Las 30 preguntas y respuestas más frecuentes en entrevistas sobre MLOps para 2026

Preguntas básicas para una entrevista sobre MLOps

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

Familiarízate con estas preguntas para sentar unas bases sólidas que te preparen para temas más avanzados y demostrar tu competencia en este campo.

¿Cuál es la diferencia entre MLOps y DevOps?

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

Respuesta: MLOps y DevOps son estrategias centradas en la colaboración, pero tienen fines diferentes. DevOps se centra en automatizar el desarrollo, las pruebas y la implementación de aplicaciones de software, estandarizando los entornos para optimizar estos procesos.

Por el contrario, MLOps está diseñado para los flujos de trabajo de machine learning, haciendo hincapié en la gestión y el mantenimiento de los canales de datos y los modelos. Mientras que DevOps tiene como objetivo automatizar las tareas rutinarias y estandarizar la implementación de aplicaciones, MLOps aborda la naturaleza experimental de machine learning, incluyendo tareas como la validación de datos, la evaluación de la calidad de los modelos y la validación continua de los modelos.

Comparación y contraste entre DevOps y MLOps. Imagen creada por el autor con napkin.ai.

¿Qué es la deriva del modelo o del 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.

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

• Desviación del modelo: Esto ocurre cuando el rendimiento de un modelo de machine learning se deteriora porque los datos con los que se encuentra en producción se desvían de los datos con los que fue entrenado. Esto puede suceder 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.
• Desviación conceptual: Se trata de un tipo específico de desviación 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, ya que las hipótesis del modelo sobre los datos dejan de ser válidas. Por ejemplo, si un modelo predice la pérdida de clientes basándose en el comportamiento histórico, es posible que sea necesario actualizarlo si el comportamiento de los clientes cambia significativamente con el tiempo.

¿Qué pruebas deben realizarse antes de implementar un modelo de ML en producción?

Descripción:  Esta pregunta de la entrevista evalúa tus conocimientos sobre las prácticas de prueba para garantizar que un modelo de machine learning sea fiable y funcione correctamente antes de implementarlo en un entorno de producción.

Respuesta: Hay una serie de pruebas diferentes que deben realizarse antes de implementar un modelo de ML en producción. Esta tabla ofrece una visión completa de cada tipo de prueba, incluyendo sus objetivos e es, las herramientas utilizadas y cuándo debe aplicarse durante el ciclo de vida del desarrollo del machine learning:

¿Cuál es la importancia del control de versiones para MLOps?

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

Respuesta: El control de versiones es fundamental en MLOps, ya que ayuda a gestionar y realizar un seguimiento de los cambios en los modelos de machine learning, los conjuntos de datos y el código a lo largo de su ciclo de vida. El uso de sistemas de control de versiones como Git para el código y herramientas como DVC (Data Version Control) para conjuntos de datos y modelos garantiza que todos los cambios queden 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 la fiabilidad en el rendimiento del modelo, lo cual es importante para mantener implementaciones de alta calidad.

Para obtener más información sobre este concepto, consulta la Guía completa sobre el control de versiones de datos (DVC). ¡Te preparará para este tipo de preguntas durante tu entrevista!

¿Cuáles son las formas de empaquetar los modelos de ML?

Descripción: Esta pregunta de la entrevista tiene como objetivo evaluar tus conocimientos sobre los diferentes métodos para empaquetar modelos de machine learning para su implementación. Evalúa tu comprensión sobre cómo preparar modelos para su integración en diversos entornos y aplicaciones.

