Data Ciência e MLOps
Aplicamos MLOps para industrializar produtos confiáveis com rapidez.
Nossa metodologia MLOps oferece modelos AI escaláveis de forma rápida e eficaz.
O aprendizado de máquina (ML) é uma forma de AI que permite que um sistema aprenda continuamente com data por meio de algoritmos virtuosos em vez de programação explícita. Ele oferece valor potencial para empresas que usam data para entender melhor as mudanças sutis nos comportamentos, preferências e níveis de satisfação de seus clientes.
Mas, apesar desses recursos, o aprendizado de máquina também traz desafios e riscos. Em primeiro lugar, modelos complexos de ML precisam ser atualizados regularmente, o que pode acarretar altos custos de implantação de produção. Em segundo lugar, se a qualidade do data não for monitorada de perto, o AI pode sofrer rapidamente com desvios de desempenho e tendências. Para resolver esses desafios, fechamos a lacuna entre as provas de conceito (POC) e a produção aplicando nossa metodologia de operações de aprendizado de máquina (MLOps) a todos os nossos projetos Data e AI .
Nossa metodologia é inspirada na abordagem DevOps usada pelas empresas de software mais inovadoras, combinando desenvolvimento de software (Dev) e operações de TI (Ops).
Seu objetivo é encurtar o ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas e fornecer entrega contínua com alta qualidade de software.
Nossa abordagem de MLOps ajuda as empresas a industrializar e dimensionar perfeitamente seus produtos AI .
A abordagem tradicional de utilizar as capacidades da Machine Learning tem vários inconvenientes:
Data Os cientistas dificilmente preveem as restrições de produção. Eles trabalham em silos sem interação com engenheiros de software ou de data . Suas análises pontuais em notebooks Python precisam ser retrabalhadas por engenheiros de downstream para atender aos requisitos de industrialização. Isso gera lentidão e reduz o tempo de lançamento no mercado.
Uma falta de agilidade, que leva a um alto risco operacional. Caso os algoritmos produzidos se revelem tendenciosos, instáveis ou propensos à insatisfação do cliente, as empresas não serão capazes de responder em um prazo aceitável.
Pensamos no "produto em primeiro lugar" para ajudar as empresas a levar seus ativos de AI para a produção sem problemas, antecipando as restrições e os riscos da industrialização. Nosso modelo MLOps baseia-se em um ecossistema sólido e aplicamos os mesmos processos em todos os projetos AI que entregamos, desde o POC até a implantação do produto.
Uma abordagem bem-sucedida de MLOps para acelerar a transformação das organizações em data e AI
Uma sólida pilha de monitoramento.
Testamos todos os data, recursos e modelos antes de cada nova versão para evitar desvios de qualidade ou desempenho.
Nossos data, modelos e experimentos de aprendizagem são todos versionados e registrados para garantir uma rápida reversão em caso de incidentes de produção.
Uma infra-estrutura resiliente de aprendizagem de máquinas.
Incorporamos todos os ativos de aprendizado de máquina (código, data, modelos) em um pipeline de integração contínua e entrega contínua (CICD) para garantir implementações rápidas e perfeitas na produção.
Uma forte cultura de colaboração.
Garantimos que todas as partes interessadas trabalhem na mesma tela e apliquem as práticas recomendadas de engenharia de software aos projetos da Data Science (controle de versão, ambientes de implantação, testes).
Leia nossa postagem no blog Data Science explicando como aplicamos o MLOPS para nossos clientes.
Nossos Data cientistas são apaixonados por desenvolver soluções industrializadas e enfrentar desafios complexos
Data A ciência é um campo desafiador, com metodologias e avanços tecnológicos em constante evolução. Nossa equipe acompanha essas mudanças, sempre atenta para se adaptar às novas necessidades dos negócios.
Com nossos conhecimentos especializados em aprendizado de máquina, especialistas altamente qualificados e motivados do data , combinados com uma metodologia de colaboração exclusiva e uma mentalidade de "produto em primeiro lugar", nossa equipe de ciência do Data o ajudará a resolver seus problemas mais desafiadores.
Somos engenheiros pragmáticos e focados em resultados: infundimos nosso trabalho com algoritmos de última geração, mantendo como prioridade a facilidade de implementação e o retorno de curto prazo sobre o investimento.
