Inteligencia Artificial Equipo de 3 5 meses

AI Startup (YC W24)

Pipeline de ML y Dashboards Analíticos para una Startup de IA Respaldada por YC

Una startup de IA respaldada por Y Combinator necesitaba construir su pipeline de entrenamiento ML y dashboards analíticos rápidamente. Nuestro equipo de 3 redujo el tiempo de entrenamiento de modelos en un 40% y construyó las herramientas internas que su equipo usa diariamente.

40%

Reducción en tiempo de entrenamiento de modelos

60%

Más tiempo de investigadores en trabajo ML core

3x

Iteración más rápida en experimentos de modelos

El Desafío

El cliente era una startup YC W24 que construía un producto de procesamiento de documentos con IA. Su equipo fundador de 3 investigadores ML había construido modelos impresionantes pero carecía de la capacidad de ingeniería para llevarlos a producción. Los trabajos de entrenamiento de modelos se ejecutaban en una única instancia GPU sin orquestación de pipeline, tomando más de 18 horas por ejecución. Sus investigadores pasaban el 40% de su tiempo en infraestructura en lugar de mejorar modelos. No tenían dashboards internos para monitorear rendimiento de modelos, sin versionado de datos de entrenamiento, y su API era una app Flask escrita apresuradamente que crasheaba bajo carga moderada.

Nuestra Solución

Colocamos un equipo de 3 — un ingeniero de infraestructura Python/ML, un desarrollador backend FastAPI, y un ingeniero frontend React para dashboards — que se integraron con el equipo fundador en 8 días. El ingeniero ML reconstruyó el pipeline de entrenamiento usando entrenamiento distribuido en múltiples instancias GPU con checkpointing automático y seguimiento de experimentos vía MLflow. El desarrollador backend reemplazó la API Flask con un servicio FastAPI de grado producción con manejo async de requests, versionado de modelos e infraestructura de pruebas A/B. El ingeniero frontend construyó dashboards React integrales mostrando métricas de modelos en tiempo real, progreso de entrenamiento, scores de calidad de datos y seguimiento de costos. Toda la infraestructura corrió en AWS con instancias spot para optimización de costos.

Stack Tecnológico

Python FastAPI React TensorFlow AWS Docker
"Como startup de YC, la velocidad es todo. Quo nos dio un equipo de ingeniería que entendía profundamente la infraestructura ML. Solo la reducción del 40% en tiempo de entrenamiento nos ahorró meses de runway, y los dashboards que construyeron siguen siendo la herramienta principal que nuestro equipo usa cada día."

Alex Rivera

Cofundador y CTO, AI Startup (YC W24)

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