Data e MLOps
Aplicamos o MLOps para industrializar produtos confiáveis com rapidez.
Nossa metodologia MLOps oferece AI escaláveis de forma rápida e eficaz.
O Aprendizado de Máquina (ML) é uma forma de AI permite que um sistema aprenda continuamente a partir de data algoritmos eficazes, em vez de programação explícita. Ele oferece um valor potencial para empresas que utilizam data compreender melhor as mudanças sutis no comportamento, nas preferências e nos níveis de satisfação de seus clientes.
Mas, apesar dessas capacidades, o aprendizado de máquina também traz desafios e riscos. Em primeiro lugar, modelos complexos de aprendizado de máquina precisam ser atualizados regularmente, o que pode acarretar altos custos de implantação em produção. Em segundo lugar, se data não for monitorada de perto, a AI sofrer rapidamente desvios de desempenho e viés. Para resolver esses desafios, preenchemos a lacuna entre as Provas de Conceito (POC) e a Produção, aplicando nossa metodologia de Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps) a todos os nossos AI Data AI .
Nossa metodologia é inspirada na abordagem DevOps utilizada pelas empresas de software mais inovadoras, combinando desenvolvimento de software (Dev) e operações de TI (Ops).
Seu objetivo é reduzir o ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas e proporcionar uma entrega contínua com software de alta qualidade.
Nossa abordagem de MLOps ajuda as empresas a industrializar e escalar seus AI de maneira integrada.
A abordagem tradicional de utilizar os recursos do aprendizado de máquina apresenta várias desvantagens:
Data dificilmente prevêem as restrições de produção. Eles trabalham em silos, sem interação com data de software ou data . Suas análises pontuais em notebooks Python precisam ser retrabalhadas por engenheiros de etapas posteriores para se adequarem aos requisitos de industrialização. Isso causa lentidão e reduz o tempo de lançamento no mercado.
A falta de agilidade, que acarreta um alto risco operacional. Caso os algoritmos desenvolvidos se revelem tendenciosos, instáveis ou propensos a causar insatisfação nos clientes, as empresas não serão capazes de responder em um prazo aceitável.
Nossa filosofia é “o produto em primeiro lugar”, para ajudar as empresas a levar seus AI à produção de forma tranquila, antecipando as restrições e os riscos da industrialização. Nosso modelo de MLOps baseia-se em um ecossistema sólido, e aplicamos os mesmos processos em todos AI que entregamos, desde a prova de conceito até a implantação do produto.
Uma abordagem eficaz de MLOps para acelerar a AI data AI das organizações
Uma infraestrutura de monitoramento robusta.
Testamos todos data, recursos e modelos antes de cada novo lançamento para evitar quedas na qualidade ou no desempenho.
Nossos data, modelos e experimentos de aprendizado são todos controlados por versões e registrados em logs para garantir uma reversão rápida em caso de incidentes em produção.
Uma infraestrutura de aprendizado de máquina resiliente.
Incorporamos todos os recursos de aprendizado de máquina (código, data, modelos) em um pipeline de integração contínua e entrega contínua (CICD) para garantir implementações rápidas e sem interrupções na produção.
Uma forte cultura de colaboração.
Garantimos que todas as partes interessadas trabalhem em sincronia e apliquem as melhores práticas de engenharia de software aos projetos Data (controle de versões, ambientes de implantação, testes).
Leia nossa publicação no blog Data , que explica como aplicamos o MLOps para nossos clientes.
Nossos Data são apaixonados pelo desenvolvimento de soluções industrializadas e pela resolução de desafios complexos
Data é uma área desafiadora, com metodologias em constante evolução e avanços tecnológicos. Nossa equipe acompanha de perto essas mudanças, sempre atenta à necessidade de se adaptar às novas demandas do mercado.
Com nossa expertise em aprendizado de máquina, data altamente qualificados e motivados, aliados a uma metodologia de colaboração exclusiva e a uma mentalidade que prioriza o produto, nossa equipe Data irá ajudá-lo a resolver seus problemas mais desafiadores.
Somos engenheiros pragmáticos e focados em resultados: incorporamos algoritmos de ponta ao nosso trabalho, priorizando a facilidade de implementação e o retorno sobre o investimento a curto prazo.