Nós resolvemos problemas.
Como você pode melhorar o valor de vida de seu cliente? Entender melhor uma viagem do cliente? Como você prevê o movimento de um novo produto ou encontra novas tendências de consumo em vários milhões de posts de redes sociais?
Nossos cientistas do data têm um histórico comprovado de solução de problemas para várias empresas de grande porte, em diversos setores.
Trabalhamos com empresas de varejo, de luxo, de serviços financeiros, farmacêuticas, de private equity ou até mesmo de telecomunicações, para aproveitar o aprendizado de máquina e a análise para criar soluções impactantes para nossos clientes.
Na Artefact, temos interações diretas com o usuário final das soluções que implementamos. Isso nos permite fazer ciência data não apenas pela beleza, mas para atender a necessidades reais. Obter feedback imediato sobre o valor agregado que pode trazer, o desafio que precisa ser respondido e como seu produto está sendo usado permite que você realmente se concentre no que importa e desenvolva uma solução que será útil para o usuário."
Louise, Data Cientista
Trabalhamos em equipes de recursos para quebrar silos.
Na maioria das organizações, as equipes de ciência data trabalham em silos. Seus serviços não são dimensionados em toda a cadeia de valor e, com muita frequência, elas criam soluções do tipo "caixa preta" que poucas pessoas conseguem entender e manter.
Na Artefact, rompemos esses silos para atingir metas comerciais comuns. Nossos cientistas da data trabalham de forma colaborativa, em equipes de recursos, juntamente com as partes interessadas, como proprietários de negócios, engenheiros de software, DevOps e designers de UX, para garantir que todos os objetivos e prioridades sejam levados em consideração.
Trabalhar com proprietários de produtos, engenheiros de software e outros cientistas da Data é uma experiência realmente enriquecedora. As responsabilidades dentro da equipe são muito mais claras, o que significa que os cientistas da Data podem liberar muito mais tempo para se concentrar em tarefas técnicas, mantendo-se atualizados sobre todos os aspectos do projeto. Respeitar as práticas recomendadas da metodologia ágil também proporciona mais estrutura, garantindo que sempre priorizemos o que produzirá mais valor.
Paul, Data Cientista
Pensamos primeiro no "produto"!
Não paramos na fase de POC (prova de conceito), vamos sempre mais longe até a industrialização e entregamos produtos de impacto e resilientes.
Nossos cientistas da Data estão comprometidos com o fornecimento de softwares industrializados. A implantação de uma solução valiosa e confiável é nossa primeira prioridade, muito antes do ajuste fino de nossos algoritmos da AI . A construção de bases sólidas em nosso projeto nos permite implantar novos recursos de forma rápida e contínua por um valor maior.
Geralmente há muitas soluções inovadoras possíveis para um problema, encontrando a que é ótima no contexto das necessidades, restrições e pilhas técnicas de nossos clientes é onde reside a sutileza. Geralmente vamos mais além da prova de conceito em um ambiente isolado. Colocar um modelo em produção é uma tarefa complexa que exige melhores práticas em MLOps, monitoramento e avaliação rigorosos a fim de garantir e manter o melhor nível de desempenho ao mesmo tempo em que abordamos as implicações técnicas e éticas.
Karim, Data Cientista
Nossa força,
Nossos conhecimentos especializados.
Data A ciência do aprendizado de máquina está na interseção do conhecimento de domínio aplicado, da matemática, da estatística e da ciência da computação.
AI Para estimular nosso esforço de P&D, atender melhor às necessidades de nossos clientes e aplicar os mais recentes avanços em nossos projetos, criamos, em Artefact, um conjunto de forças-tarefa especializadas em cada subcampo de aprendizado de máquina.
Como é a vida de um cientista da Data em Artefact ?
Trabalhando em missões complexas e desafiadoras
Da cadeia de suprimentos aos serviços ao cliente, nossos cientistas do data têm trabalhado em vários assuntos desafiadores: prever o volume de chamadas em call centers, automatizar as respostas às solicitações dos clientes, detectar tendências de consumo de beleza ou luxo ou até mesmo ajudar os médicos a detectar células cancerosas em raios X.
