Data Ciencia y MLOps
Aplicamos MLOps para industrializar productos fiables a gran velocidad.
Nuestra metodología MLOps ofrece modelos escalables AI de forma rápida y eficaz.
El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es una forma de AI que permite a un sistema aprender continuamente de data mediante algoritmos virtuosos en lugar de programación explícita. Servicios valor potencial para las empresas que utilizan data para comprender mejor los sutiles cambios en los comportamientos, preferencias y niveles de satisfacción de sus clientes.
Pero a pesar de estas capacidades, el aprendizaje automático también conlleva retos y riesgos. En primer lugar, los modelos de ML complejos deben actualizarse periódicamente, lo que puede acarrear elevados costes de despliegue de producción. En segundo lugar, si no se vigila de cerca la calidad de data , AI puede sufrir rápidamente desviaciones de rendimiento y sesgos. Para resolver estos problemas, cerramos la brecha entre las pruebas de concepto (POC) y la producción aplicando nuestra metodología de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) a todos nuestros proyectos de 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 de desarrollo de sistemas y proporcionar una entrega continua con una alta calidad de software.
Nuestro enfoque MLOps ayuda a las empresas a industrializar y ampliar sin problemas sus productos AI .
El enfoque tradicional de utilizar las capacidades del aprendizaje automático tiene varios inconvenientes:
Data Los científicos apenas prevén las limitaciones de producción. Trabajan en silos sin interacción con los ingenieros de software o data . Sus análisis puntuales en cuadernos Python tienen que ser reelaborados por los ingenieros posteriores para ajustarse a los requisitos de industrialización. Esto provoca lentitud y reduce el tiempo de comercialización.
La falta de agilidad, que conlleva 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.
Pensamos "primero en el producto" para ayudar a las empresas a que sus activos de AI avancen sin problemas hacia la producción, anticipando al mismo tiempo 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 de AI que llevamos a cabo, desde la fase POC hasta el despliegue del producto.
Un enfoque MLOps de éxito para acelerar la transformación de las organizaciones data & AI
Una sólida pila de monitorización.
Probamos todos los data, funciones y modelos antes de cada nuevo lanzamiento para evitar desviaciones de calidad o rendimiento.
Nuestros data, modelos y experimentos de aprendizaje están todos versionados y registrados para garantizar una rápida reversión en caso de incidentes de producción.
Una infraestructura de aprendizaje automático resistente.
Integramos todos los activos de aprendizaje automático (código, data, modelos) en un proceso de integración continua y entrega continua (CICD) para garantizar una puesta en producción rápida y sin problemas.
Una sólida cultura de colaboración.
Nos aseguramos de que todas las partes interesadas trabajen en el mismo lienzo y apliquen las mejores prácticas de ingeniería de software a los proyectos de Data Science (versionado, entornos de despliegue, pruebas).
Lea nuestra entrada del blog Data Science en la que explicamos cómo aplicamos MLOPS para nuestros clientes.
Nuestros Data Científicos sienten pasión por desarrollar soluciones industrializadas y abordar retos complejos.
Data La ciencia es un campo desafiante, con metodologías y avances tecnológicos en constante evolución. Nuestro equipo se mantiene al tanto de estos cambios, siempre atento a adaptarse a las nuevas necesidades empresariales.
Con nuestros conocimientos de aprendizaje automático, expertos altamente cualificados y motivados de data combinados con una metodología de colaboración única y una mentalidad de "el producto primero", nuestro equipo de Data Science le ayudará a resolver sus problemas más difíciles.
Somos ingenieros pragmáticos y centrados en los resultados: infundimos nuestro trabajo con algoritmos de última generación manteniendo como prioridad la facilidad de implementación y el retorno de la inversión a corto plazo.
Resolvemos problemas.
¿Cómo puede mejorar el valor del tiempo de vida del cliente? ¿Comprender mejor el recorrido de un cliente? ¿Cómo predecir el movimiento de un nuevo producto o encontrar nuevas tendencias de consumo en varios millones de publicaciones en las redes sociales?
Nuestros científicos de data tienen un historial probado de resolución de problemas para varias grandes empresas de diversos sectores.
Trabajamos con empresas minoristas, de lujo, de servicios financieros, farmacéuticas, de capital riesgo o incluso de telecomunicaciones, para aprovechar el aprendizaje automático y la analítica con el fin de crear soluciones impactantes para nuestros clientes.
