Scienza dei dati e MLOps
Applichiamo le MLOP per industrializzare prodotti affidabili e veloci.
La nostra metodologia MLOps fornisce modelli di intelligenza artificiale scalabili in modo rapido ed efficace.
L'apprendimento automatico (ML) è una forma di IA che consente a un sistema di imparare continuamente dai dati attraverso algoritmi virtuosi piuttosto che attraverso una programmazione esplicita. Offre un valore potenziale alle aziende che utilizzano i dati per comprendere meglio i sottili cambiamenti nei comportamenti, nelle preferenze e nei livelli di soddisfazione dei clienti.
Ma nonostante queste capacità, l'apprendimento automatico comporta anche sfide e rischi. In primo luogo, i modelli di ML complessi devono essere aggiornati regolarmente, il che può comportare elevati costi di produzione. In secondo luogo, se la qualità dei dati non viene attentamente monitorata, l'intelligenza artificiale può rapidamente soffrire di derive e distorsioni delle prestazioni. Per risolvere queste sfide, colmiamo il divario tra Proofs of Concepts (POC) e produzione applicando la nostra metodologia Machine Learning Operations (MLOps) a tutti i nostri progetti di dati e AI.
La nostra metodologia si ispira all'approccio DevOps utilizzato dalle aziende di software più innovative, combinando lo sviluppo del software (Dev) e le operazioni IT (Ops).
Il suo scopo è quello di abbreviare il ciclo di vita dello sviluppo dei sistemi e di fornire una consegna continua con un'elevata qualità del software.
Il nostro approccio MLOps aiuta le aziende a industrializzare e scalare senza problemi i loro prodotti AI.
L'approccio tradizionale all'utilizzo delle capacità del Machine Learning presenta diversi svantaggi:
I data scientist difficilmente prevedono i vincoli di produzione. Lavorano in silos senza interagire con gli ingegneri del software o dei dati. Le loro analisi one-shot in notebook Python devono essere rielaborate dagli ingegneri a valle per adattarsi ai requisiti di industrializzazione. Questo comporta una certa lentezza e riduce il time to market.
Una mancanza di agilità, che comporta un elevato rischio operativo. Nel caso in cui gli algoritmi prodotti si rivelino parziali, instabili o inclini all'insoddisfazione dei clienti, le aziende non saranno in grado di rispondere in tempi accettabili.
Pensiamo "al prodotto prima di tutto" per aiutare le aziende a far progredire senza problemi i loro asset di IA verso la produzione, anticipando i vincoli e i rischi dell'industrializzazione. Il nostro modello MLOps si basa su un solido ecosistema e applichiamo gli stessi processi per ogni progetto di IA che realizziamo, dal POC alla distribuzione del prodotto.
Un approccio MLOps di successo per accelerare la trasformazione dei dati e dell'intelligenza artificiale delle organizzazioni
Uno stack di monitoraggio solido.
Testiamo tutti i dati, le funzioni e i modelli prima di ogni nuova release per evitare derive qualitative o prestazionali.
I nostri dati, modelli ed esperimenti di apprendimento sono tutti versionati e registrati per garantire un rapido rollback in caso di incidenti di produzione.
Un'infrastruttura di apprendimento automatico resiliente.
Incorporiamo tutte le risorse di Machine Learning (codice, dati, modelli) in una pipeline di Continuous Integration e Continuous Delivery (CICD) per garantire un rollout rapido e senza interruzioni nella produzione.
Una forte cultura della collaborazione.
Assicuriamo che tutte le parti interessate lavorino sulla stessa tela e applichiamo le migliori pratiche di ingegneria del software ai progetti di Data Science (versioning, ambienti di distribuzione, test).
Leggete il nostro post sul blog di Data Science che spiega come applichiamo MLOPS per i nostri clienti.
I nostri Data Scientist sono appassionati nello sviluppo di soluzioni industrializzate e nell'affrontare sfide complesse.
La scienza dei dati è un campo impegnativo, con metodologie e progressi tecnologici in continua evoluzione. Il nostro team è al passo con questi cambiamenti, sempre attento ad adattarsi alle nuove esigenze aziendali.
Grazie alle nostre competenze nell'apprendimento automatico, agli esperti di dati altamente qualificati e motivati, combinati con una metodologia di collaborazione unica e una mentalità "product first", il nostro team di Data Science vi aiuterà a risolvere i vostri problemi più impegnativi.
Siamo ingegneri pragmatici e focalizzati sui risultati: infondiamo il nostro lavoro con algoritmi all'avanguardia tenendo come priorità la facilità di implementazione e i ritorni a breve termine sugli investimenti.
