<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>MLOps on Sergio A. Mora Pardo | Líder técnico de IA/ML</title><link>https://sergiomorapardo.github.io/es/tags/mlops/</link><description>Recent content in MLOps on Sergio A. Mora Pardo | Líder técnico de IA/ML</description><generator>Hugo</generator><language>es-CO</language><atom:link href="https://sergiomorapardo.github.io/es/tags/mlops/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Arquitectura de serving para ML en producción</title><link>https://sergiomorapardo.github.io/es/work/production-ml-serving/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://sergiomorapardo.github.io/es/work/production-ml-serving/</guid><description>&lt;h2 id="el-problema"&gt;El problema&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;La mensajería personalizada requería contexto de comportamiento reciente y decisiones de baja latencia, pero muchas señales y predicciones eran más confiables y económicas de calcular en batch. El diseño debía conectar ambos mundos sin depender de consultas analíticas lentas durante el envío.&lt;/p&gt;&#10;&lt;h2 id="mi-rol"&gt;Mi rol&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;Diseñé la arquitectura de serving y su flujo de decisión, alineando cómputo de modelos, almacenamiento, APIs, eventos de sesión y reglas de producto con los requisitos de latencia y confiabilidad de push y email.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>