Guardrails de plataforma para servicios de ML
Contexto: Equipos lanzaban modelos de ranking y ads con niveles dispares de calidad, métricas incompletas y respuesta lenta a incidentes.
Restricciones: Presupuestos de latencia estrictos, dependencias compartidas y necesidad de mantener la velocidad de entrega.
Acciones y resultados
- Contrato de plano de control con esquemas, validaciones y estados de rollout (sombra, canary, completo).
- Pruebas doradas, backtests en producción y disparadores de rollback vinculados a guardrails de negocio.
- Dashboards y runbooks que redujeron el tiempo de detección en 45% y habilitaron rollbacks el mismo día.
Artefactos
- Plantillas reutilizables para documentos de diseño y contratos de esquema.
- Runbooks y dashboards usados en anuncios, búsqueda y recomendación.
- Patrones documentados en el pilar MLOps práctico.
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