Data Ciencia y MLOps
Aplicamos MLOps para industrializar productos confiables a gran velocidad.
Nuestra metodología MLOps permite crear modelos AI escalables de forma rápida y eficaz.
El aprendizaje automático (ML) es una forma de AI que permite a un sistema aprender continuamente de data mediante algoritmos eficaces, en lugar de mediante una programación explícita. Ofrece un valor potencial a las empresas que utilizan data para comprender mejor los cambios sutiles en los comportamientos, las preferencias y los niveles de satisfacción de sus clientes.
Sin embargo, a pesar de estas capacidades, el aprendizaje automático también plantea retos y riesgos. En primer lugar, los modelos complejos de aprendizaje automático deben actualizarse periódicamente, lo que puede suponer elevados costes de implementación en producción. En segundo lugar, si no se supervisa de cerca la calidad del data, el AI puede sufrir rápidamente desviaciones en el rendimiento y sesgos. Para hacer frente a estos retos, reducimos la brecha entre las pruebas de concepto (POC) y la fase de producción aplicando nuestra metodología de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) a todos nuestros proyectos Data y AI.
Nuestra metodología se inspira en el enfoque DevOps utilizado por las empresas de software más innovadoras, combinando el desarrollo de software (Dev) y las operaciones de TI (Ops).
Su objetivo es acortar el ciclo de vida del desarrollo de sistemas y proporcionar entrega continua con alta calidad de software.
Nuestro enfoque de MLOps ayuda a las empresas a industrializar y escalar sin problemas sus productos AI.
El enfoque tradicional de utilizar las capacidades del Machine Learning tiene varios inconvenientes:
Data Los científicos apenas prevén limitaciones de producción. Trabajan de forma aislada, sin interactuar con los ingenieros de software ni con los de data. Sus análisis puntuales en cuadernos de Python deben ser reelaborados por los ingenieros de fases posteriores para adaptarlos a los requisitos de industrialización. Esto provoca retrasos y reduce el tiempo de comercialización.
Una falta de agilidad, que conduce a un alto riesgo operativo. En caso de que los algoritmos producidos se revelen sesgados, inestables o propensos a la insatisfacción del cliente, las empresas no podrán responder en un plazo aceptable.
Nuestro enfoque se centra en el “producto ante todo” para ayudar a las empresas a llevar sus activos AI a la fase de producción sin contratiempos, anticipándonos a las limitaciones y los riesgos de la industrialización. Nuestro modelo MLOps se basa en un ecosistema sólido, y aplicamos los mismos procesos a todos los proyectos AI que llevamos a cabo, desde la prueba de concepto hasta la implementación del producto.
Un enfoque eficaz de MLOps para acelerar la transformación de las organizaciones hacia los modelos data y AI
Una pila de monitoreo sólida.
Probamos todos los componentes, funciones y modelos de data antes de cada nuevo lanzamiento para evitar cualquier deterioro en la calidad o el rendimiento.
Nuestros modelos data y nuestros experimentos de aprendizaje están todos controlados por versiones y registrados para garantizar una rápida reversión en caso de incidentes en producción.
Una infraestructura de aprendizaje automático resiliente.
Incorporamos todos los recursos de aprendizaje automático (código, data, modelos) en un proceso de integración y entrega continuas (CI/CD) para garantizar implementaciones rápidas y fluidas en producción.
Una cultura de colaboración sólida.
Nos aseguramos de que todas las partes implicadas trabajen en el mismo entorno y aplicamos las mejores prácticas de ingeniería de software a los proyectos de Data Science (control de versiones, entornos de implementación, pruebas).
Lee nuestra entrada del blog de Data Science, en la que explicamos cómo aplicamos MLOPS para nuestros clientes.
A nuestros científicos del equipo Data les apasiona desarrollar soluciones industrializadas y abordar retos complejos
Data La ciencia es un campo exigente, con metodologías en constante evolución y avances tecnológicos continuos. Nuestro equipo se mantiene al día de estos cambios, siempre atento a la necesidad de adaptarse a las nuevas necesidades empresariales.
Gracias a nuestra experiencia en aprendizaje automático, a nuestros expertos en data, altamente cualificados y motivados, junto con una metodología de colaboración única y una mentalidad centrada en el producto, nuestro equipo de Data Science le ayudará a resolver sus problemas más complejos.
Somos ingenieros pragmáticos y enfocados en resultados: infundimos nuestro trabajo con algoritmos de vanguardia, manteniendo como prioridad la facilidad de implementación y el retorno de la inversión a corto plazo.