Respuesta: Hay varias formas eficaces de empaquetar modelos de machine learning:

• Contenedores: Con herramientas como Docker, los modelos se pueden empaquetar junto con sus dependencias y configuraciones de entorno en un contenedor. Esto garantiza que el modelo funcione de manera coherente en diferentes sistemas y entornos.
• Serialización: Los modelos se pueden serializar en formatos como archivos pickle (.pkl) para Python o archivos joblib. Este método guarda el objeto del modelo entrenado, lo que permite cargarlo y utilizarlo más adelante.
• Archivos de modelos: Herramientas como el formato SavedModel de TensorFlow u ONNX (Open Neural Network Exchange) proporcionan formas estandarizadas de guardar modelos, lo que los hace interoperables entre diferentes marcos y plataformas.
• APIs: La implementación de modelos como API RESTful o gRPC permite acceder a ellos a través de la red. Este enfoque integra el modelo en un servicio que puede integrarse con otras aplicaciones.
• Funciones sin servidor: Se pueden utilizar plataformas como AWS Lambda o Google Cloud Functions para empaquetar modelos en funciones sin servidor, lo que permite la ejecución bajo demanda sin necesidad de gestionar la infraestructura.

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

¿Por qué es importante la supervisión en MLOps y qué métricas debes seguir?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre los modelos de supervisión en producción y tu comprensión de las métricas que son fundamentales para garantizar un rendimiento y una fiabilidad continuos.

Respuesta: La supervisión es esencial en MLOps para garantizar que los modelos sigan funcionando según lo previsto en producción. Las métricas que hay que seguir incluyen la exactitud, la precisión, la recuperación y otros indicadores de rendimiento para detectar la degradación del modelo.

El control de la deriva de datos también es fundamental, 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 relacionados con la implementación de modelos de aprendizaje automático? 

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

Respuesta: Los problemas habituales en la implementación de modelos de aprendizaje automático incluyen:

1. Desviación del modelo: Con el tiempo, el rendimiento de un modelo puede degradarse debido a cambios en los patrones o las relaciones de los datos. Por lo tanto, los modelos requieren un seguimiento y un reentrenamiento continuos para mantener su precisión.
2. Calidad y compatibilidad de los datos: Es fundamental garantizar que los datos utilizados en la producción coincidan con la calidad y el formato de los datos utilizados durante el entrenamiento. Los datos inconsistentes o de mala calidad pueden dar lugar a un rendimiento poco fiable del modelo.
3. Escalabilidad: Los modelos deben gestionar cargas variables y grandes volúmenes de datos de manera eficiente. 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 retos de integración debido a diferencias en los formatos de datos, las interfaces o la compatibilidad de la infraestructura.
5. Seguridad y privacidad: Es fundamental garantizar que los modelos y los datos estén protegidos contra el acceso no autorizado y las violaciones de seguridad. Las cuestiones de seguridad incluyen la protección de datos confidenciales y la gestión de los controles de acceso.

Todos los empleadores buscan habilidades para resolver problemas, especialmente cuando se trata de manejar datos en un puesto como el de MLOps. Para ponerte al día con dos temas muy importantes en la era del aprendizaje automático, 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 implementación Canary y Blue-Green?

Descripción: Esta pregunta de la entrevista evalúa tu capacidad para diferenciar entre los métodos de implementación Canary y Blue-Green y sus ventajas a la hora de implementar nuevos cambios.

Respuesta: Las estrategias de implementación Canary y Blue-Green se utilizan para gestionar el lanzamiento de actualizaciones, pero difieren en sus enfoques:

1. Implementación canaria: Esta estrategia consiste en lanzar una nueva versión de la aplicación a un pequeño subconjunto de usuarios antes de implementarla en toda la base de usuarios. El término «Canary» hace referencia a la práctica de utilizar una muestra pequeña y representativa para probar la nueva versión y supervisar su rendimiento e impacto. Si la nueva versión funciona bien y no surgen problemas críticos, se implementa gradualmente para el resto de los usuarios. Este enfoque ayuda a mitigar el riesgo al permitir que los equipos identifiquen y aborden los problemas de forma temprana.
2. Implementación azul-verde: En esta estrategia, se mantienen dos entornos de producción idénticos, denominados «Azul» y «Verde». En cualquier momento dado, un entorno (por ejemplo, Azul) está activo y atiende todo el tráfico, mientras que el otro (por ejemplo, Verde) está inactivo o se utiliza para la puesta en escena. Cuando una nueva versión está lista, se implementa en el entorno inactivo (verde). Una vez que la nueva versión se ha probado y verificado exhaustivamente, el tráfico se transfiere del entorno antiguo (azul) al nuevo (verde). Este enfoque minimiza el tiempo de inactividad y permite una rápida reversión si surgen problemas.

