Data Ciência de Dados e MLOps
Aplicamos MLOps para industrializar produtos confiáveis com rapidez.
Nossa metodologia MLOps fornece modelos AI escalonáveis de forma rápida e eficaz.
O aprendizado de máquina (ML) é uma forma de AI que permite que um sistema aprenda continuamente com o data por meio de algoritmos virtuosos em vez de programação explícita. Ele oferece valor potencial para empresas que usam o data para entender melhor as mudanças sutis no comportamento, nas preferências e nos níveis de satisfação de seus clientes.
Mas, apesar desses recursos, o aprendizado de máquina também traz desafios e riscos. Em primeiro lugar, modelos complexos de ML precisam ser atualizados regularmente, o que pode acarretar altos custos de implantação de produção. Em segundo lugar, se a qualidade do data não for monitorada de perto, o AI pode sofrer rapidamente com desvios de desempenho e distorções. Para resolver esses desafios, fechamos 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 projetos Data e AI.
Nossa metodologia é inspirada na abordagem DevOps usada 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 fornecer entrega contínua com alta qualidade de software.
Nossa abordagem de MLOps ajuda as empresas a industrializar e dimensionar perfeitamente seus produtos AI.
A abordagem tradicional de usar os recursos do aprendizado de máquina tem várias desvantagens:
Data Os cientistas dificilmente preveem as restrições de produção. Eles trabalham em silos sem interação com engenheiros de software ou data. Suas análises pontuais em notebooks Python precisam ser retrabalhadas por engenheiros de downstream para atender aos requisitos de industrialização. Isso gera lentidão e reduz o tempo de lançamento no mercado.
Falta de agilidade, o que leva a um alto risco operacional. Caso os algoritmos produzidos se revelem tendenciosos, instáveis ou propensos à insatisfação do cliente, as empresas não conseguirão responder em um prazo aceitável.
Pensamos no “produto em primeiro lugar” para ajudar as empresas a levar seus ativos AI para a produção sem problemas, antecipando as restrições e os riscos da industrialização. Nosso modelo MLOps baseia-se em um ecossistema sólido e aplicamos os mesmos processos a todos os projetos AI que entregamos, desde o POC até a implantação do produto.
Uma abordagem bem-sucedida de MLOps para acelerar a transformação data e AI das organizações
Uma pilha de monitoramento sólida.
Testamos todos os data, recursos e modelos antes de cada nova versão para evitar desvios de qualidade ou desempenho.
Nossos data, modelos e experimentos de aprendizagem são todos versionados e registrados para garantir uma rápida reversão em caso de incidentes de produção.
Uma infraestrutura de aprendizado de máquina resiliente.
Incorporamos todos os ativos de aprendizado de máquina (código, data, modelos) em um pipeline de integração contínua e entrega contínua (CICD) para garantir implementações rápidas e contínuas na produção.
Uma forte cultura de colaboração.
Garantimos que todas as partes interessadas trabalhem na mesma tela e apliquem as práticas recomendadas de engenharia de software aos projetos científicos do Data (controle de versão, ambientes de implantação, testes).
Leia nossa postagem no blog Data Science explicando como aplicamos o MLOPS para nossos clientes.
Nossos cientistas Data são apaixonados por desenvolver soluções industrializadas e enfrentar desafios complexos
Data A ciência é um campo desafiador, com metodologias e avanços tecnológicos em constante evolução. Nossa equipe acompanha essas mudanças, sempre atenta para se adaptar às novas necessidades dos negócios.
Com nossos conhecimentos especializados em aprendizado de máquina, especialistas em data altamente qualificados e motivados, combinados com uma metodologia de colaboração exclusiva e uma mentalidade de ‘produto em primeiro lugar’, nossa equipe de Ciências do Data o ajudará a resolver seus problemas mais desafiadores.
Somos engenheiros pragmáticos e focados em resultados: incorporamos ao nosso trabalho algoritmos de última geração, tendo como prioridade a facilidade de implementação e o retorno do investimento em curto prazo.
Resolvemos problemas.
