLab CI, CircleCI y Jenkins. A medida que perfeccionaba mis habilidades en CI/CD, pude reducir significativamente el tiempo necesario para entregar modelos en producción.
5. Monitoreo y mantenimiento de modelos: Como ingeniero de MLOps, estarás a cargo de monitorear los modelos en tiempo real para asegurarte de que sigan siendo precisos. Usar herramientas como Prometheus y Grafana me ayudó a establecer alertas y visualizar el comportamiento de los modelos, permitiéndome intervenir rápidamente si algo salía mal.

Herramientas esenciales para el trabajo de un ingeniero de MLOps

Un ingeniero de MLOps debe dominar diversas herramientas para gestionar modelos de machine learning a lo largo de su ciclo de vida. Algunas de las más fundamentales son:

• Docker: Permite crear contenedores para empaquetar aplicaciones y modelos de ML, lo cual facilita el despliegue en diferentes entornos. En mi experiencia, Docker se convirtió en la base para ejecutar modelos en entornos controlados y reproducibles. Si quieres aprender más sobre Docker, puedes consultar la documentación oficial de Docker.
• Kubernetes: Orquesta contenedores a gran escala, asegurando la alta disponibilidad y escalabilidad de los modelos de ML en producción. Kubernetes fue clave en mis primeros proyectos de MLOps, permitiéndome gestionar clusters de contenedores con facilidad.
• MLflow: Esta herramienta facilita el seguimiento y la gestión de experimentos de machine learning, lo cual es útil para gestionar los modelos y sus versiones a lo largo del tiempo. Aprender MLflow me permitió optimizar el ciclo de vida de los modelos.
• Kubeflow: Específicamente diseñado para Kubernetes, Kubeflow permite crear pipelines para la implementación y escalado de modelos de ML, lo que lo convierte en una herramienta crucial para los ingenieros de MLOps que necesitan gestionar modelos a gran escala.
• Airflow: Es ideal para orquestar tareas complejas, como la ejecución programada de flujos de trabajo y el procesamiento de datos. Airflow me ayudó a automatizar el flujo de datos y el entrenamiento de modelos, lo que hizo que mis proyectos de MLOps fueran mucho más eficientes.

Certificaciones que te ayudarán a avanzar en MLOps

Para ser un ingeniero de MLOps, las certificaciones pueden ser una excelente forma de validar tus habilidades y destacarte ante los empleadores. Algunas de las más importantes incluyen:

• Google Cloud Professional Machine Learning Engineer: Esta certificación valida tus habilidades para diseñar, construir y gestionar modelos de machine learning en Google Cloud.
• AWS Certified Machine Learning – Specialty: Esta certificación es ideal para quienes trabajan con AWS, y valida tus competencias en el diseño e implementación de soluciones de machine learning en la nube.

Salarios y oportunidades laborales

Los salarios de un ingeniero de MLOps varían según la ubicación y la experiencia. Según Glassdoor, el salario promedio de un ingeniero de MLOps en Estados Unidos ronda los $120,000 anuales, aunque puede variar dependiendo de la región, la empresa y el nivel de experiencia. En otras partes del mundo, los salarios pueden ser más bajos, pero la demanda de profesionales sigue siendo alta.

Como ingeniero de MLOps, podrás desempeñar roles como:

• Ingeniero de MLOps: Gestionando todo el ciclo de vida de los modelos de machine learning en producción.
• Ingeniero de datos: Trabajando en la integración de datos y la infraestructura necesaria para soportar modelos de machine learning.
• Ingeniero de infraestructura de ML: Focalizado en la creación de infraestructuras escalables para el despliegue de modelos en la nube.

Si estás interesado en convertirte en un ingeniero de MLOps, el Bootcamp de Inteligencia Artificial Full Stack de KeepCoding es una opción ideal para comenzar tu carrera. Este bootcamp te brindará una formación integral que cubre todos los aspectos clave de la inteligencia artificial, desde los fundamentos de machine learning hasta su implementación en entornos de producción, lo cual es esencial para un rol de MLOps.

A lo largo del bootcamp, aprenderás a trabajar con herramientas y tecnologías esenciales como Python, TensorFlow, Kubernetes y Docker, todas fundamentales para la integración y gestión de modelos de machine learning en producción. Además, este bootcamp está diseñado para proporcionarte una experiencia práctica mediante proyectos reales, lo que te permitirá aplicar lo aprendido en escenarios del mundo real.