Data Wetenschap & MLOps
We 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 services potentieel is waardevol voor bedrijven die data gebruiken om de subtiele veranderingen in het gedrag, de voorkeuren en de tevredenheid 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 kosten met zich mee kan brengen voor de implementatie in de productie. Ten tweede, als de kwaliteit van 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 wordt gebruikt door de meest innovatieve softwarebedrijven, waarbij softwareontwikkeling (Dev) en IT-operaties (Ops) worden gecombineerd.
Het doel is om de levenscyclus van systeemontwikkeling te verkorten en te zorgen voor continue levering met een hoge softwarekwaliteit.
Onze MLOps-aanpak helpt bedrijven hun AI producten naadloos te industrialiseren en op te schalen.
Het traditionele gebruik van de mogelijkheden van Machine Learning heeft een aantal 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 worden herwerkt door downstream engineers om te voldoen aan de industrialisatie-eisen. Dit leidt tot traagheid en verkort de time-to-market.
Een gebrek aan wendbaarheid, wat leidt tot een hoog operationeel risico. Als de geproduceerde algoritmen bevooroordeeld of onstabiel blijken te zijn of gevoelig zijn voor ontevredenheid van de klant, zullen bedrijven niet in staat zijn binnen een aanvaardbaar tijdsbestek te reageren.
We denken "product first" om bedrijven te helpen hun AI assets soepel naar productie te brengen en tegelijkertijd te 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 productimplementatie.
Een succesvolle MLOps-aanpak om de data & AI transformatie van organisaties te versnellen.
Een solide bewakingssysteem.
We testen alle data, functies en modellen voor elke nieuwe release om kwaliteits- of prestatiedrift te voorkomen.
Onze data, modellen en leerexperimenten worden allemaal in een logboek bijgehouden om een snelle heropbouw in geval van productie-incidenten te garanderen.
Een veerkrachtige infrastructuur voor machinaal leren.
We integreren alle Machine Learning-middelen (code, data, modellen) in een Continuous Integration and Continuous Delivery pipeline (CICD) om een snelle en naadloze uitrol naar de productie te garanderen.
Een sterke samenwerkingscultuur.
We zorgen ervoor dat alle belanghebbenden op dezelfde manier werken en passen de best practices op het gebied van software engineering toe op Data Science-projecten (versiebeheer, implementatieomgevingen, testen).
Lees onze Data Science blog post waarin we uitleggen hoe we MLOPS toepassen voor onze klanten.
Onze Data wetenschappers zijn gepassioneerd over 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 expertise op het gebied van machine learning, hoogopgeleide en gemotiveerde data experts in combinatie 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 passen de allernieuwste algoritmen toe in ons werk en houden daarbij het gemak van de uitvoering en het rendement op korte termijn voor ogen.
Wij lossen problemen op.
Hoe kunt u uw customer lifetime value verbeteren? Een klantreis beter begrijpen? Hoe voorspelt u de beweging van een gloednieuw product of vindt u nieuwe consumententrends in enkele miljoenen berichten op sociale netwerken?
Onze data wetenschappers hebben een bewezen staat van dienst in het oplossen van problemen voor verschillende grote bedrijven in diverse sectoren.
We werken samen met bedrijven in de detailhandel, luxe, financiële dienstverlening, farmaceutica, private equity en telecommunicatie, om machine learning en analytics in te zetten om impactvolle oplossingen voor onze klanten te creëren.
Bij Artefact hebben we directe interactie 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
We werken in feature teams om silo's te doorbreken.
In de meeste organisaties werken data science teams in silo's. Hun diensten schalen niet over de volledige waardeketen. Hun diensten zijn niet schaalbaar over de volledige waardeketen en maar al te vaak creëren ze '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 functieteams, met belanghebbenden zoals bedrijfseigenaren, software engineers, DevOps en UX-ontwerpers 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. De 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"!
