Data Wetenschap & MLOps
Wij passen MLOps toe om snel betrouwbare producten te industrialiseren.
Onze MLOps-methodologie levert snel en effectief schaalbare AI modellen.
Machine Learning (ML) is een vorm van AI die een systeem continu laat leren van data door middel van deugdzame algoritmen in plaats van expliciete programmering. Het biedt potentiële waarde voor bedrijven die data gebruiken om de subtiele veranderingen in het gedrag, de voorkeuren en de tevredenheidsniveaus van hun klanten beter te begrijpen.
Maar ondanks deze mogelijkheden brengt machine learning ook uitdagingen en risico's met zich mee. Ten eerste moeten complexe ML-modellen regelmatig ververst worden, wat hoge productiekosten met zich mee kan brengen. Ten tweede, als de kwaliteit van de data niet nauwlettend in de gaten wordt gehouden, kan de AI snel last krijgen van prestatiedrift en bias. Om deze uitdagingen op te lossen, dichten we de kloof tussen Proofs of Concepts (POC) en Productie door onze Machine Learning Operations (MLOps) methodologie toe te passen op al onze Data en AI projecten.
Onze methodologie is geïnspireerd op de DevOps-aanpak die door de meest innovatieve softwarebedrijven wordt gebruikt, waarbij softwareontwikkeling (Dev) en IT-operaties (Ops) worden gecombineerd.
Het doel is om de levenscyclus van systeemontwikkeling te verkorten en continue levering te bieden met een hoge softwarekwaliteit.
Onze MLOps-aanpak helpt bedrijven hun AI-producten naadloos te industrialiseren en op te schalen.
De traditionele aanpak van het gebruik van de mogelijkheden van Machine Learning heeft verschillende nadelen:
Data Wetenschappers voorzien nauwelijks productiebeperkingen. Ze werken in silo's zonder interactie met software of data ingenieurs. Hun eenmalige analyses in Python-notebooks moeten door downstream engineers bewerkt worden om aan de industrialisatievereisten te voldoen. Dit leidt tot traagheid en verkort de time-to-market.
Een gebrek aan flexibiliteit, wat leidt tot een hoog operationeel risico. Als de geproduceerde algoritmen vertekend, onstabiel of gevoelig voor ontevredenheid van de klant blijken te zijn, zullen bedrijven niet in staat zijn om binnen een acceptabel tijdsbestek te reageren.
Wij denken “product first” om bedrijven te helpen hun AI activa vlot naar productie te brengen, terwijl we anticiperen op de beperkingen en risico's van industrialisatie. Ons MLOps-model is gebaseerd op een solide ecosysteem, en we passen dezelfde processen toe op elk AI-project dat we leveren, van POC tot productinzet.
Een succesvolle MLOps-aanpak om de data & AI transformatie van organisaties te versnellen
Een solide monitoring stack.
Wij testen alle data, functies en modellen vóór elke nieuwe release om kwaliteits- of prestatiedrift te voorkomen.
Onze data, modellen en leerexperimenten zijn allemaal geversioneerd en gelogd om een snelle rollback te garanderen in geval van productie-incidenten.
Een veerkrachtige infrastructuur voor machinaal leren.
Wij integreren alle Machine Learning-activa (code, data, modellen) in een Continuous Integration en Continuous Delivery pijplijn (CICD) om snelle en naadloze rollouts naar productie te garanderen.
Een sterke samenwerkingscultuur.
We zorgen ervoor dat alle belanghebbenden op hetzelfde canvas werken en passen best practices op het gebied van software engineering toe op Data Science projecten (versiebeheer, implementatieomgevingen, testen).
Lees onze Data Science blogpost waarin we uitleggen hoe we MLOPS toepassen voor onze klanten.
Onze Data wetenschappers hebben een passie voor het ontwikkelen van geïndustrialiseerde oplossingen en het aanpakken van complexe uitdagingen
Data Wetenschap is een uitdagend vakgebied, met steeds veranderende methodologieën en technologische ontwikkelingen. Ons team volgt deze veranderingen op de voet en houdt altijd een oogje in het zeil om zich aan te passen aan nieuwe bedrijfsbehoeften.
Met onze expertises op het gebied van machinaal leren, hoogopgeleide en gemotiveerde data experts gecombineerd met een unieke samenwerkingsmethodologie en een ‘product first’ mentaliteit, zal ons Data Science team u helpen bij het oplossen van uw meest uitdagende problemen.
