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Las 30 mejores preguntas y respuestas de entrevistas sobre MLOps para 2024

Navega por las complejidades de las MLOps con confianza. Esta guía proporciona preguntas y respuestas para entrevistas de MLOps, junto con recursos que te ayudarán a destacar en tu próxima entrevista.
Actualizado 27 sept 2024  · 20 min de lectura

Las Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) se han convertido en uno de los campos más solicitados de la tecnología. A medida que los equipos de datos desplieguen cada vez más modelos de aprendizaje automático en entornos de producción, la demanda de profesionales de MLOps seguirá aumentando.

Si buscas una carrera como ingeniero MLOps, ¡estamos aquí para ayudarte a dar ese salto!

En este artículo, te proporcionaremos las principales preguntas de la entrevista de MLOps, junto con explicaciones y respuestas detalladas, para ayudarte a prepararte eficazmente para tu próxima entrevista.

¿Qué es MLOps y por qué es importante?

MLOps, abreviatura de Machine Learning Operations (operaciones de aprendizaje automático), es una disciplina que combina el aprendizaje automático con las prácticas DevOps para agilizar y automatizar el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático.

El objetivo principal de MLOps es tender un puente entre la ciencia de datos y las operaciones de TI, garantizando que los modelos de aprendizaje automático se desarrollen con eficacia, se desplieguen, se supervisen y se mantengan eficientemente en entornos de producción.

Imagen que muestra los diferentes aspectos que intervienen en los MLOps

Los diferentes aspectos técnicos que intervienen en los MLOP. Imagen del autor

Esta función es importante porque permite a los equipos de datos desplegar modelos de aprendizaje automático en entornos de producción, garantizando al mismo tiempo que puedan escalarse y mantenerse de forma eficaz. En esencia, los MLOP aceleran la innovación, mejoran la eficiencia operativa y ayudan a las empresas a liberar todo el potencial de sus iniciativas basadas en datos.

Las competencias requeridas en MLOps incluyen 

  • Aprendizaje automático: Comprensión del desarrollo, la formación y la evaluación de modelos.
  • DevOps: Conocimientos de canalizaciones CI/CD, automatización de infraestructuras y supervisión.
  • Ingeniería de datos: Conocimientos de canalización de datos, procesos ETL y soluciones de almacenamiento de datos.
  • Programación: Dominio de lenguajes como Python, R, y conocimiento de marcos ML como TensorFlow, PyTorch.
  • La computación en nube: Familiaridad con plataformas en la nube como AWS, GCP o Azure.

Sí, ¡un ingeniero MLOps es como un unicornio! Y esa es precisamente la razón por la que están muy solicitados y reciben salarios cada vez más altos. 

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Preguntas básicas de la entrevista MLOps

En esta sección, exploraremos las preguntas fundamentales de las entrevistas MLOps que evalúan tu comprensión de los conceptos y principios básicos. Estas preguntas están diseñadas para poner a prueba tus conocimientos sobre las responsabilidades básicas y los retos de los MLOP, así como tu capacidad para comunicar tus conocimientos de forma eficaz. 

Familiarízate con estas preguntas para construir una base sólida en la preparación de temas más avanzados y para demostrar tu competencia en la materia.

¿Cuál es la diferencia entre MLOps y DevOps?

Descripción: Esta pregunta pone a prueba tu comprensión de las diferencias fundamentales entre MLOps y DevOps, que a menudo se confunden.

Contesta: Tanto MLOps como DevOps son estrategias centradas en la colaboración, pero sirven para fines distintos. DevOps se centra en la automatización del desarrollo, las pruebas y el despliegue de aplicaciones de software, estandarizando los entornos para agilizar estos procesos.

En cambio, MLOps se adapta a los flujos de trabajo del aprendizaje automático, haciendo hincapié en la gestión y el mantenimiento de las canalizaciones de datos y los modelos. Mientras que DevOps pretende automatizar las tareas rutinarias y estandarizar el despliegue de aplicaciones, MLOps aborda la naturaleza experimental del aprendizaje automático, incluyendo tareas como la validación de datos, la evaluación de la calidad del modelo y la validación continua del modelo.

Imagen que compara y contrasta DevOps y MLOps

Comparar y contrastar DevOps y MLOps. Imagen de autor creada con napkin.ai

¿Qué es la deriva de modelo o de concepto?

Descripción: Esta pregunta de la entrevista evalúa tus conocimientos sobre el impacto de la evolución de los datos en la precisión de los modelos y la importancia de supervisar y actualizar los modelos.

Contesta: La deriva del modelo y la deriva del concepto se refieren a los cambios en el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático a lo largo del tiempo, debido a la evolución de los patrones de datos y las relaciones subyacentes:

  • Modelo de deriva: Esto ocurre cuando el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático se deteriora porque los datos que encuentra en la producción se desvían de los datos con los que fue entrenado. Esto puede ocurrir debido a cambios en la distribución de los datos, las características o las relaciones entre las características y las variables objetivo. Por ejemplo, un modelo entrenado con datos financieros históricos podría funcionar mal si se produce un cambio económico repentino.
  • Concepto Drift: Se trata de un tipo específico de deriva del modelo en el que cambia la distribución subyacente o la relación entre las características de entrada y las variables objetivo. Esta desviación puede hacer que las predicciones del modelo sean menos precisas, porque los supuestos del modelo sobre los datos ya no son ciertos. Por ejemplo, si un modelo predice la pérdida de clientes basándose en el comportamiento histórico, puede que sea necesario actualizarlo si el comportamiento del cliente cambia significativamente con el tiempo.

¿Qué pruebas deben hacerse antes de desplegar un modelo ML en producción?

Descripción:  Esta pregunta de la entrevista examina tus conocimientos sobre las prácticas de prueba para garantizar que un modelo de aprendizaje automático sea fiable y funcione bien antes de implantarlo en un entorno de producción.

