Construcción de pipelines ML y CI/CD:
MLflow · DVC · Kubeflow · ONNX · TFX · Airflow · Metaflow · PyTorch · Jupyter
Versionado completo: datos + modelos + código
Uso de Git: GitLab CI/CD, GitHub Actions, Jenkins
Testing: unitario, integrado y end-to-end
Contenerización: Docker para reproducibilidad y entornos aislados
Trustworthy AI y PPML:
Federated Learning, Data Anonymization, ML Model Cards, etc.
Arquitectura y despliegues en AWS / GCP / Azure
Scripting avanzado con Python