Data Wissenschaft & MLOps
Wir setzen MLOps ein, um zuverlässige Produkte in kürzester Zeit zu industrialisieren.
Unsere MLOps-Methodik liefert schnell und effektiv skalierbare AI Modelle.
Maschinelles Lernen (ML) ist eine Form von AI , die es einem System ermöglicht, kontinuierlich von data zu lernen, und zwar durch virtuelle Algorithmen anstelle einer expliziten Programmierung. Es bietet einen potenziellen Nutzen für Unternehmen, die data nutzen, um die subtilen Veränderungen im Verhalten, in den Vorlieben und im Zufriedenheitsgrad ihrer Kunden besser zu verstehen.
Doch trotz dieser Möglichkeiten birgt das maschinelle Lernen auch Herausforderungen und Risiken. Erstens müssen komplexe ML-Modelle regelmäßig aktualisiert werden, was hohe Kosten für den Produktionseinsatz verursachen kann. Zweitens: Wenn die Qualität von data nicht genau überwacht wird, kann die AI schnell unter Leistungsdrift und Verzerrungen leiden. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, schließen wir die Lücke zwischen Proofs of Concepts (POC) und Produktion, indem wir unsere Machine Learning Operations (MLOps) Methodik auf alle unsere Data und AI Projekte anwenden.
Unsere Methodik ist vom DevOps-Ansatz inspiriert, der von den innovativsten Softwareunternehmen verwendet wird und Softwareentwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops) miteinander verbindet.
Sie zielt darauf ab, den Lebenszyklus der Systementwicklung zu verkürzen und eine kontinuierliche Bereitstellung mit hoher Softwarequalität zu gewährleisten.
Unser MLOps-Ansatz hilft Unternehmen bei der nahtlosen Industrialisierung und Skalierung ihrer AI Produkte.
Der traditionelle Ansatz, die Fähigkeiten des Maschinellen Lernens zu nutzen, hat mehrere Nachteile:
Data Die Wissenschaftler sehen kaum Produktionszwänge voraus. Sie arbeiten in Silos ohne Interaktion mit Software- oder data Ingenieuren. Ihre einmaligen Analysen in Python-Notebooks müssen von nachgelagerten Ingenieuren nachbearbeitet werden, um den Anforderungen der Industrialisierung gerecht zu werden. Dies führt zu Langsamkeit und verkürzt die Markteinführungszeit.
Ein Mangel an Agilität, der zu einem hohen operativen Risiko führt. Sollten sich die erstellten Algorithmen als voreingenommen, instabil oder anfällig für Kundenunzufriedenheit erweisen, können Unternehmen nicht in einem akzeptablen Zeitrahmen reagieren.
Wir denken zuerst an das Produkt, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre AI Assets reibungslos in die Produktion zu überführen und gleichzeitig Einschränkungen und Risiken bei der Industrialisierung zu berücksichtigen. Unser MLOps-Modell basiert auf einem soliden Ökosystem, und wir wenden dieselben Prozesse für jedes AI Projekt an, das wir liefern, vom POC bis zur Produktbereitstellung.
Ein erfolgreicher MLOps-Ansatz zur Beschleunigung der data & AI Transformation von Organisationen
Ein solider Überwachungsstack.
Wir testen alle Daten, Funktionen und Modelle vor jeder neuen Version, um Qualitäts- oder Leistungsabweichungen zu vermeiden.
Unsere Daten, Modelle und Lernexperimente werden alle versioniert und protokolliert, um ein schnelles Rollback im Falle von Produktionsstörungen zu gewährleisten.
Eine widerstandsfähige Infrastruktur für maschinelles Lernen.
Wir betten alle Vermögenswerte des maschinellen Lernens (Code, Daten, Modelle) in eine Pipeline für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CICD) ein, um eine schnelle und nahtlose Einführung in die Produktion zu gewährleisten.
Eine starke Kultur der Zusammenarbeit.