Contesta: Hay una serie de pruebas diferentes que deben realizarse antes de desplegar un modelo ML en producción. Esta tabla proporciona una visión completa de cada tipo de prueba, incluidos sus objetivos , las herramientas utilizadas y cuándo debe aplicarse durante el ciclo de vida de desarrollo del aprendizaje automático:

Tipo de prueba

Objetivo

Herramientas utilizadas

Cuándo utilizar

Pruebas unitarias

Verifica los componentes individuales del modelo, como los pasos de preprocesamiento y las funciones de extracción de características.

PyTest, unittest, scikit-learn (para transformaciones)

Durante el desarrollo, al implantar o actualizar componentes del modelo.

Pruebas de integración

Asegúrate de que el modelo interactúa correctamente con otros componentes del sistema y fuentes de datos en el entorno de producción.

Docker, Kubernetes, Jenkins, Apache Kafka

Después de las pruebas unitarias, cuando despliegues el modelo en un entorno similar al de producción.

Pruebas de rendimiento

Evalúa la exactitud, precisión, recuperación y otras métricas relevantes del modelo utilizando un conjunto de datos de validación.

Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, MLflow

Después de las pruebas de integración, para garantizar que el modelo cumple las normas de rendimiento previstas.

Pruebas de estrés

Evalúa cómo maneja el modelo las cargas elevadas y los grandes volúmenes de datos, garantizando la escalabilidad.

Apache JMeter, Locust, Dask

Antes de desplegar en entornos con un gran volumen de datos o cuando el escalado sea una preocupación.

Pruebas A/B

Compara el rendimiento del modelo con los modelos existentes o las métricas de referencia en un entorno real.

Optimizely, SciPy, Google Optimize

Después de la implantación, cuando se valida el rendimiento del modelo en producción y se optimizan las versiones del modelo.

Pruebas de robustez

Asegúrate de que el modelo es resistente a las anomalías de los datos y a los casos extremos.

Bibliotecas de robustez adversarial (por ejemplo, CleverHans), scripts personalizados

Después de las pruebas de funcionamiento, para confirmar la fiabilidad en condiciones anormales o inesperadas.

¿Qué importancia tiene el control de versiones para los MLOP?

Descripción: Esta pregunta de la entrevista evalúa tu comprensión del papel y la importancia del control de versiones en las prácticas MLOps. Se centra en cómo la gestión de diferentes versiones de modelos, datos y código contribuye a un despliegue y mantenimiento eficaces de los modelos.

Contesta: El control de versiones es vital en MLOps porque ayuda a gestionar y seguir los cambios en los modelos de aprendizaje automático, conjuntos de datos y código a lo largo de su ciclo de vida. Utilizar sistemas de control de versiones como Git para el código y herramientas como DVC (Control de Versiones de Datos) para los conjuntos de datos y modelos garantiza que todos los cambios estén documentados y sean reversibles. 

Esta práctica favorece la reproducibilidad, facilita la colaboración entre los miembros del equipo y permite volver fácilmente a versiones anteriores si surgen problemas. Garantiza la coherencia y fiabilidad en el rendimiento del modelo, lo que es importante para mantener despliegues de alta calidad.

Para saber más sobre este concepto, consulta La Guía Completa del Control de Versiones de Datos (DVC). ¡Te preparará para este tipo de preguntas durante tu entrevista!

¿Cuáles son las formas de empaquetar los Modelos ML?

Descripción: Esta pregunta de la entrevista pretende evaluar tus conocimientos sobre los distintos métodos de empaquetado de modelos de aprendizaje automático para su despliegue. Pone a prueba tus conocimientos sobre cómo preparar modelos para su integración en diversos entornos y aplicaciones.

Contesta: Hay varias formas eficaces de empaquetar modelos de aprendizaje automático:

  • Contenedores: Utilizando herramientas como Docker, los modelos pueden empaquetarse junto con sus dependencias y configuraciones de entorno en un contenedor. Esto garantiza que el modelo funcione de forma coherente en distintos sistemas y entornos.
  • Serialización: Los modelos pueden serializarse en formatos como archivos pickle (.pkl) para Python, o archivos joblib. Este método guarda el objeto modelo entrenado, lo que permite cargarlo y utilizarlo posteriormente.
  • Archivos de modelos: Herramientas como el formato SavedModel de TensorFlow o ONNX (Open Neural Network Exchange) proporcionan formas estandarizadas de guardar modelos, haciéndolos interoperables entre distintos marcos y plataformas.
  • APIs: Desplegar modelos como API RESTful o gRPC permite acceder a ellos a través de la red. Este enfoque empaqueta el modelo en un servicio que puede integrarse con otras aplicaciones.
  • Funciones sin servidor: Plataformas como AWS Lambda o Google Cloud Functions pueden utilizarse para empaquetar modelos en funciones sin servidor, permitiendo la ejecución bajo demanda sin gestionar la infraestructura.

Una buena forma de aprender más sobre los modelos de empaquetado es familiarizarse con la contenedorización. Docker es una herramienta fundamental que todo ingeniero de MLOps debe conocer. Para refrescar tus conocimientos, dirígete al curso Introducción a Docker.

¿Por qué es importante la supervisión en los MLOP, y qué métricas debes seguir?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre la supervisión de modelos en producción y la comprensión de qué métricas son fundamentales para garantizar el rendimiento y la fiabilidad continuos.

Contesta: La supervisión es esencial en MLOps para garantizar que los modelos siguen funcionando como se espera en producción. Las métricas a seguir incluyen la exactitud, la precisión, la recuperación y otros indicadores de rendimiento para detectar la degradación del modelo.

También es fundamental vigilar la deriva de los datos, ya que los cambios en los patrones de datos pueden afectar a las predicciones del modelo. Además, las métricas de infraestructura como la latencia y el uso de recursos (por ejemplo, CPU, memoria) ayudan a garantizar que el sistema siga siendo escalable y receptivo.

¿Cuáles son algunos de los problemas más comunes en el despliegue de modelos de ML? 

Descripción: Esta pregunta de la entrevista evalúa tu comprensión de los posibles obstáculos y cómo abordarlos para garantizar el éxito de la implantación del modelo.

