Servicios de desarrollo de IA y machine learning
Desarrollo de IA y machine learning: modelos predictivos y previsión, detección de fraude y puntuación de riesgo, sistemas de recomendación, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de voz, entrenados con sus datos y mantenidos en producción con MLOps, con ingenieros de machine learning dedicados para su equipo o un proyecto de machine learning entregado de principio a fin.
Qué desarrollamos con IA y machine learning
Modelos predictivos y previsión
Previsiones de demanda y ventas, predicciones de abandono (churn) y de valor del cliente a lo largo de su vida (lifetime value) y puntuación de leads a partir de su propio histórico, con LightGBM, XGBoost o CatBoost sobre datos tabulares y statsforecast o modelos de series temporales preentrenados como Chronos y TimesFM, cada uno medido frente a una línea base sencilla antes de entregarse.
Detección de fraude y puntuación de riesgo
Fraude en transacciones, apropiación de cuentas y alertas contra el blanqueo de capitales, y puntuaciones de riesgo de crédito y de pago servidas en tiempo real desde un feature store, con umbrales ajustados a lo que cuesta una falsa alarma a sus revisores y cada puntuación explicada variable por variable con SHAP.
Recomendación y ranking de búsqueda
Recomendaciones de productos, contenido y next-best-action con recuperación two-tower y un modelo de ranking encima, resultados de búsqueda reordenados con learning to rank y cada cambio juzgado en una prueba A/B por clics, conversión o ingresos y no solo por puntuaciones offline.
Visión artificial
Clasificación, detección de objetos, segmentación y OCR en PyTorch, ajustados a partir de modelos preentrenados como Ultralytics YOLO, vision transformers y Segment Anything con sus imágenes etiquetadas, y exportados a ONNX Runtime, TensorRT o Core ML cuando el modelo debe ejecutarse en un dispositivo.
Procesamiento del lenguaje natural
Clasificación de texto, extracción de entidades, sentimiento y similitud semántica con modelos transformer ajustados de Hugging Face, en inglés, ucraniano y otros idiomas, donde un modelo pequeño alojado por usted es más rápido y barato por documento que una llamada a un gran modelo de lenguaje.
Voz y audio
Reconocimiento de voz con Whisper o NVIDIA Parakeet adaptado a su vocabulario y acentos, diarización de hablantes con pyannote, transcripción y analítica de llamadas para contact centers y síntesis de voz, por lotes o en streaming.
Modelos de publicidad y de precios
Predicción de clics y de conversión, optimización de pujas, modelos de uplift que muestran a qué clientes cambia realmente una campaña, segmentación de clientes y precios dinámicos, cada uno probado en un experimento controlado antes de que dirija el gasto.
Pipelines de entrenamiento y MLOps
Entrenamiento, evaluación y registro como un pipeline en MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform (el sucesor de Vertex AI) o Databricks, con los datos versionados en DVC o tablas Delta, de modo que cada modelo en producción puede rastrearse hasta su código, sus datos y sus parámetros.
Servicio y supervisión de modelos
Modelos servidos detrás de FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton (antes Triton Inference Server) o KServe, o ejecutados dentro de una aplicación .NET o Java con ONNX Runtime, con el drift y la calidad de las predicciones vigilados en Evidently y un reentrenamiento cuando la precisión cae por debajo del umbral acordado con usted.
Contrate ingenieros de machine learning
ingenieros de machine learning dedicados
Ingenieros de machine learning que se incorporan a su equipo a tiempo completo, trabajan en sus repositorios, su tracker y sus reuniones, y responden ante su responsable. Usted los entrevista; nosotros nos hacemos cargo del contrato ucraniano, la nómina, la facturación y las vacaciones.
Entrega de proyectos IA y machine learning
Un equipo que lleva el proyecto IA y machine learning desde el alcance hasta la publicación: estimación, desarrollo, pruebas y despliegue, con un líder técnico de nuestro lado que se responsabiliza del plan y de la calidad.
Soporte y relevo de sistemas IA y machine learning
Un sistema IA y machine learning existente que recibimos de otro equipo o mantenemos en funcionamiento: primero una revisión de solo lectura y una lista escrita de riesgos, después correcciones y nuevas funcionalidades por orden de impacto.
La página de equipo dedicado explica cómo se incorporan los especialistas a su equipo, y la de outsourcing trata de la entrega de proyectos, los relevos y cómo cobramos.
Quién trabaja en su proyecto IA y machine learning
Ingenieros de machine learning
Modelos, evaluación, servicio y MLOps
Científicos de datos
Planteamiento del problema, experimentos y estadística
Ingenieros de datos
Datos de entrenamiento y pipelines de features
Ingenieros de Python, .NET y Java
Los servicios y las aplicaciones que llaman al modelo
Ingenieros de QA
Automatización de pruebas para funciones basadas en modelos
Modelo entrenado o modelo de lenguaje
Un modelo entrenado con su propio histórico se adapta a datos estructurados con un objetivo claro: un número que prever, una clase que predecir, un valor atípico que detectar, un elemento que recomendar. Es barato por predicción, sus resultados pueden explicarse variable por variable y mejora a medida que se acumulan datos etiquetados. Un gran modelo de lenguaje se adapta a texto, documentos y conversación, donde los ejemplos etiquetados escasean y el resultado es lenguaje. Muchos productos usan ambos, y recomendamos uno para cada problema.
En cualquier caso, el trabajo empieza con una línea base y un conjunto de evaluación acordados con usted, de modo que un modelo tiene que superar algo medible antes de entregarse. Los entrenamientos son reproducibles a partir del código y de las versiones de los datos, las pruebas se ejecutan en el pipeline y los datos de entrenamiento permanecen en su cuenta de nube, con los datos personales seudonimizados antes de usarse.
