Resumen
Ingeniero MLOps y de Machine Learning con amplia experiencia diseñando, construyendo y manteniendo plataformas de IA que aceleran el desarrollo y la puesta en producción de soluciones de machine learning. Hábil en automatización, orquestación y despliegue escalable de flujos de datos e IA. Trayectoria comprobada integrando plataformas de machine learning con marcos de gobernanza y cumplimiento, y habilitando capacidades de IA de vanguardia como el servicio de modelos de lenguaje (LLM). Reconocido por combinar experiencia técnica profunda con aprendizaje continuo, innovación y un enfoque en construir sistemas de IA confiables y listos para producción.
Experiencia
Ingeniero de Machine Learning · EPAM Systems
Abr 2022 – Presente
- Desarrollé un proyecto de ML de referencia con MLflow y Apache Spark, aportando una plantilla reutilizable para estandarizar futuros proyectos de ML.
- Co-desarrollé una plataforma de IA (AAAI) que permite a los científicos de datos desarrollar y poner en producción proyectos de ML en múltiples entornos (dev, QA, PROD) usando Azure DevOps, Azure Databricks y Azure Data Factory.
- Integré el monitoreo de New Relic en la plataforma de IA para rastrear y optimizar el rendimiento de los jobs, mejorando la confiabilidad y visibilidad de los flujos.
- Implementé la Gobernanza de Riesgo de Modelos (MRG) integrando la plataforma con IBM OpenPages y AIFS, asegurando la clasificación de modelos y el tiering de riesgo conforme a la normativa.
- Automaticé la creación de endpoints de servicio en Databricks mediante el Databricks AI Gateway, permitiendo exponer los LLM de AI Foundry como servicios listos para producción.
- Evaluando MLflow y Unity Catalog (UC) como base para un Registro de Agentes empresarial que estandarice la gestión de modelos y agentes.
- Brindo soporte continuo y mejora sobre la plataforma de IA y la integración de MRG, asegurando estabilidad y adopción en los equipos.
- Diseñé y desarrollé una plataforma de ML moderna implementada con DevOps Pipelines y Databricks Asset Bundles.
Científico de Datos · DCKStudios
May 2019 – Abr 2022
- Apliqué técnicas de minería de datos y de procesos para generar modelos de flujo de procesos, aportando información accionable para guiar decisiones organizacionales.
- Desarrollé aplicaciones de IA para mejorar la experiencia de usuario, incluyendo speech-to-text, detección de contenido para adultos y reconocimiento de marca/emoción, usando Azure Custom Vision, OpenCV, clasificación de imágenes, detección de objetos y procesamiento de imágenes.
- Construí una solución de machine learning para detectar fugas de agua en redes de distribución usando simulaciones hidráulicas y aprendizaje por refuerzo (Gym OpenAI).
Habilidades
- MLOps y Plataformas de ML: MLflow, Databricks, Unity Catalog, Model Serving, Feature Engineering
- Cloud y DevOps: Azure, CI/CD, DevOps Pipelines, Databricks Asset Bundles, Estrategias de despliegue
- Machine Learning: Desarrollo de modelos, Ingeniería de machine learning, IA responsable
- Datos y Analítica: Entendimiento y preparación de datos, Minería de datos
- APIs e Integración: REST APIs, Integración de plataformas, Automatización
Educación
Ingeniero Eléctrico
Universidad de los Andes (VE) · 2011 – 2019
Certificaciones
- 2023 Databricks Certified Machine Learning Professional
- 2023 Databricks Academy Accreditation — Databricks Lakehouse Fundamentals
- 2023 Databricks Certified Machine Learning Associate
- 2022 Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
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