Wir stellen sicher, dass alle Beteiligten auf der gleichen Ebene arbeiten und die besten Praktiken der Softwareentwicklung auf datenwissenschaftliche Projekte anwenden (Versionierung, Einsatzumgebungen, Tests).
Lesen Sie unseren Data Science Blog-Beitrag, in dem wir erklären, wie wir MLOPS für unsere Kunden anwenden.
Unsere Data Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler entwickeln mit Leidenschaft industrialisierte Lösungen und stellen sich komplexen Herausforderungen.
Data Science ist ein anspruchsvolles Gebiet mit sich ständig weiterentwickelnden Methoden und technologischen Fortschritten. Unser Team bleibt an der Spitze dieser Veränderungen und hat stets ein Auge auf die Anpassung an neue Geschäftsanforderungen.
Mit unseren Fachkenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens, hochqualifizierten und motivierten Datenexperten in Kombination mit einer einzigartigen Methodik der Zusammenarbeit und einer Denkweise, bei der das Produkt an erster Stelle steht, hilft Ihnen unser Data Science-Team bei der Lösung Ihrer schwierigsten Probleme.
Wir sind pragmatische und ergebnisorientierte Ingenieure: Wir fügen unserer Arbeit modernste Algorithmen zu, wobei die einfache Implementierung und die kurzfristige Rentabilität der Investition im Vordergrund stehen.
Wir lösen Probleme.
Wie können Sie Ihren Customer Lifetime Value verbessern? Eine Customer Journey besser verstehen? Wie können Sie die Bewegung eines brandneuen Produkts vorhersagen oder neue Verbrauchertrends in mehreren Millionen von Posts in sozialen Netzwerken finden?
Unsere data Wissenschaftler haben nachweisliche Erfolge bei der Lösung von Problemen für mehrere große Unternehmen in verschiedenen Sektoren erzielt.
Wir arbeiten mit Einzelhandels-, Luxus-, Finanzdienstleistungs-, Pharma-, Private-Equity- und sogar Telekommunikationsunternehmen zusammen, um maschinelles Lernen und Analytik zu nutzen, um wirkungsvolle Lösungen für unsere Kunden zu entwickeln.
Bei Artefact haben wir direkte Interaktionen mit den Endnutzern der von uns implementierten Lösungen. Das erlaubt uns, Data Science nicht nur der Schönheit wegen zu betreiben, sondern um echte Bedürfnisse zu erfüllen. Unmittelbares Feedback über den Mehrwert, den es bringen kann, die Herausforderung, die es zu beantworten gilt, und die Art und Weise, wie Ihr Produkt verwendet wird, zu erhalten, ermöglicht es Ihnen, sich wirklich auf das zu konzentrieren, was wichtig ist, und eine Lösung zu entwickeln, die dem Benutzer hilft."
Louise, Data Wissenschaftlerin
Wir arbeiten in Feature-Teams, um Silos aufzubrechen.
In den meisten Unternehmen arbeiten die wissenschaftlichen Teams von data in Silos. Ihre Dienste lassen sich nicht über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg skalieren, und allzu oft schaffen sie "Black Box"-Lösungen, die nur wenige Menschen verstehen und pflegen können.
Bei Artefact brechen wir diese Silos auf, um gemeinsame Geschäftsziele zu erreichen. Unsere Datenwissenschaftler arbeiten kollaborativ in Funktionsteams mit Stakeholdern wie Geschäftsinhabern, Softwareingenieuren, DevOps und UX-Designern zusammen, um sicherzustellen, dass alle Ziele und Prioritäten berücksichtigt werden.
Die Arbeit mit Product Ownern, Software Engineers und anderen Data Scientists ist eine wirklich bereichernde Erfahrung. Die Zuständigkeiten innerhalb des Teams sind viel klarer, was bedeutet, dass die Data Scientists viel mehr Zeit haben, um sich auf technische Aufgaben zu konzentrieren, während sie über alle Aspekte des Projekts auf dem Laufenden bleiben. Die Einhaltung der Best Practices der agilen Methodik sorgt auch für mehr Struktur und stellt sicher, dass wir immer das priorisieren, was den größten Nutzen bringt.