Otros servicios de datos e IA que ofrecemos
Ingeniería de datos
Servicios de ingeniería de datos: pipelines ETL, Spark, dbt y streaming, data warehouses y lakehouses en Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift y Microsoft Fabric, con ingenieros de datos dedicados o entrega por proyecto.
Analítica de datos y Power BI
Servicios de analítica de datos y Power BI: dashboards en Power BI, Tableau y Looker, analítica de producto, pruebas A/B, informes financieros y de marketing, con analistas de datos y desarrolladores de BI dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo de bases de datos
Servicios de desarrollo y administración de bases de datos: diseño de esquemas, ajuste de consultas, migraciones y copias de seguridad en SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle y MongoDB, con desarrolladores de bases de datos y DBA dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo de visión artificial
Servicios de desarrollo de visión artificial: detección de objetos, inspección visual, OCR, analítica de vídeo, imagen médica y modelos en dispositivos edge, con ingenieros de visión artificial dedicados o entrega por proyecto.
Anotación de datos
Servicios de anotación y etiquetado de datos para IA: etiquetado de imagen, vídeo, texto, audio y LiDAR, RLHF y datos de evaluación, con control de calidad en cada lote, a cargo de anotadores de datos dedicados o por entrega de proyecto.
MLOps
Servicios y consultoría de MLOps: plataformas de ML, CI/CD para modelos, registros de modelos, serving y autoescalado, infraestructura de GPU, monitorización de drift y LLMOps, con ingenieros de MLOps dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo en Databricks
Desarrollo y consultoría de Databricks: puesta en marcha de lakehouse, pipelines con Lakeflow, Unity Catalog, migraciones, AI/BI, machine learning y control de costes, con ingenieros de Databricks dedicados o entrega por proyecto.
Desarrollo en Snowflake
Desarrollo y consultoría de Snowflake: diseño de data warehouses, ingesta con Snowpipe y Openflow, dbt, migraciones, Cortex AI, seguridad y control de costes, con desarrolladores de Snowflake dedicados o entrega por proyecto.
Kafka y streaming de eventos
Desarrollo y consultoría de Apache Kafka: arquitectura basada en eventos, Kafka Connect y Debezium, Flink y Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK y Event Hubs, con ingenieros de Kafka dedicados o entrega por proyecto.
Automatización de flujos de trabajo
Servicios de automatización de flujos de trabajo y con IA: flujos en n8n, Make, Zapier y Power Automate, agentes de IA dentro de los flujos, automatizaciones de CRM, finanzas y documentos, con desarrolladores de automatización dedicados o entrega por proyecto.
Preguntas sobre el desarrollo con IA y machine learning
¿En qué sectores trabajan sus ingenieros de machine learning?
Productos de IA y datos, donde el modelo es el producto; fintech, para detección de fraude, scoring de crédito y supervisión de transacciones; comercio electrónico y retail, para recomendaciones, ranking de búsqueda, previsión de demanda y precios; salud, para análisis de imágenes médicas, texto clínico y modelos de riesgo de pacientes; publicidad y tecnología de marketing, para predicción de clics, pujas y modelos de audiencia; y SaaS empresarial, para predicción de abandono y funciones de machine learning dentro del producto.
¿Cuántos datos necesitamos para empezar?
Depende más del problema que de un número de filas. El primer paso es una breve evaluación de lo que usted tiene: cuánto histórico, si está etiquetado y cuán limpio es. Un modelo base construido con esos datos muestra si existe la señal antes de invertir en un desarrollo completo.
¿Entrenan modelos a medida o usan servicios de IA ya hechos?
Ambas cosas. Cuando un servicio de visión, voz o documentos de la nube ya alcanza la precisión que necesita, lo integramos, porque entrenar uno propio costaría más para una mejora pequeña. Entrenamos modelos a medida cuando sus datos, su objetivo de precisión o su coste por predicción van más allá de lo que ofrecen esos servicios.
¿Pueden añadir un modelo a nuestra aplicación .NET o Java existente?
Sí. El modelo puede ejecutarse como una API propia a la que llama su aplicación, o exportarse a ONNX y ejecutarse dentro de la aplicación con ONNX Runtime, que dispone de bibliotecas para .NET y Java. La segunda opción evita una llamada de red y un servicio aparte que operar.
¿Con qué rapidez pueden empezar ingenieros de machine learning?
Cuando el ingeniero de machine learning adecuado está disponible, el inicio solo depende de su entrevista, del NDA y de la cesión de propiedad intelectual. Si no, hacemos una búsqueda, que normalmente aporta perfiles de candidatos en dos o tres semanas, y nadie empieza hasta que usted haya dicho que sí.
¿Cómo contratamos ingenieros de machine learning a través de BigTree108?
Cuéntenos el trabajo, la seniority y las horas que necesita. Le proponemos una o dos personas con sus perfiles, usted las entrevista como entrevistaría a un empleado propio, firma un único contrato con BIG TREE 108 LLC y recibe una factura al mes.
¿Quién es el propietario del trabajo que realizan?
Usted. Cada especialista tiene un contrato firmado con BigTree108 que cede todo el producto de su trabajo a la empresa, y nuestro contrato con usted lo cede a su vez. El código, los diseños y los documentos se entregan en sus propios repositorios y herramientas, no se guardan donde solo nosotros podamos modificarlos.
¿Tiene un problema de machine learning que resolver?
Cuéntenos qué quiere predecir, detectar, recomendar o reconocer y de qué datos dispone. Recibirá una respuesta en un día hábil: un plan de evaluación, perfiles de candidatos o una recomendación sobre por dónde empezar.