Data Ciencia y MLOps
Aplicamos MLOps para industrializar productos fiables con rapidez.
Nuestra metodología MLOps permite crear AI escalables de forma rápida y eficaz.
El aprendizaje automático (ML) es una forma de AI permite a un sistema aprender continuamente a partir de data algoritmos eficaces, en lugar de mediante una programación explícita. Servicios para las empresas que utilizan data comprender mejor los cambios sutiles en el comportamiento, 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 acarrear elevados costes de implementación en producción. En segundo lugar, si no se supervisa de cerca data , la AI sufrir rápidamente desviaciones en el rendimiento y sesgos. Para resolver estos retos, reducimos la brecha entre las pruebas de concepto (POC) y la producción aplicando nuestra metodología de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) a todos nuestros AI Data AI .
Nuestra metodología se inspira en el enfoque DevOps que utilizan 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 ofrecer una entrega continua con software de alta calidad.
Nuestro enfoque de MLOps ayuda a las empresas a industrializar y escalar sus AI de forma fluida.
El enfoque tradicional de utilizar las capacidades del aprendizaje automático presenta varios inconvenientes:
Data apenas prevén las limitaciones de producción. Trabajan de forma aislada, sin interactuar con data de software o 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.
La falta de agilidad, que conlleva un elevado riesgo operativo. En caso de que los algoritmos desarrollados resulten sesgados, inestables o propensos a generar insatisfacción entre los clientes, las empresas no podrán responder en un plazo aceptable.
Nuestro enfoque se centra en el «producto primero» para ayudar a las empresas a llevar sus 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 AI que llevamos a cabo, desde la prueba de concepto hasta la implementación del producto.
Un enfoque eficaz de MLOps para acelerar la AI de las organizaciones en materia de data AI
Una sólida infraestructura de monitorización.
Comprobamos todos data, funciones y modelos antes de cada nueva versión para evitar cualquier deterioro en la calidad o el rendimiento.
Nuestros data, modelos y experimentos de aprendizaje cuentan con control de versiones y se registran para garantizar una rápida reversión en caso de incidentes en producción.
Una infraestructura de aprendizaje automático resistente.
Incorporamos todos los recursos de aprendizaje automático (código, data, modelos) en un proceso de integración y entrega continuas (CICD) para garantizar implementaciones rápidas y fluidas en producción.
Una sólida cultura de colaboración.
Nos aseguramos de que todas las partes interesadas trabajen en el mismo plano y apliquen las mejores prácticas de ingeniería de software a los proyectos Data (control de versiones, entornos de implementación, pruebas).
Lee nuestra entrada del blog Data , en la que explicamos cómo aplicamos MLOps para nuestros clientes.
A nuestros Data les apasiona desarrollar soluciones industrializadas y abordar retos complejos
Data es un campo exigente, con metodologías y avances tecnológicos en constante evolución. Nuestro equipo se mantiene al día de estos cambios y siempre está atento a cómo adaptarse a las nuevas necesidades empresariales.
Gracias a nuestra experiencia en aprendizaje automático, a data altamente cualificados y motivados, junto con una metodología de colaboración única y una mentalidad centrada en el producto, nuestro equipo Data le ayudará a resolver sus problemas más complejos.
Somos ingenieros pragmáticos y orientados a los resultados: incorporamos a nuestro trabajo algoritmos de última generación, dando prioridad a la facilidad de implementación y al retorno de la inversión a corto plazo.
Resolvemos problemas.
¿Cómo puedes mejorar el valor del ciclo de vida del cliente? ¿Cómo comprender mejor el recorrido del cliente? ¿Cómo predecir el éxito de un producto totalmente nuevo o detectar nuevas tendencias de consumo entre millones de publicaciones en redes sociales?
Nuestros data cuentan con una trayectoria probada en la resolución de problemas para varias grandes empresas de diversos sectores.
Trabajamos con empresas de los sectores minorista, del lujo, de servicios financieros, farmacéutico, de capital riesgo e incluso de telecomunicaciones, con el fin de aprovechar el aprendizaje automático y el análisis de datos para crear soluciones eficaces para nuestros clientes.
«En Artefact, mantenemos un contacto directo con el usuario final de las soluciones que implementamos. Esto nos permite aplicar data no solo por el simple 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 le permite centrarse realmente en lo que importa y desarrollar una solución que resulte útil para el usuario».
Louise, Data
Trabajamos en equipos funcionales para acabar con los silos.
En la mayoría de las organizaciones, los equipos 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 data trabajan en colaboración, en equipos funcionales, junto con 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 responsables de producto, los ingenieros de software y otros Data es una experiencia realmente enriquecedora. Las responsabilidades dentro del equipo están mucho más definidas, lo que significa que los Data pueden dedicar mucho más tiempo a las tareas técnicas, sin dejar de estar al tanto 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.
