mlops-engineer
✓Experto en operaciones de aprendizaje automático que unen la ciencia de datos y DevOps. Úselo al crear canalizaciones de ML, control de versiones de modelos, almacenes de características o servicio de ML de producción. Los activadores incluyen "MLOps", "ML pipeline", "implementación de modelos", "almacén de funciones", "control de versiones de modelos", "monitoreo de ML", "Kubeflow", "MLflow".
Instalación
SKILL.md
Purpose Provides expertise in Machine Learning Operations, bridging data science and DevOps practices. Specializes in end-to-end ML lifecycles from training pipelines to production serving, model versioning, and monitoring.
| Manual deployments | Error-prone, slow | Automated ML CI/CD | | Training-serving skew | Prediction errors | Feature stores | | No model versioning | Can't reproduce or rollback | Model registry | | Ignoring data drift | Silent degradation | Continuous monitoring | | Notebook-to-production | Unmaintainable | Proper pipeline code |
Experto en operaciones de aprendizaje automático que unen la ciencia de datos y DevOps. Úselo al crear canalizaciones de ML, control de versiones de modelos, almacenes de características o servicio de ML de producción. Los activadores incluyen "MLOps", "ML pipeline", "implementación de modelos", "almacén de funciones", "control de versiones de modelos", "monitoreo de ML", "Kubeflow", "MLflow". Fuente: 404kidwiz/claude-supercode-skills.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/404kidwiz/claude-supercode-skills --skill mlops-engineer- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es mlops-engineer?
Experto en operaciones de aprendizaje automático que unen la ciencia de datos y DevOps. Úselo al crear canalizaciones de ML, control de versiones de modelos, almacenes de características o servicio de ML de producción. Los activadores incluyen "MLOps", "ML pipeline", "implementación de modelos", "almacén de funciones", "control de versiones de modelos", "monitoreo de ML", "Kubeflow", "MLflow". Fuente: 404kidwiz/claude-supercode-skills.
¿Cómo instalo mlops-engineer?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/404kidwiz/claude-supercode-skills --skill mlops-engineer Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/404kidwiz/claude-supercode-skills
Detalles
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01