Alejandro Varela Vázquez
Ciencia e Ingeniería de Datos, Universidade da Coruña. Vivo en Turku, Finlandia. Construí STAIR y lo mantengo en marcha.
No es una demo
STAIR lleva en producción sin supervisión desde finales de junio de 2026: pipeline diario, 72 modelos en producción, reentreno mensual automático con promoción verificada, una API pública y un frontend multilingüe. Entregué el sistema como Trabajo de Fin de Grado y siguió en marcha. Una sola persona lo construyó, lo despliega y lo arregla cuando falla. Tiempo desde el primer commit hasta producción: dos meses y medio.
Tres cosas que merece la pena saber
Un bug corrompió en silencio ocho meses de datos.
Ningún test lo detectó. Ningún monitor lo señaló. Era invisible porque todas las comprobaciones que tenía verificaban que el sistema respondía, no que respondía correctamente. La cobertura no es lo mismo que saber qué estás cubriendo.
Búsqueda de hiperparámetros: 8 h 23 min frente a 4 minutos.
Optimizar seis redes neuronales tardó 8 h 23 min. Los modelos de árboles equivalentes tardaron 4 minutos, en un servidor de 2 vCPU / 3,8 GB. Cuando el cómputo es una restricción real y no una línea en la factura de la nube, elegir el modelo es una decisión de ingeniería antes que estadística.
La mayoría de los modelos no baten a comprar y mantener.
Ninguno de los 72 bate de forma robusta al baseline una vez descontados los costes de transacción. Ese resultado está en la portada de este sitio, no enterrado en un anexo. Construir la infraestructura para medirlo con honestidad era el objetivo.
Stack
- PostgreSQL 14
- Python · Prefect · pandas · SQLAlchemy
- scikit-learn · XGBoost · PyTorch
- FastAPI
- Next.js · TypeScript