Como você pode melhorar o valor do tempo de vida do cliente? Entender melhor a jornada do cliente? Como você pode prever o movimento de um novo produto ou encontrar novas tendências de consumo em vários milhões de publicações em redes sociais?
Nossos cientistas do data têm um histórico comprovado de solução de problemas para várias empresas de grande porte, em diversos setores.
Trabalhamos com empresas de varejo, de luxo, de serviços financeiros, farmacêuticas, de private equity ou até mesmo de telecomunicações, para aproveitar o aprendizado de máquina e a análise para criar soluções impactantes para nossos clientes.
Na Artefact, temos interações diretas com o usuário final das soluções que implementamos. Isso nos permite fazer ciência data não apenas pela beleza, mas para atender a necessidades reais. Obter feedback imediato sobre o valor agregado que pode trazer, o desafio que precisa ser respondido e como seu produto está sendo usado permite que você realmente se concentre no que importa e desenvolva uma solução que será útil para o usuário.”
Louise, Data Cientista
Trabalhamos em equipes de recursos para acabar com os silos.
Na maioria das organizações, as equipes científicas do data trabalham em silos. Seus serviços não são dimensionados em toda a cadeia de valor e, com muita frequência, elas criam soluções do tipo ‘caixa preta’ que poucas pessoas conseguem entender e manter.
Na Artefact, rompemos esses silos para atingir metas comerciais comuns. Nossos cientistas da data trabalham de forma colaborativa, em equipes de recursos, junto com as partes interessadas, como proprietários de negócios, engenheiros de software, DevOps e designers de UX, para garantir que todos os objetivos e prioridades sejam levados em consideração.
Trabalhar com proprietários de produtos, engenheiros de software e outros cientistas do Data é uma experiência realmente enriquecedora. As responsabilidades dentro da equipe são muito mais claras, o que significa que os cientistas do Data podem liberar muito mais tempo para se concentrar em tarefas técnicas, mantendo-se atualizados sobre todos os aspectos do projeto. Respeitar as práticas recomendadas da metodologia ágil também proporciona mais estrutura, garantindo que sempre priorizemos o que produzirá mais valor.
Paulo, Data Cientista
Pensamos primeiro no “produto”!
Não paramos no estágio de POC (prova de conceito), sempre vamos além até a industrialização e fornecemos produtos impactantes e resilientes.
Nossos cientistas Data estão comprometidos com o fornecimento de softwares industrializados. A implantação de uma solução valiosa e confiável é nossa primeira prioridade, muito antes do ajuste fino de nossos algoritmos AI. A construção de bases sólidas em nosso projeto nos permite implantar novos recursos de forma rápida e contínua por um valor maior.
Em geral, há muitas soluções inovadoras possíveis para um problema. Encontrar a solução ideal no contexto das necessidades, restrições e conjuntos técnicos de nossos clientes é onde reside a sutileza. Geralmente, vamos além da prova de conceito em um ambiente isolado. Colocar um modelo em produção é uma tarefa complexa que exige práticas recomendadas em MLOps, monitoramento e avaliação rigorosos para garantir e manter o melhor nível de desempenho e, ao mesmo tempo, abordar as implicações técnicas e éticas.
Karim, Data Cientista
Nossa força,
Nossas especialidades.
A ciência Data está localizada na interseção do conhecimento de domínio aplicado, da matemática, da estatística e da ciência da computação.
Para estimular nosso esforço de P&D, atender melhor às necessidades de nossos clientes e aplicar os mais recentes avanços AI em nossos projetos, criamos, no Artefact, um conjunto de forças-tarefa especializadas em cada subcampo de aprendizado de máquina.
Qual é a vida de um Data Cientista em Artefact ?
Trabalhar em missões complexas e desafiadoras
Da cadeia de suprimentos aos serviços ao cliente, nossos cientistas data têm trabalhado em vários assuntos desafiadores: prever o volume de chamadas em call centers, automatizar as respostas às solicitações dos clientes, detectar tendências de consumo de beleza ou luxo ou até mesmo ajudar os médicos a detectar células cancerosas em raios X.
