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Arquitectura cloud y MLOps en AWS, GCP y Azure

Diseño la infraestructura donde corren datos y modelos: Kubernetes, infraestructura como código, CI/CD y ambientes que se comportan igual en desarrollo y en producción. Empecé en infraestructura cloud en 2013, así que también sé leer la cuenta.

Problemas que resuelvo

  • Lo que funciona en el notebook o en local falla en producción.
  • La cuenta de la nube crece y nadie sabe bien por qué.
  • Los modelos se despliegan a mano y no se pueden reproducir.
  • Hay que elegir entre alternativas de infraestructura y comparar su costo real.

Qué hago

  • Kubernetes (EKS, GKE, AKS) con autoscaling y costos bajo control.
  • Infraestructura como código con Terraform, Pulumi y Helm.
  • MLOps: orquestación con Dagster o Airflow, registro de modelos con MLflow.
  • Observabilidad y análisis de costo total (TCO).

Proyectos relacionados

Cómo trabajo

  1. 01 Diagnóstico. Entiendo el problema, los datos y las restricciones, y vemos si tiene sentido técnico y económico.
  2. 02 Prototipo. Algo funcionando con datos reales en pocas semanas, para decidir con evidencia.
  3. 03 Implementación. Lo llevamos a producción junto a tu equipo, con pruebas, monitoreo y costos claros.
  4. 04 Traspaso. Documentación y formación para que el equipo siga sin depender de mí.

Trabajo por proyecto, como asesoría mensual o como líder interino (fractional) de datos e IA. Presencial en Santiago y Antofagasta, y remoto para el resto de Chile y el extranjero.

Preguntas frecuentes

¿Con qué nubes trabajas?
AWS, GCP y Azure. La elección depende de lo que ya tienes, de tu equipo y del costo, no de una preferencia mía.
¿Necesito Kubernetes?
No siempre. A veces un servicio administrado es más simple y barato. Lo evaluamos con números antes de decidir.