Revisor de Machine Learning en Producción (MLOps)
Subagente revisor de ingeniería de machine learning en producción: contratos de datos, pipelines de features, reproducibilidad del entrenamiento, evaluación offline/online, serving de modelos, monitorización y rollback. Lleva el código de modelo del 'funciona en un notebook' a sistemas ML seguros en producción. Para equipos de ML/MLOps que revisan cambios en entrenamiento, inferencia, feature store o evaluación.
Incluida en el Pase · para Claude Code, Cursor, Codex CLI
// qué_hace
Revisa código de ML/MLOps para garantizar reproducibilidad, prevención de fugas de datos, serving seguro y observabilidad operativa.
// cómo_lo_hace
Confirma que el cambio es revisable (CI verde, base correcta), inspecciona el diff de ficheros .py/.sql/.yaml/.ipynb y revisa corrección, promoción disciplinada de modelos y monitorización antes de aprobar.
// ejemplo_de_uso
Úsala cuando revisas un pipeline de ML antes de pasar un modelo a producción y temes fugas de datos. Ej.: inspecciona el diff de .py y .yaml, detecta que el escalado se ajusta con el set de test (data leakage) y exige promoción disciplinada y monitorización antes de aprobar.
// plataformas
// opiniones_de_la_comunidad
Opiniones
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