Orquestación de modelos: predicción de fraude en tiempo real
Un sistema de MLOps que despliega, versiona y monitorea modelos de detección de fraude en producción, garantizando latencia y disponibilidad bajo SLA estricto.
El problema
El equipo de riesgo operaba con modelos de fraude actualizados manualmente, sin control de versiones ni monitoreo de degradación. Cada despliegue tomaba días y un error en producción podía pasar desapercibido durante horas, exponiendo a la fintech a pérdidas directas y regulatorias.
La solución
Diseñé una plataforma de orquestación que estandariza el ciclo de vida completo de los modelos: entrenamiento, validación, despliegue canario y rollback automático, con observabilidad de drift y latencia en cada etapa.
Pipeline de CI/CD para modelos con validación automática contra un conjunto de datos de referencia antes de cada despliegue.
Despliegue canario con enrutamiento gradual de tráfico y rollback automático si la latencia o el error rate superan el umbral del SLA.
Monitoreo continuo de drift de datos y degradación de precisión, con alertas al equipo de riesgo antes de que impacte al negocio.
Cómo funciona el sistema
La plataforma corre sobre un clúster de inferencia con balanceo de carga, un registro de modelos versionado y un bus de eventos que conecta el scoring en tiempo real con el sistema de alertas y el dashboard de riesgo.