Nós resolvemos problemas.
Como você pode aumentar o valor da vida útil do cliente? Como compreender melhor a jornada do cliente? Como prever o desempenho de um produto totalmente novo ou identificar novas tendências de consumo em milhões de publicações nas redes sociais?
Nossos data possuem um histórico comprovado de resolução de problemas para diversas grandes empresas, em diversos setores.
Trabalhamos com empresas dos setores de varejo, luxo, serviços financeiros, farmacêutico, private equity e até mesmo de telecomunicações, para aproveitar o aprendizado de máquina e a análise de dados a fim de criar soluções de grande impacto para nossos clientes.
Na Artefact, mantemos contato direto com o usuário final das soluções que implementamos. Isso nos permite aplicar data não apenas por uma questão de prestígio, mas para atender a necessidades reais. Receber feedback imediato sobre o valor agregado que ela pode trazer, o desafio a ser superado e como seu produto está sendo utilizado permite que você realmente se concentre no que importa e desenvolva uma solução que seja útil para o usuário.
Louise, Data
Trabalhamos em equipes de recursos para acabar com os silos.
Na maioria das organizações, as equipes data trabalham isoladamente. Seus serviços não se estendem por toda a cadeia de valor e, com muita frequência, criam soluções do tipo “caixa preta” que pouquíssimas pessoas conseguem compreender e manter.
Na Artefact, quebramos essas barreiras para alcançar objetivos comerciais comuns. Nossos data trabalham de forma colaborativa, em equipes multifuncionais, ao lado de partes interessadas, como proprietários de negócios, engenheiros de software, profissionais de DevOps e designers de experiência do usuário, para garantir que todos os objetivos e prioridades sejam levados em consideração.
Trabalhar com Product Owners, engenheiros de software e outros Data é uma experiência verdadeiramente enriquecedora. As responsabilidades dentro da equipe são muito mais claras, o que significa que os Data podem dedicar muito mais tempo às tarefas técnicas, mantendo-se ao mesmo tempo atualizados sobre todos os aspectos do projeto. Respeitar as melhores práticas da metodologia ágil também proporciona mais estrutura, garantindo que sempre priorizemos o que gerará maior valor.
Paul, Data
Para nós, o “produto” vem em primeiro lugar!
Não nos limitamos à fase de POC (prova de conceito); vamos sempre além, até a industrialização, e entregamos produtos de impacto e resilientes.
Nossos Data estão empenhados em fornecer softwares industrializados; implantar uma solução valiosa e confiável é nossa prioridade máxima, muito antes de aperfeiçoar nossos AI . A construção de bases sólidas em nosso projeto nos permite implantar novos recursos de forma rápida e integrada, gerando maior valor.
Geralmente, há muitas soluções inovadoras possíveis para um problema; a sutileza reside em encontrar aquela que é ideal no contexto das necessidades, restrições e pilhas tecnológicas dos nossos clientes. Normalmente, vamos além da prova de conceito em um ambiente isolado. Colocar um modelo em produção é uma tarefa complexa que exige as melhores práticas em MLOps, além de monitoramento e avaliação rigorosos, a fim de garantir e manter o melhor nível de desempenho, ao mesmo tempo em que se abordam as implicações técnicas e éticas.
Karim,Data
Nosso ponto forte:
Nossas áreas de especialização.
Data situa-se na interseção entre o conhecimento aplicado de domínio, a matemática, a estatística e a ciência da computação.
Para impulsionar nossos esforços de P&D, atender melhor às necessidades dos nossos clientes e aplicar os mais recentes AI aos nossos projetos, criamos, na Artefact, um conjunto de equipes especializadas em cada subárea do aprendizado de máquina.
Como é o dia a dia de um Data na Artefact
Trabalhando em missões complexas e desafiadoras
Da cadeia de suprimentos ao atendimento ao cliente, nossos data têm trabalhado em diversos temas desafiadores: prever o volume de chamadas em centrais de atendimento, automatizar respostas às solicitações dos clientes, detectar tendências de consumo nos setores de beleza e de luxo ou até mesmo ajudar médicos a detectar células cancerosas em radiografias.