Ambas estrategias tienen como objetivo reducir los riesgos de implementación y el tiempo de inactividad, pero las implementaciones Canary se centran en el lanzamiento incremental y la exposición gradual, mientras que las implementaciones Blue-Green garantizan un cambio fluido entre entornos.

Comparación de estrategias de implementación: Canario contra azul verdoso. Imagen creada por el autor con napkin.ai.

¿Cómo abordas la automatización del reentrenamiento de modelos en un proceso de MLOps?

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

Respuesta: La automatización del reentrenamiento de modelos en MLOps implica configurar un proceso 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 coordinar estos flujos de trabajo, automatizando tareas como la ingesta de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos y la evaluación. La supervisión continua es esencial para garantizar que el modelo cumpla los umbrales de rendimiento antes de su implementación, y las herramientas de control de versiones como DVC ayudan a realizar un seguimiento de las diferentes versiones del modelo durante el reentrenamiento.

Preguntas técnicas para entrevistas sobre MLOps

En esta sección, abordaremos preguntas técnicas de entrevista sobre MLOps que evalúan tus habilidades prácticas y tu comprensión de conceptos avanzados. 

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

¿Cómo implementarías un proceso de CI/CD para modelos de machine learning?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre la configuración de canalizaciones de CI/CD específicas para flujos de trabajo de machine learning. Evalúa tu capacidad para automatizar el proceso de implementación y gestionar las actualizaciones de modelos de manera eficiente.

Respuesta: La implementación de CI/CD para modelos de machine learning implica configurar canalizaciones que automaticen el proceso, desde los cambios en el código hasta la implementación. 

Por ejemplo, puedes utilizar Jenkins o GitHub Actions para activar compilaciones y pruebas cada vez que se produzca un cambio en el código o los datos del modelo. El proceso incluye etapas tales como:

1. Compilación de: Compila y empaqueta el código y los artefactos del modelo.
2. Prueba: Ejecuta pruebas unitarias, pruebas de integración y comprobaciones de validación de modelos.
3. Implementar: Automatiza la implementación en entornos de prueba o producción.
4. Monitor: Supervisar continuamente el rendimiento del modelo y los datos en busca de anomalías.

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

Si necesitas mejorar tus conocimientos sobre CI/CD, realiza el curso CI/CD para machine learning. ¡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, el control de versiones y la organización de los datos con el fin de respaldar flujos de trabajo de machine learning sólidos y fiables.

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

1. Versiones de datos: Utiliza herramientas como DVC (Data Version Control) o Git-LFS para realizar un seguimiento y gestionar los cambios en los conjuntos de datos. Esto garantiza la reproducibilidad y facilita el retorno a versiones anteriores de los datos si fuera necesario.
2. Calidad de los datos: Implementa procesos rigurosos de validación y limpieza de datos para garantizar datos de alta calidad. Esto incluye comprobar si hay valores perdidos, valores atípicos e inconsistencias antes de entrenar los modelos.
3. Seguridad de los datos: Protege los datos confidenciales mediante la implementación de controles de acceso y cifrado. Garantiza el cumplimiento de las normativas de privacidad de datos y protege contra el acceso no autorizado.
4. Canales 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 de forma coherente y estén disponibles para la formación y la evaluación.
5. a de supervisión de datos: Supervisar continuamente los datos para detectar desviaciones y anomalías. La implementación de soluciones de supervisión ayuda a detectar cambios en la distribución de 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 el flujo de datos y su impacto en los resultados del modelo.

