Defina e implemente um ciclo de vida de desenvolvimento de aplicações sob medida para projetos de ciência de dados. Capacite as equipes e implemente em um sistema de gestão de escopo (ex.: Azure DevOps ou Jira + GitHub).

Projete e implemente uma plataforma de MLOps que dê suporte ao seu ciclo de vida de Ciência de Dados, incluindo especificamente gestão de experimentos, feature store e ambiente de processamento em nuvem. Os principais pontos de atenção são desempenho, monitoramento e detecção de drift.

Implementação, implantação em produção e/ou manutenção de novas feature stores e metric stores, ou implementação de uma feature store de terceiros, como a Databricks, na plataforma de MLOps.

Os modelos de ciência de dados costumam ser desenvolvidos com poucos dados e enfrentam diversos problemas quando implantados em produção para rodar com big data.  Temos ampla experiência em garantir que os modelos sejam testados em ambiente distribuído. Consideramos os fatores necessários para garantir que os modelos rodem com sucesso em ambientes reais de produção.