Contesta: Los problemas habituales en la implantación de modelos de ML son

  1. Modelo de deriva: Con el tiempo, el rendimiento de un modelo puede degradarse debido a cambios en los patrones o relaciones de los datos. Así pues, los modelos requieren una supervisión y un reentrenamiento continuos para mantener su precisión.
  2. Calidad y compatibilidad de los datos: Garantizar que los datos utilizados en la producción coinciden con la calidad y el formato de los datos utilizados durante el entrenamiento es crucial. Los datos incoherentes o de mala calidad pueden dar lugar a un rendimiento poco fiable del modelo.
  3. Escalabilidad: Los modelos deben manejar cargas variables y grandes volúmenes de datos con eficacia. Una infraestructura inadecuada o unos modelos mal optimizados pueden provocar cuellos de botella en el rendimiento y tiempos de respuesta lentos.
  4. Problemas de integración: Los modelos deben integrarse adecuadamente con los sistemas y aplicaciones existentes. Pueden surgir problemas de integración debido a diferencias en los formatos de los datos, las interfaces o la compatibilidad de las infraestructuras.
  5. Seguridad y privacidad: Es esencial garantizar que los modelos y los datos estén protegidos de accesos no autorizados y violaciones. Entre las cuestiones de seguridad están la protección de los datos sensibles y la gestión de los controles de acceso.

Todos los empresarios buscan aptitudes para resolver problemas, sobre todo cuando se trata de manejar datos en un puesto como el de MLOps. Para ponerte al día en dos temas muy importantes en la era del ML, consulta los cursos Introducción a la Calidad de los Datos e Introducción a la Seguridad de los Datos.

¿Cuál es la diferencia entre las estrategias de despliegue Canario y Azul-Verde?

Descripción: Esta pregunta de la entrevista pone a prueba tu capacidad para diferenciar entre los métodos de despliegue Canary y Blue-Green y sus ventajas para desplegar nuevos cambios.

Contesta: Las estrategias de despliegue Canary y Blue-Green se utilizan ambas para gestionar el despliegue de actualizaciones, pero difieren en sus enfoques:

  1. Despliegue canario: Esta estrategia consiste en lanzar una nueva versión de la aplicación a un pequeño subconjunto de usuarios antes de extenderla a toda la base de usuarios. El término "canario" se refiere a la práctica de utilizar una muestra pequeña y representativa para probar la nueva versión y controlar su rendimiento e impacto. Si la nueva versión funciona bien y no surgen problemas críticos, se extiende gradualmente al resto de usuarios. Este enfoque ayuda a mitigar el riesgo al permitir que los equipos identifiquen y aborden los problemas en una fase temprana.
  2. Despliegue azul-verde: En esta estrategia, se mantienen dos entornos de producción idénticos, llamados "Azul" y "Verde". En un momento dado, un entorno (por ejemplo, el Azul) está activo y sirve a todo el tráfico, mientras que el otro (por ejemplo, el Verde) está inactivo o se utiliza para la preparación. Cuando una nueva versión está lista, se despliega en el entorno inactivo (Verde). Una vez comprobada y verificada a fondo la nueva versión, se cambia el tráfico del entorno antiguo (Azul) al nuevo (Verde). Este enfoque minimiza el tiempo de inactividad y permite una rápida reversión si surgen problemas.

Ambas estrategias pretenden reducir los riesgos de despliegue y el tiempo de inactividad, pero los despliegues Canary se centran en el lanzamiento incremental y la exposición gradual, mientras que los Blue-Green garantizan un cambio sin fisuras entre entornos.

Imagen comparativa de estrategias de despliegue: Canario frente a Azul-Verde

Comparar estrategias de despliegue: Canario contra azul-verde. Imagen de autor creada con napkin.ai

¿Cómo enfocas la automatización del reentrenamiento de modelos en una cadena de MLOps?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre las estrategias y herramientas utilizadas para automatizar el reentrenamiento de los modelos de aprendizaje automático a medida que se dispone de nuevos datos.

Contesta: Automatizar el reentrenamiento de modelos en MLOps implica configurar una canalización que active el reentrenamiento cuando se cumplan determinadas condiciones, como la degradación del rendimiento o la disponibilidad de nuevos datos. 

Herramientas como Airflow o Kubeflow pueden orquestar estos flujos de trabajo, automatizando tareas como la ingestión de datos, la ingeniería de características, la formación de modelos y la evaluación. La supervisión continua es esencial para garantizar que el modelo cumple los umbrales de rendimiento antes de su despliegue, y las herramientas de versionado como DVC ayudan a realizar un seguimiento de las distintas versiones del modelo durante el reentrenamiento.

Preguntas de la entrevista técnica de MLOps

En esta sección, nos adentraremos en las preguntas técnicas de la entrevista de MLOps que evalúan tus habilidades prácticas y la comprensión de conceptos avanzados. 

Estas preguntas se centran en los aspectos técnicos del despliegue, la gestión y la optimización de los modelos de aprendizaje automático, y están diseñadas para evaluar tu dominio de las herramientas, las técnicas y las mejores prácticas en este campo.

¿Cómo implementarías una canalización CI/CD para modelos de aprendizaje automático?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre la configuración de canalizaciones CI/CD específicamente para flujos de trabajo de aprendizaje automático. Evalúa tu capacidad para automatizar el proceso de despliegue y gestionar eficazmente las actualizaciones de los modelos.

Contesta: Implementar CI/CD para los modelos de aprendizaje automático implica establecer canalizaciones que automaticen el proceso desde los cambios de código hasta el despliegue. 

Por ejemplo, puedes utilizar Acciones de Jenkins o GitHub para desencadenar compilaciones y pruebas cada vez que se produzca un cambio en el código o los datos del modelo. El oleoducto incluye etapas como

  1. Construye: Compila y empaqueta el código y los artefactos del modelo.
  2. Prueba: Ejecuta pruebas unitarias, pruebas de integración y comprobaciones de validación del modelo.
  3. Despliega: Automatiza el despliegue en entornos de ensayo o producción.
  4. Monitor: Supervisa continuamente el rendimiento del modelo y los datos para detectar anomalías.