Mejores prácticas en la gestión de datos. Imagen creada por el autor con napkin.ai.

¿Cómo gestionas la ingeniería de características y el preprocesamiento en un proceso de MLOps?

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

Respuesta: La gestión de la ingeniería de características y el preprocesamiento en un proceso de 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: Eliminación de valores perdidos y valores atípicos.
2. Extracción de características: Creación de nuevas funciones a partir de datos sin procesar.
3. Normalización: Escalar características a un rango coherente.
4. Transformación: Aplicar transformaciones como la codificación de variables categóricas.

¿Cómo se implementa la supervisión de modelos en un entorno de producción? 

Descripción: Esta pregunta evalúa tu comprensión sobre cómo programar y garantizar el rendimiento y la fiabilidad continuos del modelo, incluidas las herramientas y estrategias que utilizarías para una supervisión eficaz.

Respuesta: La implementación de la supervisión de modelos en un entorno de producción implica varias prácticas para garantizar que el modelo funcione según lo previsto y siga siendo fiable a lo largo del tiempo: 

1. Define métricas de rendimiento: Comienza 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 supervisión y te ayudarán a evaluar la eficacia del modelo.
2. Configura herramientas de supervisión: Utiliza herramientas y plataformas de supervisión, como Prometheus y Grafana o soluciones nativas de la nube, para realizar un seguimiento y visualizar estas métricas en tiempo real. Esta configuración te permite supervisar continuamente el rendimiento del modelo.
3. Configura las 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, lo que garantiza que cualquier problema se aborde con prontitud.
4. Implementar el registro: Incorpora un registro exhaustivo para recopilar información detallada sobre las predicciones del modelo, las interacciones del sistema y cualquier error. Estos datos son esenciales para resolver 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 con el fin de mantener su eficacia en la producción.

¡El curso de supervisión del machine learning te permitirá ponerte al día para responder a preguntas como esta con más detalle!

¿Cómo se garantiza la reproducibilidad de los experimentos en machine learning? 

Descripción: Esta pregunta analiza tu enfoque para garantizar que los experimentos de machine learning se puedan replicar de forma coherente. Evalúa tu comprensión de las prácticas que favorecen la reproducibilidad.

Respuesta: Garantizar la reproducibilidad de los experimentos de machine learning implica:

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

¿Cuáles son los retos que plantea la puesta en práctica de los modelos de machine learning?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu comprensión de los retos únicos que plantea llevar los modelos de machine learning desde el entorno de desarrollo al de producción.

Respuesta: La puesta en práctica de los modelos de machine learning plantea varios retos. Una de las principales dificultades es garantizar la coherencia entre los entornos de desarrollo y producción, lo que puede dar lugar a problemas de reproducibilidad. 

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

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

Superar los retos de la puesta en práctica de los modelos de aprendizaje automático. Imagen creada por el autor con napkin.ai.

¿Cómo se implementa el reentrenamiento de modelos en un proceso automatizado de MLOps?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu comprensión de la automatización del reentrenamiento de modelos cuando hay nuevos datos disponibles o cuando el rendimiento del modelo se degrada.

Respuesta: La implementación del reentrenamiento automatizado de modelos implica la configuración de un proceso que supervise el rendimiento del modelo y la deriva de los datos. Cuando la precisión del modelo cae por debajo de un umbral o cuando hay nuevos datos disponibles, herramientas como Apache Airflow o Kubeflow pueden activar un nuevo entrenamiento.

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 implementa automáticamente en producción.

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

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

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

Estas herramientas ayudan a desglosar las predicciones del modelo mostrando la contribución de cada una de las características. La explicabilidad es clave en MLOps porque genera confianza entre las partes interesadas y garantiza que los modelos cumplan con las normativas, 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 entrevista sobre MLOps en la nube y la infraestructura

Esta sección abarca preguntas de entrevista centradas en aspectos relacionados con la nube y la infraestructura de MLOps. Estas preguntas evalúan tu experiencia en la implementación, gestión y escalado de modelos de machine learning en entornos de nube.