Wij zijn pragmatische en resultaatgerichte ingenieurs: wij vullen ons werk aan met geavanceerde algoritmen, waarbij het gemak van implementatie en rendement op investering op korte termijn voorop staan.
Wij lossen problemen op.
Hoe kunt u uw customer lifetime value verbeteren? Het klanttraject beter begrijpen? Hoe kunt u de beweging van een gloednieuw product voorspellen of nieuwe consumententrends vinden in miljoenen berichten op sociale netwerken?
Onze data wetenschappers hebben een bewezen staat van dienst in het oplossen van problemen voor diverse grote bedrijven in diverse sectoren.
Wij werken met detailhandel, luxe, financiële diensten, farmaceutica, private equity of zelfs telecommunicatiebedrijven, om machine learning en analytics in te zetten om impactvolle oplossingen voor onze klanten te creëren.
Bij Artefact hebben we directe interacties met de eindgebruiker van de oplossingen die we implementeren. Dit stelt ons in staat om data wetenschap niet alleen voor de schoonheid ervan te doen, maar om echte behoeften te beantwoorden. Door onmiddellijke feedback te krijgen over de toegevoegde waarde die het kan bieden, de uitdaging die moet worden beantwoord en hoe je product wordt gebruikt, kun je je echt richten op wat belangrijk is en een oplossing ontwikkelen waar de gebruiker iets aan heeft.”
Louise, Data Wetenschapper
Wij werken in functieteams om silo's te doorbreken.
In de meeste organisaties werken data wetenschapsteams in silo's. Hun diensten zijn niet schaalbaar over de hele waardeketen. Hun diensten zijn niet schaalbaar over de volledige waardeketen en ze creëren maar al te vaak ‘black box’ oplossingen die maar door heel weinig mensen begrepen en onderhouden kunnen worden.
Bij Artefact doorbreken we deze silo's om gemeenschappelijke bedrijfsdoelen te bereiken. Onze data wetenschappers werken samen, in feature teams, met stakeholders zoals business owners, software engineers, DevOps en UX designers om ervoor te zorgen dat er rekening wordt gehouden met alle doelstellingen en prioriteiten.
Het werken met Product Owners, Software Engineers en collega Data Scientists is echt een verrijkende ervaring. Verantwoordelijkheden binnen het team zijn veel duidelijker, wat betekent dat de Data Scientists veel meer tijd kunnen vrijmaken om zich te richten op technische taken, terwijl ze op de hoogte blijven van alle aspecten van het project. Het respecteren van de best practices van de agile methodologie zorgt ook voor meer structuur, zodat we altijd prioriteit geven aan wat de meeste waarde oplevert.
Paul, Data Wetenschapper
Wij denken eerst aan “Product”!
Wij stoppen niet bij de POC (proof of concept) fase, wij gaan altijd verder tot industrialisatie en leveren impactvolle en veerkrachtige producten.
Onze Data wetenschappers zijn toegewijd aan het leveren van geïndustrialiseerde software, het implementeren van een waardevolle en betrouwbare oplossing is onze eerste prioriteit, ruim voor het finetunen van onze AI algoritmen. Het bouwen van een solide basis in ons project stelt ons in staat om naadloos en snel nieuwe functies te implementeren voor een hogere waarde.
Er zijn meestal veel mogelijke innovatieve oplossingen voor een probleem. De subtiliteit zit hem in het vinden van de oplossing die optimaal is in de context van de behoeften, beperkingen en technische stacks van onze klanten. Meestal gaan we verder dan de proof of concept in een geïsoleerde omgeving. Een model in productie nemen is een complexe taak die best practices in MLOps, rigoureuze monitoring en evaluatie vereist om het beste prestatieniveau te garanderen en te behouden en tegelijkertijd de technische en ethische implicaties aan te pakken.
Karim, Data Wetenschapper
Onze kracht,
Onze expertises.
Data wetenschap bevindt zich op het snijvlak van toegepaste domeinkennis, wiskunde, statistiek en computerwetenschap.
Om onze R&D-inspanningen te voeden, beter in te spelen op de behoeften van onze klanten en de nieuwste AI ontwikkelingen toe te passen in onze projecten, hebben we op Artefact een aantal taskforces opgericht die gespecialiseerd zijn in elk deelgebied van machinaal leren.
Wat is het leven van een Data Wetenschapper bij Artefact ?