Resolvemos problemas.
¿Cómo puedes mejorar el valor de vida de tus clientes? ¿Entender mejor el recorrido de un cliente? ¿Cómo predices el movimiento de un producto completamente nuevo o encuentras nuevas tendencias de consumo en millones de publicaciones en redes sociales?
Nuestros científicos de data cuentan con una trayectoria probada en la resolución de problemas para varias grandes empresas de diversos sectores.
Trabajamos con empresas minoristas, de lujo, de servicios financieros, farmacéuticas, de capital privado o incluso de telecomunicaciones, para aprovechar el aprendizaje automático y el análisis con el fin de crear soluciones de impacto para nuestros clientes.
”En Artefact, mantenemos un contacto directo con el usuario final de las soluciones que implementamos. Esto nos permite dedicarnos a la ciencia de data no solo por el mero hecho de hacerlo, sino para dar respuesta a necesidades reales. Recibir comentarios inmediatos sobre el valor añadido que puede aportar, el reto al que hay que dar respuesta y cómo se utiliza su producto nos permite centrarnos realmente en lo que importa y desarrollar una solución que resulte de ayuda para el usuario».”
Luisa, Data Científico
Trabajamos en equipos de funcionalidades para romper silos.
En la mayoría de las organizaciones, los equipos científicos de data trabajan de forma aislada. Sus servicios no se extienden a lo largo de toda la cadena de valor y, con demasiada frecuencia, crean soluciones de ‘caja negra’ que muy pocas personas pueden comprender y mantener.
En Artefact, rompemos estas barreras para alcanzar objetivos empresariales comunes. Nuestros científicos de data trabajan en colaboración, en equipos funcionales, junto con las partes interesadas —como responsables de negocio, ingenieros de software, profesionales de DevOps y diseñadores de UX— para garantizar que se tengan en cuenta todos los objetivos y prioridades.
Trabajar con los propietarios de producto, los ingenieros de software y los demás científicos de Data es una experiencia realmente enriquecedora. Las responsabilidades dentro del equipo están mucho más definidas, lo que permite a los científicos de Data disponer de mucho más tiempo para centrarse en las tareas técnicas, sin dejar de estar al corriente de todos los aspectos del proyecto. El respeto de las mejores prácticas de la metodología ágil también aporta una mayor estructura, lo que garantiza que siempre demos prioridad a lo que genere mayor valor.
Pablo, Data Científico
¡Pensamos primero en el “Producto”!
No nos detenemos en la etapa de POC (prueba de concepto), siempre vamos más allá hasta la industrialización y entregamos productos impactantes y resilientes.
Nuestros científicos de Data se comprometen a ofrecer software industrializado; nuestra principal prioridad es implementar una solución valiosa y fiable, mucho antes de perfeccionar nuestros algoritmos AI. Establecer unas bases sólidas en nuestro proyecto nos permite implementar nuevas funciones de forma fluida y rápida para aumentar el valor añadido.
Normalmente existen muchas soluciones innovadoras posibles a un problema, la sutileza radica en encontrar la que es óptima en el contexto de las necesidades, restricciones y pilas técnicas de nuestros clientes. Normalmente vamos más allá de la prueba de concepto en un entorno aislado. Poner un modelo en producción es una tarea compleja que exige las mejores prácticas en MLOps, un riguroso monitoreo y evaluación para garantizar y mantener el mejor nivel de rendimiento, a la vez que se abordan las implicaciones técnicas y éticas.
Karim, Data Científico
Nuestra fuerza,
Nuestras especialidades.
La ciencia Data se sitúa en la intersección entre los conocimientos aplicados de un ámbito concreto, las matemáticas, la estadística y la informática.
Con el fin de potenciar nuestra labor de I+D, responder mejor a las necesidades de nuestros clientes y aplicar los últimos avances de AI en nuestros proyectos, en Artefact hemos creado una serie de grupos de trabajo especializados en cada una de las subdisciplinas del aprendizaje automático.
¿Cuál es la vida de un Data Científico ¿a Artefact?
Trabajando en misiones complejas y desafiantes
Desde la cadena de suministro hasta la atención al cliente, nuestros científicos de data han estado trabajando en diversos temas complejos: predecir el volumen de llamadas en los centros de atención telefónica, automatizar las respuestas a las solicitudes de los clientes, detectar tendencias de consumo en los sectores de la belleza y el lujo, o incluso ayudar a los médicos a detectar células cancerosas en las radiografías.
