Rafael Muñoz González

Se han realizado las siguientes tareas:

1.- Diseño de Arquitectura para la creación de un framework que permita agilizar y estandarizar el uso de aprendizaje automático clásico.

2.- Creación de librería que contiene todo el flujo genérico que se utiliza en el entrenamiento, validación, comparación y despliegue de modelo. La librería contiene clases con funciones abstractas para que los desarrolladores completen esas partes personalizables cuando importen la librería permitiendo adaptar su caso al flujo normal.

3.- Creación de librería que contiene el flujo genérico que se utiliza para consumir el modelo. La librería contiene clases con funciones abstractas para que los desarrolladores completen esas partes personalizables cuando importen la librería permitiendo adaptar su caso al flujo normal.

4.- Implementación DevOps de las librerías utilizando integración y despliegue continuo.

5.- Creación de repositorio plantilla que utiliza la librería para entrenar, validar, comparar y desplegar el modelo, estableciendo clases a implementar por el desarrollador que modifican las funciones abstractas que son personalizables.

6.- Creación de repositorio plantilla que utiliza la librería para consumir el modelo, estableciendo clases a implementar por el desarrollador que modifican las funciones abstractas que son personalizables.

7.- Creación de repositorio plantilla para crear una API que utiliza la librería para consumir el modelo en tiempo real, estableciendo clases a implementar por el desarrollador que modifican las funciones abstractas que son personalizables.

8.- Implementar CICD genérico compartido por todos los proyectos que vayan a utilizar el framework.

He participado en el equipo de Analytics Center Platform que se encarga de mejorar y generalizar las formas de llevar a cabo proyectos de datos e inteligencia artificial.

Se han realizado las siguientes tareas:

- Mejorar los flujos de trabajo de los desarrolladores, estandarizando procesos de CICD, automatizando procesos como despliegues de APIs a API Manager.

- Dar soporte a desarrolladores con incidencias y mejorando el desarrollo de los equipos indicando buenas prácticas y consejos en la parte de arquitectura y en la parte de desarrollo.

- Creación de pipeline de despliegue de recursos usando Bicep y powershell con Azure Devops.

- Proporcionar plantillas para diferentes tipos de desarrollos.

- Resolver problemas de permisos.

- Mejorar desarrollo de function apps.

- Mejorar desarrollo de webapps.

- Mejorar desarrollo de procesos de ingeniería de datos en databricks y data factory.

Se han realizado las siguientes tareas:

1. - Diseño e implementación de arquitectura serverless para la ejecución de carga de trabajo intensiva externa a una webapp planteando el uso de contenedores en Azure container instance, Azure Batch y Azure Functions.

2. - Implementación de broker de mensajes con patrón de cola de mensajes en Azure Service Bus.

3. - Implementar funcionalidades en Flask API en Python sobre extracción de datos geográficos y procesamiento de los mismos en paralelo utilizando azure batch con una arquitectura orquestador-worker implementando autoescalado.

4. - Creación de test para la API.

5. - Creación de self-hosted agent de Azure DevOps para poder realizar pruebas en una red virtual privada y acceder a recursos protegidos utilizando docker, azure container instance, azure pipelines con CICD.

6. - Modificación pipelines CICD para implementar nuevas funcionalidades.

7. - Añadir a los pipelines de CICD la ejecución de tests y publicación de cobertura de código.

8. - Implementación de interpolador dasimetricas de estadísticas sobre datos geográficos utilizando geopandas y tobler.

Las tecnologías utilizadas en este proyecto han sido Azure Container Instances, Azure Kubernetes, Azure Functions, Azure Service Bus, Flask, Python, Geopandas, Pandas, AzureDevOps