3er Encuentro de la comunidad MLOps en Madrid

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En este tercer encuentro, repetiremos el formato del primero ("MLOps desde las trincheras"), para ofreceros una panorámica del trabajo de los ingenieros de MLOps en nuestro país. En esta ocasión contamos con la presencia de Álex Cantos (Bárbara) y Héctor Aguado (BBVA).

Álex Cantos (Bárbara)

Ingeniero Superior en Electrónica con Máster en Tecnología de Satélites por la Universidad Politécnica de Madrid. VP de Producto y Diseño de Barbara, la Plataforma Edge AI Industrial, es la voz del cliente dentro de la compañía.

Cuenta con más de 15 años de experiencia liderando equipos de desarrollo y de producto en entornos industriales tales como aviación, defensa y seguridad, medios de pago, ferroviario y robótica industrial.

Además, es profesor de tecnología e innovación en el IE Business School.

MLOps en el Edge. Caso Acciona

La plataforma Edge AI de Barbara permite a las organizaciones automatizar el despliegue, la supervisión y el mantenimiento de modelos de IA distribuidos con la privacidad, la seguridad, la autonomía y la latencia en tiempo real que la nube no puede ofrecer.

Gracias a Barbara, Acciona ha conseguido reentrenar de forma automática sus modelos de predicción distribuidos en plantas de tratamiento de agua alrededor del mundo:

• Introducción Proyecto. Cómo nació en Acciona. De dónde parte y qué necesidades tenía Acciona.
• Retos principales del Proyecto
• Escalado global

Héctor Aguado (BBVA)

Héctor trabaja como Cloud Data & AI Architect, liderando el área de analítica e inteligencia artificial dentro de Global Data Architecture en BBVA, y construyendo la nueva plataforma de analítica en AWS para los Data Scientists del banco.

Un apasionado de todo lo relacionado con Inteligencia Artificial, Arquitecturas Cloud, Adopción de DevOps y Cultura Ágil, Héctor siempre anda en búsqueda de nuevos retos y de ampliar sus conocimientos sobre todo lo relacionado con las últimas tecnologías y desarrollos.

BBVA y su viaje a MLOps

• Arquitectura, flujo de trabajo y despliegue de Analítica y ML en AWS
• Migración de plataforma: de onprem a cloud.
• Estado de madurez y futuro

¡Os esperamos!