Al automatizar estas etapas, te aseguras de que los modelos se actualizan de forma coherente y fiable, con una intervención manual mínima.

Si necesitas mejorar tus conocimientos de CI/CD, sigue el curso CI/CD para el Aprendizaje Automático. ¡Te hará brillar en tu entrevista!

¿Cuáles son las mejores prácticas para gestionar datos en MLOps?

Descripción: Esta pregunta de la entrevista se centra en tu comprensión de las prácticas eficaces de gestión de datos dentro de MLOps. Evalúa tu capacidad para gestionar la calidad de los datos, el versionado y la organización para respaldar flujos de trabajo de aprendizaje automático sólidos y fiables.

Contesta: Las mejores prácticas para gestionar datos en MLOps incluyen:

  1. Versionado de datos: Utiliza herramientas como DVC (Control de Versiones de Datos) o Git-LFS para seguir y gestionar los cambios en los conjuntos de datos. Esto garantiza la reproducibilidad y facilita la vuelta a versiones anteriores de los datos en caso necesario.
  2. Calidad de los datos: Aplicar procesos rigurosos de validación y limpieza de datos para garantizar datos de alta calidad. Esto incluye la comprobación de valores perdidos, valores atípicos e incoherencias antes de entrenar los modelos.
  3. Seguridad de los datos: Protege los datos sensibles aplicando controles de acceso y encriptación. Garantiza el cumplimiento de la normativa sobre privacidad de datos y protégelos contra accesos no autorizados.
  4. Canalizaciones de datos: Automatiza la ingesta, el preprocesamiento y la transformación de datos utilizando herramientas como Apache Airflow o Prefect. Esto garantiza que los datos se preparen y estén disponibles de forma coherente para la formación y la evaluación.
  5. Supervisión de datos: Controla continuamente los datos para detectar desviaciones y anomalías. Implantar soluciones de supervisión ayuda a detectar cambios en la distribución de los datos que pueden afectar al rendimiento del modelo.
  6. Documentación: Mantén una documentación clara de las fuentes de datos, las transformaciones y los pasos de preprocesamiento. Esto favorece la reproducibilidad y ayuda a comprender la canalización de datos y su impacto en los resultados del modelo.

Imagen que muestra las mejores prácticas de gestión de datos

Mejores prácticas de gestión de datos. Imagen de autor creada con napkin.ai

¿Cómo se gestiona la ingeniería de características y el preprocesamiento en una cadena de MLOps?

Descripción: Esta pregunta evalúa cómo integras estos procesos en flujos de trabajo automatizados. 

Contesta: Manejar la ingeniería de rasgos y el preprocesamiento en una canalización MLOps implica automatizar estos pasos para garantizar la coherencia y la reproducibilidad. Puedes utilizar herramientas como Apache Airflow o Prefect para crear canalizaciones de datos que realicen tareas como:

  1. Limpieza de datos: Eliminar valores perdidos y valores atípicos.
  2. Extracción de rasgos: Crear nuevos rasgos a partir de datos brutos.
  3. Normalización: Escala las características a un rango coherente.
  4. Transformación: Aplicar transformaciones como codificar variables categóricas.

¿Cómo implementas la supervisión de modelos en un entorno de producción? 

Descripción: Esta pregunta evalúa tu comprensión de cómo realizar un seguimiento y garantizar el rendimiento y la fiabilidad continuos del modelo, incluidas las herramientas y estrategias que utilizarías para un seguimiento eficaz.

Contesta: Implantar la supervisión de modelos en un entorno de producción implica varias prácticas para garantizar que el modelo funciona como se espera y sigue siendo fiable a lo largo del tiempo: 

  1. Define las métricas de rendimiento: Empieza por identificar las métricas críticas que reflejan el rendimiento del modelo, como la exactitud, la precisión, la recuperación y la latencia. Estas métricas guiarán tus esfuerzos de seguimiento y te ayudarán a evaluar la eficacia del modelo.
  2. Configura las herramientas de supervisión: Utiliza herramientas y plataformas de monitorización, como Prometheus y Grafana o soluciones nativas de la nube, para seguir y visualizar estas métricas en tiempo real. Esta configuración te permite controlar continuamente el rendimiento del modelo.
  3. Configurar alertas: Establece alertas basadas en las métricas de rendimiento. Establece umbrales que activen notificaciones si el rendimiento del modelo se degrada o si se detectan anomalías, asegurándote de que cualquier problema se aborda con prontitud.
  4. Implementa el registro: Incorpora un registro exhaustivo para capturar información detallada sobre las predicciones del modelo, las interacciones del sistema y cualquier error. Estos datos son esenciales para solucionar problemas y comprender el comportamiento del modelo.
  5. Analiza y actúa: Revisa periódicamente los datos y registros de rendimiento recopilados para identificar tendencias, problemas o áreas de mejora. Utiliza este análisis para tomar decisiones informadas sobre los ajustes o el reentrenamiento del modelo para mantener su eficacia en la producción.

El curso de Monitorización del Aprendizaje Automático debería ponerte al día para responder a preguntas como ésta con más detalle.

¿Cómo se garantiza la reproducibilidad de los experimentos en el aprendizaje automático? 

Descripción: Esta pregunta explora tu enfoque para garantizar que los experimentos de aprendizaje automático puedan reproducirse de forma coherente. Evalúa tu comprensión de las prácticas que favorecen la reproducibilidad.

Contesta: Garantizar la reproducibilidad de los experimentos de aprendizaje automático implica:

  1. Control de versiones: Utiliza sistemas de control de versiones como Git para el código y DVC para los datos, para seguir y gestionar los cambios en los experimentos.
  2. Gestión medioambiental: Utiliza herramientas como Conda o Docker para crear y gestionar entornos coherentes de desarrollo y ejecución.
  3. Aleatoriedad de la semilla: Establece semillas aleatorias para los algoritmos y las divisiones de datos para garantizar que los resultados sean coherentes en las distintas ejecuciones.
  4. Documentación: Mantén una documentación detallada de los montajes, parámetros y configuraciones experimentales para apoyar la reproducibilidad y facilitar la replicación.

