Descripción
Desarrollamos un pipeline de ML para entrenamiento continuo, evaluación automática y despliegue a producción con control de versiones de datasets y modelos.
Aportes clave
- Feature store y monitoreo de drift
- Evaluación reproducible (MLflow)
- Despliegue canario con rollback automático
Resultados
- +9 pts de F1-score versus baseline
- Tiempo de retraining: de días a horas