Trabalhar na Artefact também é uma oportunidade para que os engenheiros experientes em tecnologia desenvolvam sua compreensão dos negócios e entendam melhor as sutilezas da maioria dos principais setores. Todos os nossos cientistas do data estão encarregados de criar soluções personalizadas que responderão a desafios comerciais muito especializados e estão trabalhando lado a lado com nossos clientes de nível executivo para promover a adoção e incorporar a lógica comercial em produtos AI inteligentes.
Um dos aspectos mais empolgantes do trabalho na Artefact é a variedade de assuntos que abordamos. O termo ciência do data pode abranger uma ampla gama de habilidades nos domínios do processamento de linguagem natural, previsão ou otimização, para mencionar apenas alguns, de modo que cada nova missão traz sua cota de novos algoritmos para testar e novas tecnologias para experimentar. Mas escolher o modelo certo para o trabalho não é a única responsabilidade de um cientista da data: precisamos de uma compreensão muito boa dos interesses comerciais 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 trabalhamos em conjunto com engenheiros de software e aplicamos as práticas recomendadas de software para transformar nossas percepções em um produto.
Ombeline, Data Cientista
Uma trilha de treinamento dedicada para ajudar nossas equipes a crescer
A ciência Data é um campo em constante mudança e nosso objetivo é treinar continuamente nossos engenheiros.
Data Os cientistas do Artefact podem se beneficiar de um grande conjunto de treinamentos internos e externos, escolhidos cuidadosamente pelo nosso departamento de treinamento, ajudando-os a alcançar a fronteira tecnológica.
Nós fornecemos:
- Treinamentos de aprendizado de máquina (PNL, previsão, visão computacional, operações de ML...)
- Acesso a certificações de nuvem (GCP, Azure, AWS)
- Treinamentos de habilidades interpessoais (apresentação oral e escrita, negociação, gerenciamento de projetos)
O treinamento não para por aí: uma semana típica de um cientista do data é repleta de oportunidades de aprendizado. Como gostamos de dizer, “Feedback é uma dádiva” e nossa cultura é construída em torno de eventos tecnológicos, como o TechTex, em que compartilhamos os sucessos e fracassos de nossos projetos mais recentes, ou o Comitê de Base de Código (CBC), em que o código de nossos projetos é desafiado por nossos gurus da programação!
Uma empresa de tecnologia dentro de uma empresa de consultoria
A Artefact é uma empresa de consultoria, mas a equipe do DS é, antes de tudo, um departamento de tecnologia:
- Utilizamos as mais recentes bibliotecas de modelos e de ML, como Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT e suas variantes (CamemBERT, DistilBERT, ...) e muitas outras
- Somos clientes premium certificados e com vários cloud nos maiores clouds, como GCP, Azure ou AWS
- Criamos produtos AI aproveitando estruturas e utilitários de ML Ops, como Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations e muitos outros!
Promovemos P&D em nossas equipes para nos mantermos atualizados com os últimos lançamentos do mundo da tecnologia.
Para saber mais sobre nossos projetos e softwares favoritos, confira nossa 
Também contribuímos com a comunidade de código aberto. Para saber mais, consulte nosso 
Robin Doumerc, CTO Global Artefact
Nosso campo tem estado em constante evolução nos últimos anos, com novos algoritmos, métodos e implementações. Manter-se atualizado nesse ecossistema em constante mudança pode ser uma tarefa assustadora se você estiver sozinho. Portanto, o treinamento contínuo em equipe é uma parte essencial da nossa vida na Artefact, seja por meio de projetos internos em que eles podem experimentar a tecnologia mais recente em um problema que encontram todos os dias, seja por meio de tempo dedicado durante nossos dias de treinamento mensais. Permitir que nossos cientistas do Data continuem aprendendo sobre assuntos de ponta garante que mantenhamos sua curiosidade, mas também, em parte, seu bem-estar dentro da equipe.
Junte-se a nós
Nossa equipe tem um histórico comprovado de missões que envolvem modelagem de propensão e sistemas de recomendação. Entre em contato conosco e entre rapidamente em contato com um de nossos especialistas caso queira saber mais sobre nossas especialidades.
Se quiser se juntar a nós, siga nossas carreiras página da web .
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