¿Cuáles son los retos de la operacionalización de los modelos de aprendizaje automático?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu comprensión de los retos únicos que supone llevar los modelos de aprendizaje automático de los entornos de desarrollo a los de producción.

Contesta: La operacionalización de los modelos de aprendizaje automático presenta varios retos. Una de las principales dificultades es garantizar la coherencia entre los entornos de desarrollo y producción, lo que puede provocar problemas de reproducibilidad. 

La deriva de los datos es otra preocupación, ya que los datos en producción pueden cambiar con el tiempo, reduciendo la precisión del modelo. 

Además, la integración de los modelos en los sistemas existentes, la supervisión de su rendimiento y la automatización de los flujos de trabajo de reentrenamiento suelen ser tareas complejas que requieren una colaboración eficaz entre los equipos de ciencia de datos e ingeniería.

Imagen que muestra los pasos necesarios para superar los retos en la operacionalización de los modelos de ML

Superar los retos de la operacionalización de los modelos de ML. Imagen de autor creada con napkin.ai

¿Cómo se implementa el reentrenamiento de modelos en una cadena automatizada de MLOps?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre la automatización del reentrenamiento del modelo cuando se dispone de nuevos datos o el rendimiento del modelo se degrada.

Contesta: Poner en práctica el reentrenamiento automatizado del modelo implica establecer una canalización que controle el rendimiento del modelo y la desviación de los datos. Cuando la precisión del modelo cae por debajo de un umbral o cuando se dispone de nuevos datos, herramientas como Apache Airflow o Kubeflow pueden activar el reentrenamiento.

El reentrenamiento implica obtener nuevos datos, preprocesarlos, entrenar el modelo con los mismos hiperparámetros o con hiperparámetros actualizados, y validar el nuevo modelo. Tras el reentrenamiento, el modelo actualizado se despliega automáticamente en producción.

¿Qué herramientas utilizas para la explicabilidad de los modelos, y por qué es importante?

Descripción: Esta pregunta pone a prueba tus conocimientos sobre la interpretabilidad de los modelos y cómo garantizas la transparencia en las predicciones de los modelos.

Contesta: Herramientas como SHAP (SHapley Additive exPlanations) o LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) se utilizan habitualmente para la explicabilidad de los modelos. 

Estas herramientas ayudan a desglosar las predicciones del modelo mostrando la contribución de las características individuales. La explicabilidad es clave en los MLOps porque genera confianza entre las partes interesadas y garantiza que los modelos cumplan la normativa, especialmente en sectores como el financiero y el sanitario. También ayuda a identificar posibles sesgos o problemas relacionados con los datos dentro del modelo.

Preguntas de la entrevista a los MLOps de Nube e Infraestructura

Esta sección cubre las preguntas de la entrevista centradas en los aspectos de nube e infraestructura de los MLOps. Estas preguntas evalúan tu experiencia en el despliegue, la gestión y el escalado de modelos de aprendizaje automático en entornos de nube.

¿Cómo se despliegan los modelos ML en la nube?

Descripción: Esta pregunta examina tus conocimientos sobre el despliegue de modelos de aprendizaje automático en un entorno de nube. Evalúa tu comprensión de las plataformas en la nube, los procesos de despliegue y las herramientas utilizadas para gestionar modelos en la nube.

Contesta: Desplegar modelos ML en la nube implica los siguientes pasos:

  • Modelo de embalaje: Empaqueta el modelo junto con sus dependencias y configuraciones.
  • Carga y despliegue: Sube el paquete a un servicio en la nube como AWS SageMaker, Google AI Platform o Azure Machine Learning. Utiliza las herramientas de despliegue del servicio para crear un punto final o servicio para el acceso al modelo.
  • Configuración: Configura el autoescalado para gestionar cargas variables y configura las medidas de seguridad, incluidos los controles de acceso y el cifrado.
  • Monitorización: Supervisa continuamente el rendimiento del modelo mediante herramientas basadas en la nube, para asegurarte de que cumple los objetivos de rendimiento y detectar a tiempo cualquier problema.

¿Cuáles son las ventajas y los retos de utilizar arquitecturas sin servidor para el despliegue de modelos de ML?

Descripción: Esta pregunta explora la comprensión de la computación sin servidor y su aplicación en el despliegue de modelos de ML, evaluando la capacidad de sopesar los beneficios frente a los retos.

Contesta: Las arquitecturas sin servidor ofrecen varias ventajas, como la reducción de la sobrecarga operativa, ya que no hay necesidad de gestionar los servidores, y el escalado automático basado en la demanda en tiempo real, lo que puede suponer un ahorro de costes, ya que los cargos se basan en el uso real del cálculo. 

Sin embargo, también hay retos asociados a las arquitecturas sin servidor. Por ejemplo, hay limitaciones en el tiempo de ejecución y en la asignación de recursos que pueden no ser adecuadas para todos los tipos de modelos de ML, sobre todo para los que tienen grandes necesidades computacionales. 

La latencia de arranque en frío también puede ser un problema, ya que las solicitudes iniciales tras periodos de inactividad pueden experimentar retrasos. A pesar de estos retos, las arquitecturas sin servidor pueden ser muy eficaces para determinadas cargas de trabajo si estos factores se gestionan adecuadamente.

Otra forma de verlo es con esta tabla que resume los pros y los contras de las arquitecturas sin servidor basándose en aspectos concretos:

Aspecto

Profesionales sin servidor

Contras de la ausencia de servidor

Gastos generales de funcionamiento

Sin necesidad de gestionar servidores; menor complejidad de la infraestructura.

Requiere conocimientos de plataformas en la nube para gestionar entornos sin servidor.

Escalado

El escalado automático se basa en la demanda en tiempo real, lo que permite ahorrar costes.

Puede ser imprevisible para el presupuesto si el escalado es frecuente.

Rentabilidad

Paga sólo por los recursos utilizados, reduciendo potencialmente los costes.