Paul, Data Wissenschaftler
Wir denken zuerst an das "Produkt"!
Wir hören nicht beim POC (Proof of Concept) auf, wir gehen immer weiter bis zur Industrialisierung und liefern wirkungsvolle und belastbare Produkte.
Unsere Data Scientists sind bestrebt, industrialisierte Software zu liefern. Die Bereitstellung einer wertvollen und zuverlässigen Lösung hat für uns oberste Priorität, weit vor der Feinabstimmung unserer KI-Algorithmen. Der Aufbau eines soliden Fundaments in unserem Projekt ermöglicht es uns, nahtlos und schnell neue Funktionen für einen erhöhten Wert einzusetzen.
Es gibt in der Regel viele mögliche innovative Lösungen für ein Problem. Diejenige zu finden, die im Kontext der Bedürfnisse, Einschränkungen und technischen Stacks unserer Kunden optimal ist, darin liegt die Raffinesse. Wir gehen in der Regel weiter als der Proof of Concept in einer isolierten Umgebung. Ein Modell in Produktion zu bringen ist eine komplexe Aufgabe, die Best Practices in MLOps, rigorose Überwachung und Evaluierung erfordert, um das beste Leistungsniveau zu gewährleisten und aufrechtzuerhalten, während die technischen und ethischen Implikationen berücksichtigt werden.
Karim, Data Wissenschaftlerin
Unsere Stärke,
Unsere Expertisen.
Die Datenwissenschaft befindet sich an der Schnittstelle von angewandtem Fachwissen, Mathematik, Statistik und Informatik.
Um unsere F&E-Bemühungen zu fördern, besser auf die Bedürfnisse unserer Kunden einzugehen und die neuesten KI-Fortschritte in unseren Projekten anzuwenden, haben wir unter Artefact eine Reihe von Arbeitsgruppen eingerichtet, die sich auf jedes Teilgebiet des maschinellen Lernens spezialisiert haben.
Wie sieht das Leben eines Data Wissenschaftlers auf Artefact aus?
Arbeiten an komplexen und anspruchsvollen Missionen
Von der Lieferkette bis zum Kundenservice haben unsere Datenwissenschaftler an verschiedenen herausfordernden Themen gearbeitet: Vorhersage des Anrufvolumens in Call-Centern, automatisierte Beantwortung von Kundenanfragen, Erkennung von Trends beim Schönheits- oder Luxuskonsum oder sogar Unterstützung von Ärzten bei der Erkennung von Krebszellen in Röntgenbildern.
Die Arbeit bei Artefact ist auch eine Gelegenheit für technisch versierte Ingenieure, ihr Geschäftsverständnis zu entwickeln und die Feinheiten der meisten wichtigen Branchen besser zu verstehen. Alle unsere Data Scientists sind für die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen zuständig, die sehr spezielle geschäftliche Herausforderungen beantworten. Sie arbeiten Hand in Hand mit unseren Kunden auf Führungsebene, um die Akzeptanz zu fördern und die Geschäftslogik in intelligente KI-Produkte einzubetten.
Eines der spannendsten Dinge an der Arbeit bei Artefact ist die Vielfalt der Themen, die wir angehen. Der Begriff "Data Science" kann ein breites Spektrum an Fähigkeiten in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, Vorhersage oder Optimierung abdecken, um nur einige zu nennen. Daher bringt jede neue Mission ihren Anteil an neuen Algorithmen zum Testen und neuen Technologien zum Experimentieren mit sich. Aber die Auswahl des richtigen Modells für die Aufgabe ist nicht die einzige Aufgabe eines Datenwissenschaftlers: Wir brauchen ein sehr gutes Verständnis der geschäftlichen Einsätze, um zu wissen, wo wir den größten Nutzen bringen können, was bedeutet, dass wir eng mit Beratern und mit unserem Kunden zusammenarbeiten. Damit unsere Arbeit langfristig nützlich ist, stimmen wir uns auch mit Software-Ingenieuren ab und wenden Software-Best-Practices an, um unsere Erkenntnisse in ein Produkt zu verwandeln.