En Artefact, interactuamos directamente con el usuario final de las soluciones que implantamos. Esto nos permite hacer data ciencia no sólo por la belleza de la misma, sino para responder a necesidades reales. Recibir información inmediata sobre el valor añadido que puede aportar, el reto al que hay que dar respuesta y cómo se utiliza tu producto te permite centrarte realmente en lo que importa y desarrollar una solución que sea de ayuda para el usuario".
Louise, Data Científica
Trabajamos en equipos de características para romper los silos.
En la mayoría de las organizaciones, los equipos científicos de data trabajan en silos. Sus servicios no se extienden a toda la cadena de valor y, con demasiada frecuencia, crean soluciones de "caja negra" que muy pocas personas pueden entender y mantener.
En Artefact, rompemos estos silos para alcanzar objetivos empresariales comunes. Nuestros científicos de data trabajan en colaboración, en equipos de características, junto a partes interesadas como propietarios de empresas, ingenieros de software, DevOps y diseñadores de UX para garantizar que se tienen en cuenta todos los objetivos y prioridades.
Trabajar con propietarios de productos, ingenieros de software y compañeros de Data Scientists es una experiencia realmente enriquecedora. Las responsabilidades dentro del equipo están mucho más claras, lo que significa que los Data Scientists pueden liberar mucho más tiempo para centrarse en tareas técnicas, al tiempo que se mantienen actualizados sobre todos los aspectos del proyecto. Respetar las mejores prácticas de la metodología ágil también proporciona más estructura, garantizando que siempre priorizamos lo que aportará más valor.
Paul, Data Científico
Pensamos primero en el "producto".
No nos detenemos en la fase de POC (prueba de concepto), siempre vamos más allá hasta la industrialización y ofrecemos productos impactantes y resistentes.
Nuestros científicos de Data se comprometen a ofrecer programas informáticos industrializados. Nuestra prioridad es desplegar una solución valiosa y fiable, mucho antes de poner a punto nuestros algoritmos de AI . Construir bases sólidas en nuestro proyecto nos permite desplegar sin problemas y rápidamente nuevas características para un mayor valor.
Suele haber muchas soluciones innovadoras posibles para un problema, encontrar la que sea óptima en el contexto de las necesidades, limitaciones y pilas técnicas de nuestros clientes es donde reside la sutileza. Solemos ir más allá de la prueba de concepto en un entorno aislado. La puesta en producción de un modelo es una tarea compleja que exige las mejores prácticas de MLOps, un seguimiento y una evaluación rigurosos para garantizar y mantener el mejor nivel de rendimiento al tiempo que se abordan las implicaciones técnicas y éticas.
Karim, Data Científico
Nuestra fuerza,
Nuestros conocimientos.
Data se encuentra en la intersección del conocimiento aplicado, las matemáticas, la estadística y la informática.
Para alimentar nuestro esfuerzo de I+D, responder mejor a las necesidades de nuestros clientes y aplicar los últimos avances de AI en nuestros proyectos, hemos creado, en Artefact, un conjunto de grupos de trabajo especializados en cada subcampo del aprendizaje automático.
¿Cómo es la vida de un científico deData en Artefact ?
Trabajar en misiones complejas y desafiantes
Desde la cadena de suministro hasta los servicios de atención al cliente, nuestros científicos de data han trabajado en diversos temas desafiantes: predecir el volumen de llamadas en los centros de atención telefónica, automatizar las respuestas a las peticiones de los clientes, detectar tendencias de consumo de belleza o lujo o incluso ayudar a los médicos a detectar células cancerosas en las radiografías.
Trabajar en Artefact es también una oportunidad para que los ingenieros expertos en tecnología desarrollen sus conocimientos empresariales y comprendan mejor las sutilezas de la mayoría de los principales sectores. Todos nuestros científicos de data se encargan de crear soluciones a medida que respondan a retos empresariales muy especializados y trabajan codo con codo con nuestros clientes de alto nivel para fomentar la adopción e integrar la lógica empresarial en los productos inteligentes de AI .
Una de las cosas más apasionantes de trabajar en Artefact es la variedad de temas que abordamos. El término data science puede abarcar un amplio abanico de competencias en los ámbitos del procesamiento del lenguaje natural, la previsión o la optimización, por mencionar sólo algunos, por lo que cada nueva misión aporta su cuota de nuevos algoritmos que probar y nuevas tecnologías con las que experimentar. Pero elegir el modelo adecuado para el trabajo 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 nos coordinamos con ingenieros de software y aplicamos las mejores prácticas de software para convertir nuestros conocimientos en un producto.
