Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem accusantium doloremque laudantium, totam rem aperiam
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Acelere os ciclos de desenvolvimento de produtos com desenvolvimento e implantação mais rápidos de modelos
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Reduza os custos operacionais automatizando tarefas repetitivas e otimizando o uso de recursos
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Melhore o desempenho dos modelos com monitoramento e ajuste contínuos
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Atenda aos requisitos de conformidade regulatória por meio da governança de dados
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Gerencie diferentes versões dos modelos e dos dados com os quais foram treinados
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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.
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Foco em estratégias orientadas por dados
que impulsionam o desempenho e o crescimento
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