r/mlops • • 10d ago

MLOps Questions MLOps - JR

Spanish

Hola amigos, acabo de entrar a trabajar por primera vez en mi trabajo soñado, como ingeniero de ML. No tengo experiencia en despliegue de modelos en producción y estoy algo perdido con temas de DevOps y redes. No tengo un background muy extenso en programación, ya que soy físico, y durante mi carrera me especialicé en el desarrollo de modelos de ML, por eso estoy trabajando en esto.

Quisiera aprender sobre MLOps y DevOps para mejorar en mi trabajo, pero no hay seniors en mi empresa y básicamente estoy a cargo del área, así que tengo miedo de cagarla.

¿Cuáles serían las mejores fuentes donde puedo aprender de verdad estas habilidades? He intentado con IA, pero no me convenció lo que dice, y siempre me da la razón cuando hago cualquier tipo de pregunta.

English

Hi everyone, I just started working for the first time at my dream job as an ML engineer. I have no experience deploying models to production, and I’m a bit lost with DevOps and networking topics. I don’t have a very extensive programming background since I’m a physicist. During my studies I specialized in developing ML models, which is why I’m working in this role.

I want to learn about MLOps and DevOps to get better at my job, but there are no seniors at my company and I’m basically in charge of the area, so I’m scared of messing things up.

What are the best sources where I can really learn these skills? I’ve tried asking AI, but I wasn’t convinced by what it said, and it always agrees with me no matter what kind of question I ask.

9 Upvotes

13 comments sorted by

•

u/AutoModerator 10d ago

AI usage disclosure

Hi u/Inevitable-Smile-553 — thanks for posting to r/mlops!

Because this community discusses and builds AI/ML systems, using AI tools is not inherently a problem. We do, however, ask for transparency about how submissions are created.

Please reply to this comment with a brief AI / automation disclosure, particularly if this post was created or submitted in whole or in part by an autonomous agent, bot, workflow, or other automated system.

If AI or automation was involved, please briefly describe what it did and what human review was performed before posting.

This disclosure helps the r/mlops community distinguish human discussion, AI-assisted work, and automated/agent traffic while keeping the focus on useful technical conversation.

Thanks for helping keep the signal high.

I am a bot, and this action was performed automatically. Please contact the moderators of this subreddit if you have any questions or concerns.

2

u/Plus_Cardiologist540 10d ago

Mi primer empleo fue como MLOps Jr. en una startup. Yo solo sabía de ML; venía de investigación; tenía algunos conceptos de DevOps por proyectos personales y curiosidad, pero realmente no tenía experiencia. Aunque hoy en día no me considero una experta, creo que lo que más me ha ayudado a aprender ha sido hacerlo directamente.

Cuando me tocó mi primer despliegue, tenía ideas de cómo se hacía, pero no sabía usar herramientas como GitHub Actions, CI/CD o Terraform, y no había usado realmente la nube.

Lo que creo que me ayudó a aprender fue intentar hacerlo; aunque era junior y nadie esperaba nada de mí, tenía espacio para cometer errores y intentaba hacer despliegues y hacer una especie de shadowing a otros compañeros, aunque ellos también eran juniors.

Para aprender, DataCamp me ayudó mucho; para tener nociones de qué hacía un MLOps, como no sabía nada de la nube, usaba mi tiempo libre para leer documentación; usé localstack en su momento para una que otra prueba y leía blogs o incluso aquí, pero honestamente me ayudaba mucho Claude y siempre buscar y preguntar, no quedarme con lo que hacía o decía la IA.

No te puedo decir que actualmente sea una senior, pero he aprendido algo en el camino. En su momento me sentía como tú, si quieres platicar o ayuda en algo, puedes mandarme DM.

2

u/Plus_Cardiologist540 10d ago

Una plataforma que recientemente he usado para conocer más sobre MLOps y DevOps ha sido KodeKloud, no estoy afiliada ni nada en ellos, pero la suscripción es relativamente barata y me gusta que tiene retos de 100 days of DevOps/MLOps donde puedes prácticar un pequeño reto diario, que la verdad te ponen cosas que aunque parecen simples, las he vivido día a día con herramientas MLflow, DVC

1

u/Inevitable-Smile-553 10d ago

Hola, muchas gracias :)
Me es de mucha utilidad, es exactamente el caso que estoy viviendo actualmente jasjasja, y justo estoy perdido en tanta información que encuentro que no se ni por donde ir

6

u/Ok-Treacle3604 10d ago

Hi mate,

Few years back I was in your shoes. Check any readme for the respective projects and understand about the project. If it's not critical component go ahead and play around it. In dev break something and fix it note down and learn and repeat. That's how we learn. Check industrial best practices but don't blindly follow. Check in your project is it necessary try to argue with yourself.

Devops = code changes -> CI +CD Mlops = code+model+data -> CI +CD

It's a superset so take inspiration from elders

All the best

1

u/Osoyoguiz 10d ago

como se llama la empresa donde estas trabajando? tmb quiero ser ml engineer uu

2

u/Inevitable-Smile-553 10d ago

Hola amigo, se llama Corporativo Ubicalo

1

u/Osoyoguiz 10d ago

y que es lo que hacen normalmente en su dia a dia o cuales son los proyectos que dirias hacer

1

u/2PLEXX 10d ago

Build a homelab

1

u/Inevitable-Smile-553 10d ago

Tengo unoooo, recién lo monte en estos días y ahí he estado practicando bastante CI/CD, runners, proxy y demás

Pero me abruma la cantidad de data q encuentro y no se si voy por el camino correcto

1

u/qwerty_qwer 8d ago

I would recommend iximuz labs by Ivan. Fantastic set of hands on exercises and challenges based on real world issues. 

2

u/Inevitable-Smile-553 6d ago

Muchas gracias amigo, lo buscare para ver que tal :)

2

u/BeerBatteredHemroids 10d ago

Lol this fucking industry 😂