¿Cómo se implementan los modelos de aprendizaje automático en la nube?

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre la implementación de modelos de machine learning en un entorno de nube. Evalúa tu comprensión de las plataformas en la nube, los procesos de implementación y las herramientas utilizadas para gestionar modelos en la nube.

Respuesta: La implementación de modelos de ML en la nube implica los siguientes pasos:

• Embalaje del modelo: Empaqueta el modelo junto con sus dependencias y configuraciones.
• Carga y despliegue: Sube el paquete a un servicio de nube como AWS SageMaker, Google AI Platform o Azure Machine Learning. Utiliza las herramientas de implementación del servicio para crear un punto final o un servicio para acceder al modelo.
• Configuración: Configura el escalado automático para gestionar cargas variables y configura medidas de seguridad, incluidos controles de acceso y cifrado.
• Supervisión: Supervisa continuamente el rendimiento del modelo utilizando herramientas de nube para garantizar que cumple los objetivos de rendimiento y detectar cualquier problema de forma temprana.

¿Cuáles son las ventajas y los retos de utilizar arquitecturas sin servidor para la implementación de modelos de aprendizaje automático?

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

Respuesta: Las arquitecturas sin servidor ofrecen varias ventajas, entre ellas la reducción de los gastos generales operativos, ya que no es necesario gestionar servidores, y el escalado automático en función de la demanda en tiempo real, lo que puede suponer un ahorro de costes, ya que los cargos se basan en el uso real de la computación. 

Sin embargo, las arquitecturas sin servidor también plantean algunos retos. Por ejemplo, existen limitaciones en cuanto al tiempo de ejecución y la asignación de recursos que pueden no ser adecuadas para todos los tipos de modelos de aprendizaje automático, en particular aquellos con grandes necesidades computacionales. 

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

Otra forma de verlo es con esta tabla que resume las ventajas y desventajas de las arquitecturas sin servidor basadas en aspectos específicos:

¿Cómo gestionas los recursos computacionales para el entrenamiento de modelos de ML en un entorno nube?

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

Respuesta: La gestión de los recursos computacionales implica:

• Selección de instancia: Elige los tipos de instancia adecuados (por ejemplo, GPU o TPU) en función de los requisitos de entrenamiento.
• Autoescalado: Utiliza las funciones de la nube para ajustar los recursos de forma dinámica según las demandas de la carga de trabajo.
• Gestión de costes: Implementa medidas de ahorro de costes, como el uso de instancias puntuales o máquinas virtuales preemptibles.
• Supervisión y optimización: Supervisa periódicamente 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 costes.

¿Cómo garantizas la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos al implementar modelos de aprendizaje automático en la nube?

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

Respuesta: 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 de nube.
• Control de acceso: Implementa políticas estrictas de gestión de identidades y accesos para restringir el acceso.
• Auditorías periódicas: Realiza auditorías de seguridad y comprobaciones de cumplimiento para cumplir con normativas como el RGPD o la HIPAA.
• Monitorización continua: Utiliza herramientas de seguridad en la nube para la supervisión continua y la detección de amenazas.
• Mejores prácticas: Mantente al día con las últimas prácticas recomendadas y directrices de seguridad de los proveedores de nube.

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

¿Qué estrategias utilizas para gestionar los costes de la nube asociados al entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje automático?

Descripción: Esta pregunta explora estrategias para gestionar y optimizar los costes de la nube relacionados con el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje automático, evaluando tus conocimientos sobre técnicas de gestión de costes.