We stoppen niet bij de POC-fase (proof of concept), we 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, het vinden van de oplossing die optimaal is in de context van de behoeften, beperkingen en technische stacks van onze klanten is waar de subtiliteit ligt. We gaan meestal verder dan de proof of concept in een geïsoleerde omgeving. Het in productie nemen van een model is een complexe taak die best practices in MLOps, rigoureus toezicht en evaluatie vereist om het beste prestatieniveau te garanderen en te behouden, terwijl ook de technische en ethische implicaties worden aangepakt.
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 machine learning.
Hoe ziet het leven van een Data wetenschapper op Artefact eruit?
Werken aan complexe en uitdagende missies
Van de toeleveringsketen tot de klantenservice hebben onze data wetenschappers aan verschillende uitdagende onderwerpen gewerkt: het voorspellen van het aantal 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 op röntgenfoto's.
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 ontwerpen van op maat gemaakte oplossingen die een antwoord bieden op zeer gespecialiseerde zakelijke uitdagingen en werken hand in hand met onze c-level klanten om adoptie te bevorderen en bedrijfslogica in te bedden in slimme AI producten.
Een van de meest opwindende 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. 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 toevoegen, wat betekent dat we nauw samenwerken met consultants en met onze klant. Om ervoor te zorgen dat ons werk op de lange termijn nuttig blijft, werken we ook samen met software engineers en passen we best practices 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 we willen onze ingenieurs voortdurend bijscholen.
Data Wetenschappers op Artefact kunnen profiteren van een groot aantal interne en externe trainingen, zorgvuldig gekozen door onze trainingsafdeling, om hen te helpen de technologische grens te bereiken.
Wij bieden:
- Machine learning opleidingen (NLP, Forecasting, Computer Vision, ML Operations...)
- Toegang tot Cloud certificeringen (GCP, Azure, AWS)
- Soft skills trainingen (Mondeling en schriftelijk presenteren, onderhandelen, projectmanagement)
Daar houdt de training niet op: een typische week van data scientist 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 technische organisatie binnen een consulting organisatie
Artefact is een consulting organisatie, maar het DS-team is in de eerste plaats een technische afdeling:
- We maken gebruik van de nieuwste model- en ML-bibliotheken zoals Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT en zijn varianten (CamemBERT, DistilBERT, ...) en nog veel meer.
- We zijn multi cloud en gecertificeerde premium klant in de grootste clouds zoals GCP, Azure of AWS
- We 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 laatste releases in de tech wereld.
Om meer te weten te komen over onze projecten en favoriete software, kijk op onze 
Wij dragen ook bij aan de open source gemeenschap. Voor meer informatie kunt u kijken op onze 
Robin Doumerc, Global 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 interne projecten waarbij ze de nieuwste technologie kunnen uitproberen voor een probleem dat ze dagelijks tegenkomen, ofwel door speciale tijd tijdens onze maandelijkse trainingsdagen. Door onze Data wetenschappers de mogelijkheid te geven om te blijven leren over geavanceerde onderwerpen, zorgen we ervoor dat we hun nieuwsgierigheid behouden, maar ook deels hun welzijn binnen het team.
Versterk ons team
Ons team heeft een bewezen track record van opdrachten met betrekking tot propensity modeling en aanbevelingssystemen. Neem contact met ons op en kom snel in contact met een van onze experts als u meer wilt weten over onze expertises.
Als u bij ons wilt komen werken, volg dan onze carrièremogelijkheden webpagina.
Medium blogartikelen van onze technische experts
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 maar eenvoudig carrièresysteem 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 je LLMOps nodig hebt
Dit artikel introduceert LLMOps, een gespecialiseerde tak die DevOps en MLOps samenvoegt om de uitdagingen van Large Language Models (LLM's) aan te gaan...
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 afhandelden met behulp van Treasure Data Unification en SQL
In dit artikel leggen we de uitdagingen van ID-reconciliatie uit en demonstreren we onze aanpak om een eenduidig profiel-ID te maken in het Customer Data Platform,...
Snowflake's Snowday '23: Snowballing into Data Wetenschappelijk succes
Terwijl we nadenken over de inzichten die zijn gedeeld tijdens het 'Snowday'-evenement op 1 en 2 november, is er een stroom van spannende onthullingen over de toekomst van...