Puede resultar caro si se invocan muchas funciones con frecuencia o durante mucho tiempo.

Límites de ejecución

Adecuado para tareas ligeras o de corta duración.

Limitado por el tiempo de ejecución y la asignación de recursos, puede que no maneje modelos ML de recursos intensivos.

Arranque en frío

Reduce la sobrecarga operativa escalando bajo demanda.

Pueden producirse retrasos en el arranque en frío tras periodos de inactividad, lo que afecta a las aplicaciones sensibles a la latencia.

Idoneidad del modelo ML

Funciona bien para tareas de ML a pequeña escala, inferencia o procesamiento por lotes.

Los modelos ML de alta computación con tareas de larga duración no son adecuados.

¿Cómo se gestionan los recursos informáticos para el entrenamiento de modelos de ML en un entorno de nube?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus estrategias para optimizar y gestionar los recursos computacionales durante el entrenamiento de modelos de ML en la nube. Evalúa tu capacidad para garantizar un uso eficiente de los recursos de la nube.

Contesta: La gestión de los recursos informáticos implica:

  • Selección de instancia: Elige los tipos de instancia adecuados (por ejemplo, GPUs o TPUs) en función de los requisitos de entrenamiento.
  • Autoescalado: Utiliza las funciones de la nube para ajustar los recursos según las demandas de carga de trabajo de forma dinámica.
  • Gestión de costes: Aplica medidas de ahorro, como utilizar instancias puntuales o máquinas virtuales preventivas.
  • Supervisión y optimización: Supervisa regularmente la utilización de los recursos con herramientas como AWS CloudWatch o Google Cloud Monitoring y ajusta las configuraciones en función de los datos de rendimiento y coste.

¿Cómo se garantiza la seguridad de los datos y el cumplimiento de la normativa cuando se despliegan modelos de ML en la nube?

Descripción: Esta pregunta examina el enfoque para mantener la seguridad y el cumplimiento de los datos durante el despliegue de modelos de ML en entornos de nube, centrándose en las mejores prácticas y los requisitos normativos.

Contesta: Garantizar la seguridad y el cumplimiento de los datos implica:

  • Cifrado: Cifra los datos tanto en reposo como en tránsito utilizando los servicios de proveedores en la nube.
  • Control de acceso: Aplica políticas estrictas de gestión de identidades y accesos para restringir el acceso.
  • Auditorías periódicas: Realiza auditorías de seguridad y comprobaciones de cumplimiento para adherirte a normativas como GDPR o HIPAA.
  • Monitorización continua: Utiliza herramientas de seguridad en la nube para la supervisión continua y la detección de amenazas.
  • Buenas prácticas: Mantente al día de las últimas buenas prácticas y directrices de seguridad de los proveedores de la nube.

La seguridad y el cumplimiento pueden ser lo último en lo que quiera pensar un ingeniero, pero cada vez son más importantes. El curso Comprender el GDPR, junto con los demás sugeridos a lo largo de este artículo, deberían ponerte al día. 

¿Qué estrategias utilizas para gestionar los costes en la nube asociados a la formación y despliegue de modelos de ML?

Descripción: Esta pregunta explora las estrategias para gestionar y optimizar los costes de la nube relacionados con la formación y el despliegue de modelos de ML, evaluando el conocimiento de las técnicas de gestión de costes.

Contesta: Las estrategias para gestionar los costes de la nube incluyen

  • Selección de instancia: Elige los tipos y tamaños de instancia adecuados a la carga de trabajo y evita el sobreaprovisionamiento.
  • Herramientas de gestión de costes: Utiliza herramientas como AWS Cost Explorer o Google Cloud Billing (si utilizas esas plataformas respectivas) para rastrear y analizar el gasto.
  • Medidas de ahorro: Aplica estrategias de ahorro, como utilizar instancias reservadas o instancias puntuales.
  • Escalado automatizado: Utiliza el escalado automatizado para alinear el uso de recursos con la demanda.
  • Optimización de recursos: Revisa y ajusta periódicamente la asignación de recursos basándote en las métricas de rendimiento y los datos de costes para garantizar la rentabilidad.

Imagen del ciclo de gestión de costes de la nube

Ciclo de gestión de los costes de la nube. Imagen de autor creada con napkin.ai

¿Cuál es la diferencia entre el despliegue en el borde y en la nube en MLOps?

Descripción: Esta pregunta explora tu comprensión de las ventajas y desventajas de desplegar modelos en dispositivos periféricos frente a la nube.

Contesta: El despliegue en la nube implica ejecutar modelos en servidores centralizados, lo que ofrece escalabilidad y un mantenimiento más sencillo, pero con posibles problemas de latencia. 

El despliegue en el borde implica ejecutar modelos directamente en dispositivos como teléfonos inteligentes o dispositivos IoT, lo que reduce la latencia y mejora la privacidad de los datos, pero puede estar limitado por los recursos informáticos. El despliegue en el borde es ideal para aplicaciones de procesamiento en tiempo real, mientras que el despliegue en la nube es más adecuado para modelos que requieren una potencia de cálculo y una flexibilidad considerables.

¿Cómo garantizas la alta disponibilidad y la tolerancia a fallos de los modelos de ML en producción?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre la creación de sistemas resistentes para desplegar modelos de aprendizaje automático.

Contesta: Garantizar una alta disponibilidad implica desplegar modelos en varias zonas o regiones de disponibilidad y establecer mecanismos automatizados de conmutación por error. 

Los equilibradores de carga pueden distribuir el tráfico para evitar cuellos de botella. Para la tolerancia a fallos, las copias de seguridad periódicas, la redundancia y las comprobaciones de estado pueden evitar fallos del sistema. Aprovechar servicios en la nube como AWS Elastic Load Balancing y las funciones de autoescalado también ayuda a garantizar que, si falla una instancia, otras puedan tomar el relevo sin tiempo de inactividad.