Risolviamo i problemi.
Come migliorare il valore di vita del cliente? Comprendere meglio il percorso del cliente? Come prevedere il movimento di un nuovo prodotto o trovare nuove tendenze di consumo in diversi milioni di post sui social network?
I nostri data scientist hanno una comprovata esperienza nella risoluzione di problemi per diverse grandi aziende, in diversi settori.
Lavoriamo con aziende di vendita al dettaglio, di lusso, di servizi finanziari, farmaceutici, di private equity o di telecomunicazioni, per sfruttare l'apprendimento automatico e l'analisi per creare soluzioni d'impatto per i nostri clienti.
In Artefact abbiamo interazioni dirette con gli utenti finali delle soluzioni che implementiamo. Questo ci permette di fare scienza dei dati non solo per bellezza, ma per rispondere a esigenze reali. Ottenere un feedback immediato sul valore aggiunto che si può apportare, sulla sfida a cui si deve rispondere e sull'utilizzo del prodotto permette di concentrarsi davvero su ciò che conta e di sviluppare una soluzione che sia di aiuto all'utente".
Louise, scienziato dei dati
Lavoriamo in gruppi di lavoro per rompere i silos.
Nella maggior parte delle organizzazioni, i team di data science lavorano in silos. I loro servizi non sono scalabili lungo l'intera catena del valore e, troppo spesso, creano soluzioni "a scatola nera" che poche persone sono in grado di comprendere e gestire.
In Artefact, rompiamo questi silos per raggiungere obiettivi aziendali comuni. I nostri data scientist lavorano in modo collaborativo, all'interno di gruppi di lavoro, insieme a stakeholder quali business owner, ingegneri del software, DevOps e designer UX, per garantire che tutti gli obiettivi e le priorità siano presi in considerazione.
Lavorare con Product Owner, Software Engineer e colleghi Data Scientist è un'esperienza davvero arricchente. Le responsabilità all'interno del team sono molto più chiare, il che significa che i Data Scientist possono liberare molto più tempo per concentrarsi sulle attività tecniche, rimanendo aggiornati su tutti gli aspetti del progetto. Il rispetto delle migliori pratiche della metodologia agile fornisce inoltre una maggiore struttura, assicurando che si dia sempre la priorità a ciò che produce il massimo valore.
Paul, scienziato dei dati
Pensiamo prima di tutto al "prodotto"!
Non ci fermiamo alla fase POC (proof of concept), andiamo sempre oltre fino all'industrializzazione e forniamo prodotti d'impatto e resilienti.
I nostri scienziati dei dati si impegnano a fornire software industrializzati; la distribuzione di una soluzione valida e affidabile è la nostra prima priorità, ben prima della messa a punto dei nostri algoritmi di intelligenza artificiale. La costruzione di solide fondamenta nel nostro progetto ci permette di implementare senza problemi e rapidamente nuove funzionalità per un valore maggiore.
Di solito ci sono molte possibili soluzioni innovative a un problema, ma trovare quella ottimale nel contesto delle esigenze, dei vincoli e degli stack tecnici dei nostri clienti è la cosa più delicata. Di solito andiamo oltre la prova di concetto in un ambiente isolato. Mettere in produzione un modello è un compito complesso che richiede le migliori pratiche di MLOps, un monitoraggio e una valutazione rigorosi per garantire e mantenere il miglior livello di prestazioni, affrontando al contempo le implicazioni tecniche ed etiche.
Karim, scienziato dei dati
La nostra forza,
Le nostre competenze.
La scienza dei dati si trova all'intersezione tra la conoscenza del dominio applicato, la matematica, la statistica e l'informatica.
Per alimentare il nostro sforzo di ricerca e sviluppo, rispondere meglio alle esigenze dei clienti e applicare i più recenti progressi dell'intelligenza artificiale ai nostri progetti, abbiamo creato, all'interno di Artefact, una serie di task force specializzate in ogni sottocampo dell'apprendimento automatico.
Qual è la vita di un Data Scientist in Artefact ?
Lavorare a missioni complesse e impegnative
Dalla supply chain ai servizi ai clienti, i nostri data scientist hanno lavorato su diversi temi impegnativi: prevedere il volume delle chiamate nei call center, automatizzare le risposte alle richieste dei clienti, rilevare le tendenze dei consumi di bellezza o di lusso o persino aiutare i medici a individuare le cellule cancerose nelle radiografie.