Trabalhar na Artefact também Artefact uma oportunidade para engenheiros com conhecimentos técnicos aprofundarem sua compreensão do mundo dos negócios e compreenderem melhor as nuances da maioria dos principais setores. Todos data nossos data são responsáveis por criar soluções personalizadas que respondam a desafios empresariais altamente especializados e trabalham em estreita colaboração com nossos clientes de alto escalão para promover a adoção e integrar a lógica de negócios em AI inteligentes AI .
Uma das coisas mais empolgantes de trabalhar na Artefact a variedade de temas que abordamos. O termo data pode abranger uma ampla gama de habilidades nas áreas de processamento de linguagem natural, previsão ou otimização, para citar apenas algumas, de modo que cada nova missão traz consigo novos algoritmos para testar e novas tecnologias para experimentar. Mas escolher o modelo certo para o trabalho não é a única responsabilidade de um data : precisamos de um entendimento muito bom dos desafios do negócio para saber onde podemos agregar mais valor, o que significa que trabalhamos em estreita colaboração com consultores e com nosso cliente. Para que nosso trabalho seja útil a longo prazo, também coordenamos com engenheiros de software e aplicamos as melhores práticas de software para transformar nossas ideias em um produto.
Ombeline, Data
Um programa de treinamento específico para ajudar nossas equipes a crescer
Data é uma área em constante evolução, e estamos empenhados em oferecer treinamento contínuo aos nossos engenheiros.
Data da Artefact acesso a um amplo conjunto de treinamentos internos e externos, cuidadosamente selecionados pelo nosso departamento de treinamento, o que os ajuda a alcançar a vanguarda tecnológica.
Oferecemos:
– Cursos de aprendizado de máquina (PNL, previsão, visão computacional, operações de aprendizado de máquina…)
– Acesso a Cloud (GCP, Azure, AWS)
– Cursos de competências interpessoais (apresentação oral e escrita, negociação, gestão de projetos)
A formação não se limita a isso: a semana típica data está repleta de oportunidades de aprendizado. Como gostamos de dizer, “o feedback é um presente”, e nossa cultura gira em torno de eventos de tecnologia, como o nosso TechTex, onde compartilhamos os sucessos e fracassos dos nossos projetos mais recentes, ou o nosso Comitê de Base de Código (CBC), onde o código dos nossos projetos é analisado pelos nossos programadores especialistas!
Uma empresa de tecnologia dentro de uma empresa de consultoria
Artefact uma empresa de consultoria, mas a equipe DS é, antes de tudo, um departamento de tecnologia:
– Utilizamos os modelos e bibliotecas de ML mais recentes, como Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT e suas variantes (CamemBERT, DistilBERT, …) e muitos outros
– Trabalhamos em múltiplas cloud somos clientes premium certificados nas principais plataformas de nuvem, como GCP, Azure ou AWS
– Desenvolvemos AI utilizando frameworks e utilitários de ML Ops, como Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations e muitos outros!
Promovemos a pesquisa e o desenvolvimento dentro de nossas equipes para nos mantermos atualizados com as últimas novidades do mundo da tecnologia.
Para saber mais sobre nossos projetos e nossos softwares favoritos, confira nosso 
Também contribuímos para a comunidade de código aberto. Para saber mais, consulte nosso 
Robin Doumerc, Diretor de Tecnologia Global Artefact
Nossa área tem passado por uma evolução constante nos últimos anos, com novos algoritmos, métodos e implementações. Manter-se atualizado nesse ecossistema em constante mudança pode ser uma tarefa desafiadora se você estiver sozinho. Por isso, o treinamento contínuo em equipe é parte essencial da nossa vida na Artefact, seja por meio de projetos internos onde eles podem experimentar as tecnologias mais recentes em problemas que enfrentam no dia a dia, seja com tempo dedicado durante nossos dias de treinamento mensais. Permitir que nossos Data continuem aprendendo sobre temas de ponta garante que mantenhamos sua curiosidade, mas também, em parte, seu bem-estar dentro da equipe.
Junte-se a nós
Nossa equipe possui um histórico comprovado em projetos envolvendo modelagem de propensão e sistemas de recomendação. Entre em contato conosco para falar rapidamente com um de nossos especialistas caso deseje saber mais sobre nossas áreas de especialização.
Se você quiser se juntar a nós, acesse nossa página de carreiras.
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