Entrevista de Ingeniero MLOps: preguntas y respuestas.

Preguntas

Preguntas técnicas para practicar en voz alta

1. 01

   ¿Qué es un registro de modelos y por qué lo necesitas?

   Demuestra comprensión práctica de versiones de modelos, aprobaciones, linaje y promoción.

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2. 02

   ¿Qué es el desajuste entre entrenamiento y serving?

   Demuestra comprensión práctica de consistencia de features, diferencias de entorno y calidad de predicción.

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3. 03

   ¿Cómo monitorizas un modelo de machine learning desplegado?

   Demuestra comprensión práctica de salud de servicio, calidad de datos, predicciones e impacto de negocio.

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4. 04

   ¿Cómo diseñas CI/CD para machine learning?

   Demuestra comprensión práctica de ¿cómo diseñas ci/cd para machine learning?.

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5. 05

   ¿Cómo haces reproducible un experimento ML?

   Demuestra comprensión práctica de ¿cómo haces reproducible un experimento ml?.

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6. 06

   ¿Cómo gestionas pipelines de features?

   Demuestra comprensión práctica de ¿cómo gestionas pipelines de features?.

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7. 07

   ¿Cómo validas datos de entrenamiento ML?

   Demuestra comprensión práctica de ¿cómo validas datos de entrenamiento ml?.

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8. 08

   ¿Cómo haces rollback de un despliegue ML?

   Demuestra comprensión práctica de ¿cómo haces rollback de un despliegue ml?.

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9. 09

   ¿Cómo proteges la cadena de suministro del modelo?

   Demuestra comprensión práctica de ¿cómo proteges la cadena de suministro del modelo?.

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10. 10

    ¿Cómo controlas costes de una plataforma MLOps?

    Demuestra comprensión práctica de ¿cómo controlas costes de una plataforma mlops?.

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