Ingeniería de MLOps para AD/ADAS — data lake, labeling activo, retraining, monitorización y drift.

Ingeniería de MLOps para AD/ADAS aborda el diseño y la implementación avanzada de pipelines de data lake, etiquetado activo (active labeling) y retraining continuo en sistemas de asistencia a la conducción automatizada. Este enfoque integra ML Ops con algoritmos de percepción basados en CNN y fusión sensorial para protocolos de validación y optimización en ambientes HIL y SIL. La convergencia de técnicas de cloud computing, bases de datos escalables y monitorización de drift permite mantener la robustez predictiva en aplicaciones de ADAS y conducción autónoma, alineándose a consideraciones críticas de control y dinámica vehicular propias de sistemas complejos.

En laboratorio, se emplean bancos de prueba con instrumentación para la adquisición masiva de datos, análisis de fallas y trazabilidad bajo estándares de seguridad funcional y normativa aplicable internacional. La integración con frameworks de CI/CD facilita ciclos de desarrollo iterativos, garantizando cumplimiento con requisitos operativos de seguridad y fiabilidad. La formación prepara profesionales en roles de ML Engineer, Data Scientist, Embedded Systems Engineer, Validation Engineer y Safety Analyst especializados en sistemas AD/ADAS en el sector automotor y aeronáutico.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): MLOps, ADAS, data lake, etiquetado activo, retraining, monitorización, drift, HIL, SIL, CI/CD, seguridad funcional.