Paul, Data
¡Para nosotros, el «producto» es lo primero!
No nos quedamos en la fase de prueba de concepto (POC), sino que siempre vamos más allá hasta la industrialización y ofrecemos productos eficaces y resistentes.
Nuestros Data se comprometen a ofrecer software industrializado; nuestra principal prioridad es implementar una solución valiosa y fiable, mucho antes de perfeccionar nuestros AI . Establecer unas bases sólidas en nuestro proyecto nos permite implementar nuevas funcionalidades de forma fluida y rápida para aumentar el valor añadido.
Por lo general, existen muchas soluciones innovadoras posibles para un problema; la sutileza radica en encontrar aquella que resulte óptima en el contexto de las necesidades, las limitaciones y las pilas tecnológicas 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 el uso de las mejores prácticas en MLOps, así como una supervisión y evaluación rigurosas, con el fin de garantizar y mantener el mejor nivel de rendimiento, al tiempo que se abordan las implicaciones técnicas y éticas.
Karim,Data
Nuestro punto fuerte:
Nuestras áreas de especialización.
Data se sitúa en la intersección entre el conocimiento aplicado de un ámbito concreto, las matemáticas, la estadística y la informática.
Con el fin de impulsar nuestra labor de I+D, responder mejor a las necesidades de nuestros clientes y aplicar los últimos AI a nuestros proyectos, en Artefact hemos creado una serie de grupos de trabajo especializados en cada una de las subdisciplinas del aprendizaje automático.
Artefact Cómo es el día a día de un Data en Artefact
Trabajar en misiones complejas y exigentes
Desde la cadena de suministro hasta la atención al cliente, nuestros 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 Artefact 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 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 AI inteligentes.
Una de las cosas más interesantes de trabajar en Artefact la variedad de temas que abordamos. El término 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 nuevo proyecto 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 data : necesitamos comprender muy bien los retos empresariales para saber dónde podemos aportar el máximo valor, lo que significa que trabajamos en estrecha colaboración con los consultores y con nuestro cliente. Para que nuestro trabajo sea útil a largo plazo, también coordinamos con los ingenieros de software y aplicamos las mejores prácticas de software para convertir nuestros conocimientos en un producto.
Ombeline, Data
Un programa de formación específico para ayudar a nuestros equipos a crecer
Data es un campo en constante evolución y nos comprometemos a formar continuamente a nuestros ingenieros.
Data de Artefact beneficiarse de una amplia oferta de formación interna y externa, cuidadosamente seleccionada por nuestro departamento de formación, que les ayuda a situarse a la vanguardia tecnológica.
Ofrecemos:
– Cursos de formación en aprendizaje automático (PNL, predicción, visión artificial, operaciones de aprendizaje automático…)
– Acceso a Cloud (GCP, Azure, AWS)
– Cursos de formación en habilidades sociales (presentaciones orales y escritas, negociación, gestión de proyectos)
La formación no se queda ahí: la semana data típico 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 programadores expertos ponen a prueba el código de nuestros proyectos.
Una Compañia tecnológica Compañia una Compañia de consultoría
Artefact una Compañia de consultoría, pero el equipo de DS es, ante todo, un departamento técnico:
– Utilizamos los últimos modelos y bibliotecas de aprendizaje automático, como Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT y sus variantes (CamemBERT, DistilBERT, etc.), entre muchos otros:
– Operamos en múltiples cloud somos clientes premium certificados de las principales plataformas, como GCP, Azure o AWS:
– Creamos AI aprovechando marcos y utilidades de ML Ops como Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations y muchos más.
Fomentamos la investigación y el desarrollo dentro de nuestros equipos para estar al día de las últimas novedades del mundo tecnológico.
Para saber más sobre nuestros proyectos y nuestro software favorito, echa un vistazo a nuestro 
También colaboramos con la comunidad de código abierto. Para obtener más información, consulta nuestra 
Robin Doumerc, director tecnológico global de Artefact
Nuestro campo 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 hace en solitario. 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 Data sigan formándose en temas de vanguardia garantiza que mantengamos su curiosidad, pero también, en parte, su bienestar dentro del equipo.
Únase a nosotros
Nuestro equipo cuenta con una trayectoria contrastada en proyectos relacionados con modelos de propensión y sistemas de recomendación. Ponte en contacto con nosotros y habla rápidamente con uno de nuestros expertos si deseas obtener más información sobre nuestros servicios.
Si quieres unirte a nosotros, visita nuestra página web de empleo.
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