Ombeline, Data Científico
Una vía de formación específica para ayudar a nuestros equipos a crecer
Data La ciencia es un campo en constante evolución y nuestro objetivo es formar continuamente a nuestros ingenieros.
Data Los científicos de Artefact pueden beneficiarse de un amplio conjunto de formación interna y externa, elegida cuidadosamente por nuestro departamento de formación, que les ayuda a alcanzar la frontera tecnológica.
Ofrecemos:
- Formaciones en machine learning (NLP, Forecasting, Computer Vision, ML Operations...)
- Acceso a certificaciones en la nube (GCP, Azure, AWS)
- Formaciones en habilidades blandas (presentación oral y escrita, negociación, gestión de proyectos)
La formación no acaba ahí: una semana típica de un científico de data está repleta de oportunidades para aprender. Como nos gusta decir, "el feedback es un regalo", y nuestra cultura se construye en torno a eventos tecnológicos como nuestro TechTex, donde compartimos los éxitos y fracasos de nuestros últimos proyectos, o nuestro Comité de Código Base (CBC), donde el código de nuestros proyectos es cuestionado por nuestros gurús de la programación.
Un técnico Compañia dentro de una consultoría Compañia
Artefact es una consultoría Compañia, pero el equipo de DS es ante todo un departamento técnico:
- Aprovechamos las últimas librerías de modelos y ML como Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT y sus variantes (CamemBERT, DistilBERT, ...) y muchas más.
- Somos multi cloud y cliente premium certificado en las mayores nubes como GCP, Azure o AWS
- Construimos productos AI aprovechando frameworks y utilidades de ML Ops como Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations, ¡y muchos más!
Fomentamos la I+D en nuestros equipos para estar al día de los últimos lanzamientos en el mundo de la tecnología.
Para saber más sobre nuestros proyectos y programas favoritos, consulte nuestro 
También contribuimos a la comunidad de código abierto. Para saber más, consulte nuestro 
Robin Doumerc, Director Técnico Mundial Artefact
Nuestro campo ha estado en constante evolución en los últimos años, con nuevos algoritmos, métodos e implementaciones. Mantenerse al día en este ecosistema en constante cambio puede ser una tarea desalentadora si estás solo. Por lo tanto, la formación continua como equipo es una parte esencial de nuestra vida en Artefact, ya sea a través de proyectos internos en los que pueden probar la última tecnología en un problema con el que se encuentran a diario, o dedicando tiempo durante nuestras jornadas de formación mensuales. Permitir que nuestros Data Scientists sigan aprendiendo sobre temas de vanguardia garantiza que mantengamos su curiosidad, pero también en parte su bienestar dentro del equipo.
Únase a nosotros
Nuestro equipo cuenta con un historial probado de misiones relacionadas con el modelado de propensión y los sistemas de recomendación. Póngase en contacto con nosotros y contacte rápidamente con uno de nuestros expertos si desea saber más sobre nuestras competencias.
Si quiere unirse a nosotros, siga nuestra página de empleo.
Artículos del blog Medium de nuestros expertos en tecnología
La era generativa AI: ¿Qué está cambiando?
La abundancia y diversidad de respuestas a ChatGPT y otras IA generativas, ya sean escépticas o entusiastas, demuestran los cambios que están provocando y el impacto...
Cómo Artefact consiguió desarrollar un sistema de carrera justo y sencillo para los ingenieros de software.
En el dinámico sector tecnológico actual, en constante evolución, una carrera profesional puede parecer a menudo un camino sinuoso a través de un denso bosque de oportunidades. Con...
Por qué necesita LLMOps
Este artículo presenta LLMOps, una rama especializada que fusiona DevOps y MLOps para gestionar los retos que plantean los grandes modelos lingüísticos (LLM)...
Liberar la potencia del lenguaje de expresión LangChain (LCEL): de la prueba de concepto a la producción
LangChain se ha convertido en menos de un año en una de las bibliotecas de Python más utilizadas para interactuar con LLM, pero LangChain era sobre todo una biblioteca...
Cómo gestionamos la conciliación de ID de perfil utilizando Treasure Data Unification y SQL
En este artículo explicamos los retos de la conciliación de ID y demostramos nuestro enfoque para crear un ID de perfil unificado en la plataforma de clientes Data , en concreto...
Snowflake's Snowday '23: Snowballing into Data Science Success
Al reflexionar sobre las ideas compartidas durante el "Snowday" del 1 y 2 de noviembre, una cascada de interesantes revelaciones sobre el futuro de...