Preguntas de la entrevista sobre MLOps conductuales y de resolución de problemas

Esta sección profundiza en los aspectos conductuales y de resolución de problemas de los MLOps, evaluando cómo abordan los candidatos los retos del mundo real, colaboran con los equipos y manejan diversos problemas en el despliegue y la gestión de los modelos de aprendizaje automático.

Describe alguna ocasión en la que hayas tenido que solucionar problemas de un modelo en producción. ¿Qué pasos diste?

Descripción: Esta pregunta evalúa la capacidad de resolver problemas en situaciones reales. 

Ejemplo de respuesta: "Hubo una situación en la que un modelo desplegado en producción empezó a mostrar un descenso significativo de rendimiento. El primer paso fue solucionar los problemas de los registros y métricas del modelo para identificar cualquier anomalía. Se hizo evidente que el conducto de datos estaba introduciendo datos cuya estructura había cambiado debido a actualizaciones recientes en los sistemas de origen. 

El siguiente paso fue validar los datos con respecto a la entrada prevista del modelo y comprobar si había discrepancias. Tras confirmar el problema de los datos, me coordiné con el equipo de ingeniería de datos para rectificar la canalización de datos. Entonces lancé una revisión para actualizar el modelo con la gestión de entradas corregida. 

Por último, supervisé de cerca el modelo tras su despliegue para garantizar que el rendimiento volvía a los niveles esperados y comuniqué las conclusiones y la resolución a las partes interesadas."

¿Cómo gestionas el versionado de modelos en un entorno colaborativo?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu enfoque de la gestión de diferentes versiones de modelos de aprendizaje automático cuando trabajas en equipo.

Ejemplo de respuesta: "Utilizo sistemas de control de versiones como MLflow o DVC para gestionar y hacer un seguimiento de las distintas versiones de los modelos. A cada versión se le asigna un identificador único, y se proporciona documentación detallada de cada actualización para garantizar que los miembros del equipo comprenden los cambios.

 Además, me aseguro de que los nuevos modelos se prueben a fondo en un entorno de ensayo antes de desplegarlos en producción, lo que ayuda a evitar interrupciones y a mantener el rendimiento de los modelos."

Describe una situación desafiante en la que hayas tenido que trabajar con equipos interfuncionales. ¿Cómo gestionaste la colaboración eficaz?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu capacidad para trabajar eficazmente con diferentes equipos, como científicos de datos, ingenieros y gestores de productos, y cómo te desenvuelves y resuelves los retos en un entorno interfuncional.

Ejemplo de respuesta: "Una situación desafiante implicaba la coordinación entre científicos de datos, ingenieros y jefes de producto para desplegar un nuevo modelo con dependencias complejas. La clave de una colaboración eficaz fue establecer canales de comunicación claros desde el principio. 

Se programaron reuniones periódicas para alinearse con los objetivos, seguir los progresos y abordar cualquier obstáculo. Para colmar las lagunas de conocimientos, facilité sesiones de intercambio de conocimientos en las que los miembros del equipo podían debatir sobre sus respectivas áreas de especialización. 

Además, el uso de herramientas de gestión de proyectos para realizar un seguimiento de las tareas y los hitos ayudó a mantener a todo el mundo al día sobre el estado del proyecto. Este enfoque garantizó que se tuviera en cuenta la aportación de cada miembro del equipo y que trabajáramos juntos para lograr un despliegue satisfactorio."

¿Cómo enfocas el escalado de los modelos ML para manejar una mayor carga de usuarios?

Descripción: Esta pregunta explora tus estrategias para escalar los modelos de aprendizaje automático con el fin de adaptarse a las crecientes demandas, evaluando su comprensión de los aspectos técnicos y operativos de la escalabilidad.

Ejemplo de respuesta: "Escalar los modelos ML para manejar una mayor carga de usuarios implica unos cuantos pasos críticos.

En primer lugar, analizaría las métricas de rendimiento del modelo actual para identificar posibles cuellos de botella. Para gestionar el aumento de la demanda, aprovecharía las soluciones de autoescalado basadas en la nube para ajustar los recursos en función del tráfico de forma dinámica. 

Además, optimizar el propio modelo mediante técnicas como la cuantización o la poda puede ayudar a reducir su consumo de recursos sin sacrificar el rendimiento. 

También realizaría pruebas de carga para simular un mayor tráfico y garantizar la solidez del sistema. 

Y por último, pero no por ello menos importante, implantaría una supervisión continua para estar al día del rendimiento de los modelos, de modo que pueda ajustar la asignación de recursos según sea necesario y mantener el rendimiento bajo cargas variables."

¿Cómo manejas las expectativas de las partes interesadas cuando el rendimiento del modelo no cumple las predicciones iniciales?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu capacidad para gestionar la comunicación y las expectativas cuando un modelo no consigue los resultados esperados.

Ejemplo de respuesta: "Cuando el rendimiento del modelo no cumple las expectativas, me centro en una comunicación transparente con las partes interesadas. Explico las limitaciones del modelo y las razones de su rendimiento, ya sea debido a problemas de calidad de los datos, a un ajuste excesivo o a expectativas iniciales poco realistas. 

A continuación, trabajo con ellos para establecer objetivos más realistas, proporcionar información basada en datos y proponer mejoras, como recopilar más datos de entrenamiento o ajustar la arquitectura del modelo."

¿Puedes describir algún momento en el que hayas tenido que equilibrar la deuda técnica con la entrega de un proyecto a tiempo?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu capacidad para priorizar el mantenimiento de la calidad del código a largo plazo y el cumplimiento de los plazos del proyecto a corto plazo.

Ejemplo de respuesta: "Hubo un momento en que teníamos un plazo muy ajustado para desplegar un modelo para una nueva función del producto. Dimos prioridad a la entrega rápida saltándonos ciertas partes no críticas del código base, como la documentación exhaustiva y las pruebas no esenciales.

Tras el lanzamiento, dedicamos tiempo a revisar el código base y abordar estos problemas, asegurándonos de que la deuda técnica se redujera al mínimo tras el lanzamiento. Esto nos permitió cumplir el plazo manteniendo la estabilidad del proyecto a largo plazo".

