Consultoría MLOps Vigo

Consultoría MLOps en Vigo

Llevamos tus modelos de machine learning de los notebooks al despliegue en producción con pipelines MLOps para empresas de Vigo.

Vigo es la ciudad más poblada de Galicia, líder en automoción, pesca industrial y construcción naval.

Consultoría MLOps en Vigo: cómo te ayudamos

El 85% de los proyectos de machine learning nunca llegan a producción. No porque los modelos no funcionen, sino porque las organizaciones carecen de la infraestructura y los procesos para desplegarlos, monitorizarlos y mantenerlos de forma fiable. En Databay Solutions ayudamos a empresas de Vigo a cerrar esa brecha con consultoría MLOps práctica y orientada a resultados.

MLOps es a machine learning lo que DevOps es al desarrollo de software: la disciplina que convierte experimentos en sistemas de producción. Nuestro equipo en Vigo diseña e implementa pipelines completos que cubren desde la ingesta de datos y el entrenamiento automatizado hasta el despliegue continuo, la monitorización de drift y el reentrenamiento programado.

Hemos implementado pipelines MLOps para empresas de Vigo en sectores como retail (modelos de recomendación), finanzas (scoring de riesgo), salud (clasificación de imágenes médicas) y logística (optimización de rutas). Cada pipeline se diseña a medida de tu volumen de datos, frecuencia de actualización y requisitos de latencia.

Si tu equipo de data science tiene modelos que funcionan en notebooks pero no sabe cómo llevarlos a producción —o si ya los tiene en producción pero sin gobernanza ni automatización— contacta con nosotros. Una sesión de diagnóstico gratuita puede ahorrarte meses de ensayo y error.

Retos habituales en empresas de Vigo

Si identificas alguno de estos síntomas, tiene sentido hablar

Tus modelos de ML funcionan en notebooks de Jupyter pero no están en producción.
El despliegue de un modelo nuevo es manual y tarda semanas en llegar a los usuarios.
No tienes monitorización sobre la degradación de rendimiento de tus modelos en producción.
Cada data scientist tiene su propio entorno y no hay reproducibilidad entre experimentos.
No tienes un proceso automatizado de reentrenamiento cuando llegan nuevos datos.
Tu equipo de ML y tu equipo de ingeniería trabajan en silos y los handoffs son caóticos.

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