Soporte ML para empresas — Operación segura y escalable

Soporte técnico, monitoreo y optimización continua de modelos de machine learning. Servicios diseñados para operación en producción con foco en disponibilidad y costos controlados en Perú.

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Ilustración soporte ML

Servicios en el plan Soporte ML

Cubrimos desde el monitoreo de inferencias hasta la gestión del ciclo de vida del modelo.

1Monitoreo & Alertas

Métricas de latencia, tasa de error, deriva de datos y performance de inferencia con alertas y dashboards.

2Mantenimiento y retraining

Pipelines para reentrenamiento programado o por drift detectado, validación y despliegue controlado.

3Optimización de inferencia

Técnicas de quantization, batching y autoscaling para reducir costos y mejorar tiempos de respuesta.

Flujo típico de soporte

  • Onboarding: auditoría del modelo y KPIs objetivo.
  • Implementación: integrar monitoreo y alertas sin downtime.
  • Operación: soporte 24/7 para P1/P2, runbooks y escalamiento.
  • Mejora continua: pipelines de retraining y auditoría de sesgos.

99.9%

Disponibilidad

-40%

Costos promedio de inferencia

24/7

Soporte y monitoreo

Preguntas frecuentes

Modelos construidos en frameworks comunes (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) y sistemas de inferencia como ONNX Runtime o Triton. También soporte para modelos automatizados y pipelines MLOps.

Sí, definimos niveles de servicio y entregamos reportes mensuales con métricas clave, incidentes y recomendaciones de mejora.

Sí. Podemos operar en su nube privada o en infraestructura local; nuestras prácticas cumplen controles básicos de seguridad y privacidad. Implementamos acceso mínimo y auditoría.

Niveles de soporte (ejemplo)

Planes pensados para startups, pymes y empresas con demanda crítica.

Plan Horas de soporte Monitoreo SLA Revisión trimestral
Essentials 40 hrs/mes Monitoreo básico 72h Sí
Business 120 hrs/mes Monitoreo + alertas 24h Sí
Enterprise Soporte dedicado Monitoreo avanzado + IR 4h Mensual
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Casos de éxito

Caso de estudio 1
Retail: reducción de latencia en recomendador

Implementamos optimizaciones que redujeron la latencia y mejoraron la tasa de conversión en producción.

Caso de estudio 2
Fintech: monitoreo de fraude en tiempo real

Desplegamos un pipeline de scoring en tiempo real con alertas y retraining automático por deriva de datos.

Equipo de soporte

Gerente de Soporte
Carla Torres
Gerente de Soporte ML

Responsable del seguimiento de incidentes críticos y coordinación de retraining. Punto de contacto para clientes empresariales.

Ingeniería de ML

Optimización, pruebas A/B y despliegues seguros.

SRE & DevOps

Autoscaling, observabilidad y recuperación ante fallos.

Data Ops

Pipelines de datos, validación y control de calidad.

Compliance

Revisiones de privacidad y controles para datos sensibles.

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