Trabajar en Artefact también supone una oportunidad para que los ingenieros con conocimientos tecnológicos amplíen su visión empresarial y comprendan mejor las sutilezas de la mayoría de los principales sectores. Todos nuestros científicos de data se encargan de diseñar soluciones a medida que respondan a retos empresariales muy específicos y colaboran estrechamente con nuestros clientes de alto nivel para fomentar la adopción e integrar la lógica empresarial en productos inteligentes de AI.
Una de las cosas más interesantes de trabajar en Artefact es la variedad de temas que abordamos. El término «ciencia data» puede abarcar una amplia gama de competencias en ámbitos como el procesamiento del lenguaje natural, la predicción o la optimización, por mencionar solo algunos, por lo que cada nueva misión trae consigo nuevos algoritmos que probar y nuevas tecnologías con las que experimentar. Pero elegir el modelo adecuado para cada tarea no es la única responsabilidad de un científico de data: necesitamos comprender muy bien los retos empresariales para saber dónde podemos aportar más valor, lo que significa que trabajamos en estrecha colaboración con consultores y con nuestro cliente. Para que nuestro trabajo sea útil a largo plazo, también coordinamos con ingenieros de software y aplicamos las mejores prácticas de software para convertir nuestros conocimientos en un producto.
Ombelina, Data Científico
Una pista de entrenamiento dedicada para ayudar a nuestros equipos a crecer
La ciencia Data es un campo en constante evolución y nos comprometemos a formar continuamente a nuestros ingenieros.
Data Los científicos de Artefact pueden beneficiarse de una amplia oferta de cursos de formación internos y externos, seleccionados cuidadosamente por nuestro departamento de formación, que les ayudan a situarse a la vanguardia tecnológica.
Ofrecemos:
– Entrenamientos de aprendizaje automático (PLN, Predicción, Visión por Computadora, Operaciones de ML…)
– Acceso a certificaciones en la nube (GCP, Azure, AWS)
– Capacitaciones en habilidades blandas (presentación oral y escrita, negociación, gestión de proyectos)
La formación no se queda ahí: la semana habitual de un científico de data está repleta de oportunidades para aprender. Como solemos decir, “la retroalimentación es un regalo”, y nuestra cultura se basa en eventos tecnológicos como nuestro TechTex, donde compartimos los éxitos y los fracasos de nuestros últimos proyectos, o nuestro Comité de Código Base (CBC), donde nuestros expertos en programación ponen a prueba el código de nuestros proyectos.
Una empresa de tecnología dentro de una empresa de consultoría
Artefact es una empresa de consultoría, pero el equipo de DS es, ante todo, un departamento técnico:
– Utilizamos los modelos y las bibliotecas de aprendizaje automático más recientes, como Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT y sus variantes (CamemBERT, DistilBERT, etc.), entre muchos otros.
– Somos clientes «multi cloud» y clientes premium certificados en las principales plataformas de cloud, como GCP, Azure o AWS
– Desarrollamos productos AI utilizando marcos y herramientas de ML Ops como Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations y muchos más.
Promovemos la I+D dentro de nuestros equipos para mantenernos al día con los últimos lanzamientos en el mundo de la tecnología.
Para obtener más información sobre nuestros proyectos y software favorito, consulta nuestro 
También contribuimos a la comunidad de código abierto. Para saber más, por favor consulta nuestro 
Robin Doumerc, Director Técnico Global Artefact
Nuestro sector ha experimentado una evolución constante en los últimos años, con nuevos algoritmos, métodos e implementaciones. Mantenerse al día en este ecosistema en constante cambio puede resultar una tarea abrumadora si se está solo. Por ello, la formación continua en equipo es una parte esencial de nuestra vida en Artefact, ya sea a través de proyectos internos en los que pueden probar las últimas tecnologías para resolver problemas cotidianos, o dedicando tiempo específico durante nuestras jornadas de formación mensuales. Permitir que nuestros científicos de Data sigan aprendiendo sobre temas de vanguardia garantiza que mantengamos su curiosidad, pero también, en parte, su bienestar dentro del equipo.
Únete a nosotros
Nuestro equipo tiene una trayectoria probada en misiones que involucran modelado de propensión y sistemas de recomendación. Contáctenos y póngase en contacto rápidamente con uno de nuestros expertos si desea saber más sobre nuestras especialidades.
Si deseas unirte a nosotros, por favor sigue nuestras carreras página web .
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