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

• Selección de instancia: Elige los tipos y tamaños de instancia adecuados para que se ajusten 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) para programar y analizar los gastos.
• Medidas de ahorro de costes: Implementa estrategias de ahorro de costes, como el uso de instancias reservadas o instancias spot.
• Escalado automático: Utiliza el escalado automático para ajustar el uso de los recursos a la demanda.
• Optimización de recursos: Revisa y ajusta periódicamente la asignación de recursos basándote en métricas de rendimiento y datos de costes para garantizar la rentabilidad.

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

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

Descripción: Esta pregunta evalúa tu comprensión de las ventajas e inconvenientes de implementar modelos en dispositivos periféricos frente a la nube.

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

La implementación 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 verse limitada por los recursos computacionales. La implementación en el borde es ideal para aplicaciones de procesamiento en tiempo real, mientras que la implementación en nube es más adecuada para modelos que requieren una gran potencia computacional y flexibilidad.

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

Descripción: Esta pregunta evalúa tus conocimientos sobre la creación de sistemas resilientes para implementar modelos de machine learning.

Respuesta: Garantizar una alta disponibilidad implica implementar modelos en múltiples zonas o regiones de disponibilidad y configurar mecanismos de conmutación por error automatizados. 

Los equilibradores de carga pueden distribuir el tráfico para evitar cuellos de botella. Para garantizar 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 una instancia falla, otras puedan tomar el relevo sin tiempo de inactividad.

Preguntas de entrevista sobre MLOps relacionadas con el comportamiento y la resolución de problemas

Esta sección profundiza en los aspectos conductuales y de resolución de problemas de MLOps, evaluando cómo los candidatos abordan los retos del mundo real, colaboran con los equipos y gestionan diversas cuestiones relacionadas con la implementación y la gestión de modelos de machine learning.

Describe una ocasión en la que tuviste que solucionar un problema en un modelo en producción. ¿Qué medidas tomaste?

Descripción: Esta pregunta evalúa las habilidades para resolver problemas en situaciones de la vida real. 

Ejemplo de respuesta: Se dio una situación en la que un modelo implementado en producción comenzó a mostrar una caída significativa en el rendimiento. El primer paso fue analizar los registros y métricas del modelo para identificar cualquier anomalía. Se hizo evidente que el canal 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 información esperada por el modelo y comprobar si había discrepancias. Tras confirmar el problema con los datos, coordiné con el equipo de ingeniería de datos para rectificar el flujo de datos. A continuación, implementé una revisión para actualizar el modelo con el manejo corregido de las entradas. 

Por último, supervisé de cerca el modelo tras su implementación para garantizar que el rendimiento volviera a los niveles esperados y comuniqué los resultados y la resolución a las partes interesadas.

¿Cómo gestionas el control de versiones de los modelos en un entorno colaborativo?

Descripción: Esta pregunta evalúa tu enfoque para gestionar diferentes versiones de modelos de machine learning cuando trabajas en equipo.

Ejemplo de respuesta: «Utilizo sistemas de control de versiones como MLflow o DVC para gestionar y realizar un seguimiento de las diferentes versiones de los modelos. A cada versión se le asigna un identificador único y se proporciona documentación detallada para cada actualización con el fin de garantizar que los miembros del equipo comprendan los cambios.

 Además, me aseguro de que los nuevos modelos se prueben exhaustivamente en un entorno de ensayo antes de implementarlos en producción, lo que ayuda a evitar interrupciones y a mantener el rendimiento del modelo.

Describe una situación difícil en la que hayas tenido que trabajar con equipos multifuncionales. ¿Cómo gestionasteis una 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 afrontas y resuelves los retos en un entorno interfuncional.

Ejemplo de respuesta: Una situación difícil fue la coordinación entre científicos de datos, ingenieros y gestores de productos para implementar un nuevo modelo con dependencias complejas. La clave para una colaboración eficaz fue establecer canales de comunicación claros desde el principio. 

