ML Engineer

Gestión completa del ciclo de vida del modelo con MLOps de nivel productivo

Gestiona el ciclo de vida ML completo — desde el seguimiento de experimentos y el registro de modelos hasta los despliegues canary, el monitoreo de drift y el re-entrenamiento automatizado — todo en una sola plataforma.

Los Desafíos

Proliferación de Experimentos

Hacer seguimiento de cientos de experimentos en notebooks, scripts y miembros del equipo sin un registro central conduce a trabajo duplicado.

Riesgo en el Despliegue

Lanzar nuevos modelos en producción sin pruebas canary adecuadas o capacidades de rollback arriesga servir predicciones incorrectas.

Obsolescencia de Modelos

Los modelos en producción se degradan silenciosamente a medida que las distribuciones de datos cambian, y los ciclos de re-entrenamiento manuales no pueden mantener el ritmo.

Cómo Ayuda CorePlexML

AutoML

Seguimiento de Experimentos y Registro

Cada experimento se registra con hiperparámetros, métricas y linaje de artefactos. El registro de modelos rastrea el historial de promoción.

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MLOps

Estrategias de Despliegue

Despliegues direct, canary, blue-green y shadow con división de tráfico, pruebas A/B y rollback automático.

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MLOps

Pipelines de Re-entrenamiento Automático

Configura re-entrenamiento activado por drift, basado en calendario o en rendimiento, con promoción automática cuando la validación es exitosa.

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Ejemplo del SDK

example.py

from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Train and compare models
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_fraud",
    dataset_version_id="dsv_txns_v3",
    target_column="is_fraud",
    max_models=50,
    max_runtime_secs=1200
)

# Canary deploy the leader
deployment = client.deployments.create(
    project_id="proj_fraud",
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="canary",
    traffic_percentage=5
)

# Set up auto-retraining on drift
client.retraining.create_policy(
    deployment_id=deployment["id"],
    trigger="drift",
    threshold=0.05
)

Impacto Esperado

4 tipos

Estrategias de Despliegue

3 modos

Disparadores de Re-entrenamiento

< 30 s

Tiempo de Rollback

Ilimitadas

Versiones de Modelos Rastreadas

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