Werken aan complexe en uitdagende missies
Van toeleveringsketen tot klantenservice hebben onze data wetenschappers aan verschillende uitdagende onderwerpen gewerkt: het voorspellen van het volume van telefoontjes in callcenters, het automatiseren van reacties op verzoeken van klanten, het detecteren van trends in schoonheids- of luxeconsumptie of zelfs het helpen van artsen bij het detecteren van kankercellen in röntgenstralen.
Werken bij Artefact is ook een kans voor technisch onderlegde ingenieurs om hun zakelijk inzicht te ontwikkelen en de subtiliteiten van de meeste grote industrieën beter te begrijpen. Al onze data wetenschappers zijn verantwoordelijk voor het maken van op maat gemaakte oplossingen die zeer gespecialiseerde zakelijke uitdagingen beantwoorden en werken hand in hand met onze c-level klanten om de adoptie te bevorderen en zakelijke logica in te bedden in slimme AI producten.
Een van de spannendste dingen aan het werken op Artefact is de verscheidenheid aan onderwerpen die we aanpakken. De term data wetenschap kan een breed scala aan vaardigheden omvatten op het gebied van natuurlijke taalverwerking, voorspelling of optimalisatie om er maar een paar te noemen, dus elke nieuwe missie brengt nieuwe algoritmen om te testen en nieuwe technologieën om mee te experimenteren met zich mee. Maar het kiezen van het juiste model voor de taak is niet de enige verantwoordelijkheid van een data wetenschapper: we hebben een zeer goed begrip nodig van de zakelijke belangen om te weten waar we de meeste waarde kunnen bieden, wat betekent dat we nauw samenwerken met consultants en met onze klant. Om ervoor te zorgen dat ons werk op de lange termijn nuttig is, werken we ook samen met software engineers en passen we best practices op het gebied van software toe om onze inzichten om te zetten in een product.
Ombeline, Data Wetenschapper
Een speciaal opleidingstraject om onze teams te helpen groeien
Data wetenschap is een voortdurend veranderend vakgebied en wij willen onze technici voortdurend bijscholen.
Data Wetenschappers bij Artefact kunnen profiteren van een groot aantal interne en externe trainingen, zorgvuldig gekozen door onze trainingsafdeling, die hen helpen de technologische grens te bereiken.
Wij bieden:
- Machine-learningtrainingen (NLP, Voorspelling, Computer Vision, ML Operaties...)
- Toegang tot Cloud-certificaten (GCP, Azure, AWS)
- Soft skills-trainingen (mondelinge en schriftelijke presentatie, onderhandelen, projectmanagement)
Daar houdt de training niet op: een typische week van een data-wetenschapper zit vol met mogelijkheden om te leren. Zoals we graag zeggen: “Feedback is een geschenk” en onze cultuur is opgebouwd rond technische evenementen zoals onze TechTex waar we de successen en mislukkingen van onze laatste projecten delen of onze Code Base Committee (CBC) waar de code van onze projecten wordt uitgedaagd door onze goeroe-coders!
Een technisch bedrijf binnen een adviesbureau
Artefact is een consultancybedrijf, maar het DS-team is in de eerste plaats een technische afdeling:
- Wij maken gebruik van de nieuwste model- en ML-bibliotheken zoals Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT en varianten daarop (CamemBERT, DistilBERT, ...) en nog veel meer.
- Wij zijn multi cloud en gecertificeerde premium klant in de grootste clouds zoals GCP, Azure of AWS
- Wij bouwen AI producten met behulp van ML Ops frameworks en hulpprogramma's zoals Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations en nog veel meer!
Wij stimuleren R&D binnen onze teams om op de hoogte te blijven van de nieuwste releases in de technische wereld.
Om meer te weten te komen over onze projecten en favoriete software, kunt u onze 
Wij dragen ook bij aan de open source gemeenschap. Bekijk voor meer informatie onze 
Robin Doumerc, Wereldwijd CTO Artefact
Ons vakgebied is de afgelopen jaren voortdurend in ontwikkeling geweest, met nieuwe algoritmen, methoden en implementaties. Bijblijven in dit steeds veranderende ecosysteem kan een ontmoedigende taak zijn als je alleen bent. Daarom is voortdurende training als team een essentieel onderdeel van ons leven bij Artefact, ofwel door middel van interne projecten waarbij ze de nieuwste technologie kunnen uitproberen voor een probleem dat ze dagelijks tegenkomen, of door speciale tijd tijdens onze maandelijkse trainingsdagen. Door onze Data Scientists de mogelijkheid te geven om te blijven leren over cutting-edge onderwerpen, zorgen we ervoor dat we hun nieuwsgierigheid behouden, maar ook deels hun welzijn binnen het team.