Trabalhar na Artefact também é uma oportunidade para os engenheiros experientes em tecnologia desenvolverem sua compreensão dos negócios e entenderem melhor as sutilezas da maioria dos principais setores. Todos os nossos cientistas da data estão encarregados de criar soluções personalizadas que responderão a desafios comerciais muito especializados e estão trabalhando lado a lado com nossos clientes de nível executivo para promover a adoção e incorporar a lógica comercial aos produtos inteligentes da AI .
Um dos aspectos mais interessantes de trabalhar na Artefact é a variedade de assuntos que abordamos. O termo ciência da data pode abranger uma ampla gama de habilidades nos domínios do processamento de linguagem natural, previsão ou otimização, para mencionar apenas alguns, de modo que cada nova missão traz sua cota de novos algoritmos para testar e novas tecnologias para experimentar. Mas escolher o modelo certo para o trabalho não é a única responsabilidade de um cientista da data : precisamos de uma compreensão muito boa dos interesses comerciais para saber onde podemos agregar mais valor, o que significa que trabalhamos em estreita colaboração com consultores e com nosso cliente. Para que nosso trabalho seja útil a longo prazo, também trabalhamos em conjunto com engenheiros de software e aplicamos as práticas recomendadas de software para transformar nossas percepções em um produto.
Ombeline, Data Cientista
Uma pista de treinamento dedicada para ajudar nossas equipes a crescer
Data A ciência é um campo em constante mudança e nosso objetivo é treinar continuamente nossos engenheiros.
Data Os cientistas da Artefact podem se beneficiar de um grande conjunto de treinamentos internos e externos, escolhidos cuidadosamente pelo nosso departamento de treinamento, ajudando-os a alcançar a fronteira tecnológica.
Nós fornecemos:
- Treinamentos de aprendizagem de máquinas (PNL, Previsão, Visão por computador, Operações ML...)
- Acesso às certificações Cloud (GCP, Azure, AWS)
- Treinamentos de habilidades suaves (apresentação oral e escrita, negociação, gerenciamento de projetos)
O treinamento não para por aí: uma semana típica de um cientista da data é repleta de oportunidades de aprendizado. Como gostamos de dizer, "Feedback é uma dádiva" e nossa cultura é construída em torno de eventos tecnológicos, como o TechTex, em que compartilhamos os sucessos e fracassos de nossos projetos mais recentes, ou o Comitê de Base de Código (CBC), em que o código de nossos projetos é desafiado por nossos gurus da programação!
Uma empresa de tecnologia dentro de uma empresa de consultoria
Artefact é uma empresa de consultoria, mas a equipe DS é, antes de tudo, um departamento técnico:
- Utilizamos as mais recentes bibliotecas de modelos e de ML, como Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT e suas variantes (CamemBERT, DistilBERT, ...) e muitas outras
- Somos clientes premium certificados e multi-nuvem nas maiores nuvens, como GCP, Azure ou AWS
- Criamos produtos AI aproveitando estruturas e utilitários de ML Ops, como Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations e muitos outros!
Promovemos P&D dentro de nossas equipes a fim de nos mantermos atualizados com os últimos lançamentos no mundo da tecnologia.
Para saber mais sobre nossos projetos e software favorito, confira nossos 
Nós também contribuímos para a comunidade de código aberto. Para saber mais, por favor, verifique nosso 
Robin Doumerc, CTO Global Artefact
Nosso campo tem estado em constante evolução nos últimos anos, com novos algoritmos, métodos e implementações. Manter-se atualizado nesse ecossistema em constante mudança pode ser uma tarefa assustadora se você estiver sozinho. Portanto, o treinamento contínuo em equipe é uma parte essencial da nossa vida na Artefact, seja por meio de projetos internos em que eles podem experimentar a tecnologia mais recente em um problema que encontram todos os dias, seja por meio de tempo dedicado durante nossos dias de treinamento mensais. Permitir que nossos cientistas da Data continuem aprendendo sobre assuntos de ponta garante que mantenhamos sua curiosidade, mas também, em parte, seu bem-estar dentro da equipe.
Junte-se a nós
Nossa equipe tem um histórico comprovado de missões envolvendo sistemas de modelagem de propensão e recomendação. Entre em contato conosco e entre rapidamente em contato com um de nossos especialistas caso você deseje saber mais sobre nossos especialistas.
Se você gostaria de se juntar a nós, por favor, siga nossa página de carreiras .
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