Se programaron reuniones periódicas para alinear los objetivos, programar el progreso y abordar cualquier obstáculo. Para salvar las lagunas de conocimiento, organicé 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 programar las tareas y los hitos ayudó a mantener a todos informados sobre el estado del proyecto. Este enfoque garantizó que se tuvieran en cuenta las aportaciones de cada miembro del equipo y que trabajáramos juntos para lograr una implementación satisfactoria.

¿Cómo abordas el escalado de los modelos de ML para gestionar el aumento de la carga de usuarios?

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

Ejemplo de respuesta: El escalado de modelos de ML para gestionar el aumento de la carga de usuarios implica varios pasos críticos.

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

Además, optimizar el modelo en sí mismo mediante técnicas como la cuantificación o la poda puede ayudar a reducir su consumo de recursos sin sacrificar el rendimiento. 

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

Por último, pero no menos importante, implementaría un monitoreo continuo para mantenerme al día con el rendimiento de los modelos, de modo que pueda ajustar la asignación de recursos según sea necesario y mantener el rendimiento bajo cargas variables.

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

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

Ejemplo de respuesta: Cuando el rendimiento del modelo no cumple con las expectativas, me centro en mantener 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, sobreajuste o expectativas iniciales poco realistas. 

A continuación, trabajo con ustedes 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 una ocasión en la que tuviste 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 de los proyectos a corto plazo.

Ejemplo de respuesta: Hubo un momento en el que teníamos un plazo muy ajustado para implementar un modelo para una nueva función del producto. Dimos prioridad a una entrega rápida omitiendo 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 fuente y solucionar estos problemas, asegurándonos de minimizar la deuda técnica tras el lanzamiento. Esto nos permitió cumplir con el plazo y mantener la estabilidad del proyecto a largo plazo.

Consejos para prepararse para 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 los conceptos y las herramientas.

Asegúrate de comprender bien los conceptos básicos de MLOps. Familiarízate con las herramientas y plataformas más utilizadas en MLOps, como MLflow, Kubernetes y servicios en la nube como AWS SageMaker o Google AI Platform.

El programa de habilidades MLOps es el recurso perfecto, ya que contiene cuatro cursos relevantes que te garantizan estar al día con los conceptos y prácticas de MLOps.  

Comprender la pila tecnológica de la empresa

Investiga las tecnologías y herramientas específicas que utiliza la empresa en la que te vas a entrevistar. Comprender su infraestructura tecnológica te ayudará a adaptar tus respuestas para que se ajusten a su entorno y demostrar que eres un buen candidato. Investiga cuáles son tus servicios en la nube, sistemas de control de versiones y prácticas de gestión de modelos preferidos para demostrar que estás preparado para integrarte a la perfección en tu flujo de trabajo.

Prepara ejemplos de trabajos anteriores.

Prepárate para hablar sobre proyectos o experiencias concretos en los que hayas aplicado prácticas de MLOps. Prepara ejemplos que destaquen tus habilidades para resolver problemas, tu capacidad para trabajar con equipos multifuncionales y tu experiencia en la implementación y el escalado de modelos (si es posible). Utiliza estos ejemplos para ilustrar tus conocimientos prácticos y cómo has abordado con éxito los retos en puestos anteriores.

Practica la codificación

Practica regularmente ejercicios de programación relacionados con MLOps, como escribir scripts para la implementación de modelos, automatizar flujos de trabajo o desarrollar canalizaciones de datos. 

Mantente al día

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

Conclusión

MLOps es un campo que tiende un puente entre la ciencia de datos y las operaciones, garantizando que los modelos de machine learning se implementen, mantengan y escalen de manera eficaz. 

A lo largo de este artículo, hemos abordado una serie de preguntas de entrevista que abarcan conceptos generales de MLOps, aspectos técnicos, consideraciones sobre la nube y la infraestructura, y habilidades conductuales para la resolución de problemas. 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: 

• Hoja de ruta de MLOps: Guía completa para una carrera profesional en MLOps
• Programa formativo «Fundamentos de MLOps»