Sluit u bij ons aan
Ons team heeft een bewezen staat van dienst als het gaat om opdrachten met betrekking tot propensity modeling en aanbevelingssystemen. Neem contact met ons op en neem snel contact op met een van onze experts als u meer wilt weten over onze expertises.
Als u zich bij ons wilt aansluiten, volg dan onze carrières webpagina .
Medium blogartikelen van onze technische experts
Hallucinaties detecteren bij LLM's, één teken per keer
Grote Taalmodellen zijn verbazingwekkend vaardig. Ze vatten samen, vertalen, redeneren en coderen (beter dan ik). Maar in tegenstelling tot mij, zijn ze ook berucht geworden voor het uitvinden van...
Zal de toekomst van Agentic AI gebaseerd zijn op kennisgrafieken?
Terwijl bedrijven zich haasten om AI operationeel te maken, ontdekken de meesten dat hun data infrastructuur nooit ontworpen was voor autonoom redeneren. Vandaag de dag is tot 80% van de AI implementatie...
De doe-het-zelf-ervaring verrijken: Hoe ADEO AI gebruikt om inhoud en kennis te verbinden
Assortimentoptimalisatie is een cruciaal proces in de detailhandel waarbij de ideale mix van producten wordt samengesteld om aan de vraag van de consument te voldoen, terwijl er rekening wordt gehouden met de vele logistieke...
MotherDuck uitgelegd: Hoe de Next-Gen AI & Analytics-oplossing past in uw Data-stack
MotherDuck breidt de analytische prestaties van DuckDB uit naar de cloud met samenwerkingsfuncties, levert 4x snellere prestaties dan BigQuery en kostenbesparingen ten opzichte van traditionele data...
Assortimentoptimalisatie met discrete keuzemodellen in Python
Assortimentoptimalisatie is een cruciaal proces in de detailhandel waarbij de ideale mix van producten wordt samengesteld om aan de vraag van de consument te voldoen, terwijl er rekening wordt gehouden met de vele logistieke...
Is Preference Alignment altijd de beste optie om LLM-gebaseerd vertalen te verbeteren? Een empirische analyse
Neurale meetmethoden voor de evaluatie van machinevertalingen (MT) zijn steeds prominenter geworden vanwege hun superieure correlatie met menselijke beoordelingen in vergelijking met traditionele lexicale meetmethoden.
Keuze-leren: Grootschalige keuzemodellering voor operationele contexten door de lens van machinaal leren
Discrete keuzemodellen zijn gericht op het voorspellen van keuzebeslissingen die individuen maken uit een menu van alternatieven, een zogenaamd assortiment. Bekende toepassingen zijn onder andere het voorspellen...
Het tijdperk van generatieve AI: Wat verandert er?
De overvloed en diversiteit van reacties op ChatGPT en andere generatieve AI's, of ze nu sceptisch of enthousiast zijn, tonen de veranderingen die ze teweegbrengen en de impact...
Hoe Artefact erin slaagde een eerlijk en toch eenvoudig loopbaansysteem voor software-ingenieurs te ontwikkelen
In de dynamische en steeds veranderende technologiesector van vandaag kan een carrièrepad vaak aanvoelen als een kronkelend pad door een dicht woud van mogelijkheden. Met snelle...
Waarom u LLMOps nodig hebt
Dit artikel introduceert LLMOps, een gespecialiseerde tak waarin DevOps en MLOps worden samengevoegd voor het beheer van de uitdagingen die grote taalmodellen (LLM's) met zich meebrengen...
De kracht van LangChain Expression Language (LCEL) ontketenen: van proof of concept naar productie
LangChain is in minder dan een jaar uitgegroeid tot een van de meest gebruikte Python-bibliotheken voor interactie met LLM's, maar LangChain was vooral een bibliotheek...
Hoe we de reconciliatie van profiel-ID's hebben afgehandeld met behulp van Treasure Data Unification en SQL
In dit artikel leggen we de uitdagingen van ID-conciliatie uit en demonstreren we onze aanpak om een eenduidig profiel-ID te maken in het Data platform van de klant,...