Lavorare in Artefact è anche un'opportunità per gli ingegneri esperti di tecnologia di sviluppare la loro comprensione del business e di comprendere meglio le sottigliezze della maggior parte dei settori industriali. Tutti i nostri data scientist sono incaricati di creare soluzioni su misura che rispondano a sfide aziendali molto specifiche e lavorano a stretto contatto con i nostri clienti di livello superiore per promuovere l'adozione e incorporare la logica aziendale nei prodotti intelligenti di intelligenza artificiale.
Uno degli aspetti più interessanti del lavoro in Artefact è la varietà di argomenti che affrontiamo. Il termine scienza dei dati può coprire un'ampia gamma di competenze nei settori dell'elaborazione del linguaggio naturale, della previsione o dell'ottimizzazione, per citarne solo alcuni, quindi ogni nuova missione porta con sé una serie di nuovi algoritmi da testare e nuove tecnologie da sperimentare. Ma la scelta del modello giusto per il lavoro non è l'unica responsabilità di un data scientist: abbiamo bisogno di un'ottima comprensione degli aspetti aziendali per sapere dove possiamo apportare il massimo valore, il che significa che lavoriamo a stretto contatto con i consulenti e con il nostro cliente. Affinché il nostro lavoro sia utile a lungo termine, ci coordiniamo anche con gli ingegneri informatici e applichiamo le best practice del software per trasformare le nostre intuizioni in un prodotto.
Ombeline, Scienziato dei dati
Un percorso di formazione dedicato per aiutare i nostri team a crescere
La scienza dei dati è un campo in continua evoluzione e noi ci teniamo a formare continuamente i nostri ingegneri.
I Data Scientist di Artefact possono beneficiare di un'ampia serie di corsi di formazione interni ed esterni, scelti con cura dal nostro dipartimento di formazione, che li aiutano a raggiungere la frontiera tecnologica.
Forniamo:
- Formazione sull'apprendimento automatico (NLP, previsioni, computer vision, operazioni di ML...)
- Accesso alle certificazioni Cloud (GCP, Azure, AWS)
- Formazione sulle soft skills (presentazione orale e scritta, negoziazione, gestione dei progetti)
La formazione non si ferma qui: la settimana tipica di un data scientist è costellata di opportunità di apprendimento. Come ci piace dire "Il feedback è un dono" e la nostra cultura è costruita intorno a eventi tecnologici come il TechTex, in cui condividiamo i successi e i fallimenti dei nostri ultimi progetti, o il Code Base Committee (CBC), in cui il codice dei nostri progetti viene messo alla prova dai nostri guru coder!
Un'azienda tecnologica all'interno di una società di consulenza
Artefact è una società di consulenza, ma il team DS è prima di tutto un reparto tecnico:
- Utilizziamo le più recenti librerie di modelli e ML come Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT e le sue varianti (CamemBERT, DistilBERT, ...) e molte altre.
- Siamo multi-cloud e clienti premium certificati nei principali cloud come GCP, Azure o AWS.
- Costruiamo prodotti AI sfruttando framework e utility ML Ops come Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations e molti altri!
Promuoviamo la ricerca e lo sviluppo all'interno dei nostri team per essere sempre aggiornati sulle ultime novità del mondo tecnologico.
Per saperne di più sui nostri progetti e sui nostri software preferiti, visitate il nostro sito web 
Contribuiamo anche alla comunità open source. Per saperne di più, consultate il nostro 
Robin Doumerc, CTO globale Artefact
Negli ultimi anni il nostro settore è stato in costante evoluzione, con nuovi algoritmi, metodi e implementazioni. Tenersi aggiornati in questo ecosistema in continua evoluzione può essere un compito scoraggiante se si è da soli. Per questo motivo, la formazione continua come team è una parte essenziale della nostra vita a Artefact, sia attraverso progetti interni in cui possono sperimentare le ultime tecnologie in un problema che incontrano ogni giorno, sia dedicando del tempo durante le nostre giornate di formazione mensili. Permettere ai nostri Data Scientist di continuare a imparare su argomenti all'avanguardia ci assicura di mantenere la loro curiosità, ma anche in parte il loro benessere all'interno del team.
Unisciti a noi
Il nostro team ha una comprovata esperienza in missioni che riguardano la modellazione della propensione e i sistemi di raccomandazione. Contattateci e mettetevi rapidamente in contatto con uno dei nostri esperti se desiderate saperne di più sulle nostre competenze.
Se volete unirvi a noi, seguite la nostra pagina web dedicata alle carriere.
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