Ombeline, Data Wissenschaftlerin
Eine spezielle Schulungsschiene, um unsere Teams zu fördern
Data Science ist ein sich ständig veränderndes Feld und wir legen Wert darauf, unsere Ingenieure kontinuierlich weiterzubilden.
Data Scientists bei Artefact können von einem großen Angebot an internen und externen Schulungen profitieren, die von unserer Schulungsabteilung sorgfältig ausgewählt werden und ihnen helfen, die technologische Grenze zu erreichen.
Wir bieten:
- Schulungen zum maschinellen Lernen (NLP, Vorhersage, Computer Vision, ML Operations...)
- Zugang zu Cloud-Zertifizierungen (GCP, Azure, AWS)
- Soft-Skill-Trainings (Mündliche und schriftliche Präsentation, Verhandlung, Projektmanagement)
Die Ausbildung hört damit nicht auf: Eine typische Woche eines Datenwissenschaftlers ist durchdrungen von Gelegenheiten zum Lernen. Wie wir gerne sagen: "Feedback ist ein Geschenk" und unsere Kultur ist um technische Veranstaltungen herum aufgebaut, wie z. B. unser TechTex, bei dem wir unsere neuesten Projekterfolge und -misserfolge teilen, oder unser Code Base Committee (CBC), bei dem der Code unserer Projekte von unseren Programmiergurus herausgefordert wird!
Ein technisches Unternehmen innerhalb eines Beratungsunternehmens
Artefact ist ein Beratungsunternehmen, aber das DS-Team ist in erster Linie eine technische Abteilung:
- Wir nutzen die neuesten Modell- und ML-Bibliotheken wie Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT und seine Varianten (CamemBERT, DistilBERT, ...) und viele mehr
- Wir sind Multi-Cloud und zertifizierter Premium-Kunde in den größten Clouds wie GCP, Azure oder AWS
- Wir bauen KI-Produkte, die ML Ops-Frameworks und Dienstprogramme wie Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations und viele mehr nutzen.
Wir fördern Forschung und Entwicklung innerhalb unserer Teams, um mit den neuesten Veröffentlichungen in der Tech-Welt auf dem Laufenden zu bleiben.
Um mehr über unsere Projekte und Lieblingssoftware zu erfahren, besuchen Sie unsere 
Wir tragen auch zur Open-Source-Community bei. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie bitte unsere 
Robin Doumerc, Weltweiter CTO Artefact
Unser Feld hat sich in den letzten Jahren ständig weiterentwickelt, mit neuen Algorithmen, Methoden und Implementierungen. In diesem sich ständig verändernden Ökosystem auf dem Laufenden zu bleiben, kann eine entmutigende Aufgabe sein, wenn man alleine ist. Daher ist die kontinuierliche Weiterbildung im Team ein wesentlicher Bestandteil unseres Lebens bei Artefact, entweder durch interne Projekte, in denen sie die neueste Technologie an einem Problem ausprobieren können, das ihnen täglich begegnet, oder durch die Zeit, die wir uns während unserer monatlichen Schulungstage nehmen. Indem wir unseren Data Scientists die Möglichkeit geben, sich weiter in topaktuellen Themen fortzubilden, stellen wir sicher, dass wir ihre Neugier aufrechterhalten, aber auch teilweise ihr Wohlbefinden innerhalb des Teams.
Karriere
Unser Team verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei Einsätzen mit Propensity Modeling und Empfehlungssystemen. Kontaktieren Sie uns und setzen Sie sich schnell mit einem unserer Experten in Verbindung, wenn Sie mehr über unsere Expertisen erfahren möchten.
Wenn Sie bei uns mitmachen möchten, folgen Sie bitte unserer Karrierewebseite.
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