Consejos para preparar una entrevista de MLOps

Prepararse para una entrevista de MLOps implica una combinación de conocimientos técnicos, comprensión del entorno de la empresa y comunicación clara de tus experiencias pasadas. Aquí tienes algunos consejos esenciales que te ayudarán a prepararte:

Repasa conceptos y herramientas

Asegúrate de que dominas los conceptos básicos de MLOps. Familiarízate con herramientas y plataformas populares utilizadas en MLOps, como MLflow, Kubernetes y servicios basados en la nube como AWS SageMaker o Google AI Platform.

La vía de habilidades MLOps es el recurso perfecto porque contiene cuatro cursos relevantes que garantizan que estés al día de los conceptos y prácticas MLOps.  

Comprender la pila tecnológica de la empresa

Investiga las tecnologías y herramientas específicas que utiliza la empresa a la que vas a entrevistar. Comprender su pila tecnológica te ayudará a adaptar tus respuestas a su entorno y a demostrar que encajas bien. Investiga sus servicios en la nube preferidos, sus sistemas de control de versiones y sus prácticas de gestión de modelos para demostrar que estás preparado para integrarte sin problemas en su flujo de trabajo.

Prepara ejemplos de trabajos anteriores

Prepárate para hablar de proyectos o experiencias concretas en los que hayas aplicado prácticas MLOps. Prepara ejemplos que pongan de relieve tu capacidad para resolver problemas, tu habilidad para trabajar con equipos interfuncionales y tu experiencia en el despliegue y escalado de modelos (si es posible). Utiliza estos ejemplos para ilustrar tus conocimientos prácticos y cómo has afrontado con éxito los retos en puestos anteriores.

Practica la codificación

Practica regularmente ejercicios de codificación relacionados con MLOps, como escribir secuencias de comandos para el despliegue de modelos, automatizar flujos de trabajo o desarrollar canalizaciones de datos. 

Mantente al día

El campo de las MLOps evoluciona rápidamente, por lo que es importante mantenerse al día de las últimas tendencias, herramientas y mejores prácticas. Sigue los blogs del sector, participa en foros o seminarios web relevantes, e involúcrate con la comunidad de MLOps para mantener tus conocimientos actualizados y relevantes.

Conclusión

MLOps es un campo que tiende un puente entre la ciencia de los datos y las operaciones, garantizando que los modelos de aprendizaje automático se desplieguen, mantengan y escalen eficazmente. 

A lo largo de este post, cubrimos una serie de preguntas de entrevista que abarcan conceptos generales de MLOps, aspectos técnicos, consideraciones sobre la nube y la infraestructura, y habilidades para resolver problemas de comportamiento. Practicar estas preguntas aumentará significativamente las probabilidades de éxito durante tus entrevistas y te dará más posibilidades de conseguir el trabajo.

Consulta los siguientes recursos para continuar tu aprendizaje: 

Desarrolla habilidades de aprendizaje automático

Eleva tus habilidades de aprendizaje automático al nivel de producción.

Preguntas frecuentes

¿Qué habilidades clave debe destacar un ingeniero de MLOps durante una entrevista?

Un ingeniero de MLOps debe hacer hincapié en su competencia en automatización, en particular con canalizaciones CI/CD para modelos de aprendizaje automático, así como en su experiencia con plataformas en la nube como AWS, GCP o Azure. El conocimiento de herramientas de contenedorización como Docker y Kubernetes es crucial para gestionar la infraestructura a escala. Destaca tu conocimiento de todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la formación de modelos hasta su despliegue y supervisión, al tiempo que demuestras tus habilidades interpersonales, como la comunicación y la colaboración, ya que MLOps requiere el trabajo en equipo de varios departamentos.

¿Cómo puedo demostrar mi experiencia trabajando con sistemas de aprendizaje automático a gran escala?

Para demostrar experiencia con sistemas de ML a gran escala, haz referencia a proyectos específicos en los que hayas manejado grandes conjuntos de datos u optimizado el rendimiento de modelos en producción. Habla de las herramientas que utilizaste, como Kubernetes para el despliegue o Spark para el procesamiento distribuido. Utiliza métricas cuantificables para mostrar tu impacto, como la reducción del tiempo de inferencia o la gestión de conjuntos de datos a escala de terabytes. Esto proporcionará pruebas concretas de tus capacidades.

¿Cómo debo prepararme para una entrevista técnica de MLOps?

Para prepararte para una entrevista técnica de MLOps, repasa los fundamentos del aprendizaje automático a la vez que te centras en tus conocimientos de los conductos CI/CD y las implementaciones basadas en la nube. Practica el despliegue de modelos utilizando contenedores y plataformas en la nube, asegurándote de que puedes articular cómo escalarlos y supervisarlos eficazmente. La experiencia práctica y los simulacros de entrevistas pueden ayudarte a perfeccionar tus habilidades para resolver problemas técnicos, especialmente en torno a la automatización y la infraestructura.

¿Cuáles son los errores más comunes que cometen los candidatos durante una entrevista de MLOps, y cómo puedo evitarlos?

Un error común es centrarse demasiado en los algoritmos de aprendizaje automático y descuidar el aspecto operativo de los MLOP. Los candidatos deben equilibrar su comprensión del ML con la gestión de la infraestructura. También es importante no pasar por alto la supervisión y el mantenimiento, que son fundamentales para los sistemas de producción. Apoya siempre tus respuestas con ejemplos prácticos de experiencias pasadas, evitando respuestas teóricas o demasiado generales.

¿Cómo puedo destacar en una entrevista de MLOps?

Para destacar, demuestra una comprensión interfuncional de MLOps explicando cómo colaboras con científicos de datos, ingenieros y equipos DevOps. Destaca tu capacidad para implantar sistemas de automatización y escalado de forma eficaz, y respalda tus argumentos con ejemplos del mundo real en los que hayas ofrecido resultados cuantificables. Mostrar interés por las tendencias emergentes, como las arquitecturas sin servidor o la computación de borde, también te ayudará a causar una fuerte impresión como candidato con visión de futuro.


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