Sviluppo di dati e AI
Servizi di sviluppo di dati e AI: machine learning, computer vision e MLOps, annotazione dei dati per addestramento e valutazione, data engineering su Databricks e Snowflake, event streaming con Kafka, automazione dei flussi di lavoro e con AI, analytics e BI in Power BI, Tableau e Looker, e sviluppo di database su motori relazionali e NoSQL. Specialisti dedicati per il Suo team, oppure progetti realizzati end to end.
I servizi di dati e AI che offriamo
Ogni pagina descrive il lavoro che prendiamo in carico, le modalità di collaborazione con noi e le domande che i clienti pongono per prime.
AI e machine learning
Servizi di sviluppo AI e machine learning: previsioni, rilevamento delle frodi, sistemi di raccomandazione, computer vision, NLP e riconoscimento vocale e MLOps, con machine learning engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Data engineering
Servizi di data engineering: pipeline ETL, Spark, dbt e streaming, data warehouse e lakehouse su Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift e Microsoft Fabric, con data engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Data analytics e Power BI
Servizi di data analytics e Power BI: dashboard in Power BI, Tableau e Looker, product analytics, A/B test, reportistica finanziaria e di marketing, con data analyst e sviluppatori BI dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo di database
Servizi di sviluppo e amministrazione di database: progettazione dello schema, ottimizzazione delle query, migrazioni e backup su SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle e MongoDB, con sviluppatori di database e DBA dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo di computer vision
Servizi di sviluppo di computer vision: rilevamento di oggetti, ispezione visiva, OCR, video analytics, imaging medicale e modelli su dispositivi edge, con computer vision engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Annotazione dei dati
Servizi di annotazione ed etichettatura dei dati per l’AI: etichettatura di immagini, video, testo, audio e LiDAR, RLHF e dati di valutazione, con controllo qualità su ogni lotto, da annotatori di dati dedicati o realizzazione di progetti.
MLOps
Servizi e consulenza MLOps: piattaforme ML, CI/CD per i modelli, model registry, serving e autoscaling, infrastruttura GPU, monitoraggio del drift e LLMOps, con MLOps engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo Databricks
Sviluppo e consulenza Databricks: configurazione del lakehouse, pipeline Lakeflow, Unity Catalog, migrazioni, AI/BI, machine learning e controllo dei costi, con ingegneri Databricks dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo Snowflake
Sviluppo e consulenza Snowflake: progettazione del warehouse, ingestion con Snowpipe e Openflow, dbt, migrazioni, Cortex AI, sicurezza e controllo dei costi, con sviluppatori Snowflake dedicati o realizzazione di progetti.
Kafka e event streaming
Sviluppo e consulenza Apache Kafka: architettura event-driven, Kafka Connect e Debezium, Flink e Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK ed Event Hubs, con ingegneri Kafka dedicati o realizzazione di progetti.
Automazione dei workflow
Servizi di automazione di workflow e AI: flussi n8n, Make, Zapier e Power Automate, agenti AI nei workflow, automazioni per CRM, finanza e documenti, con sviluppatori di automazione dedicati o realizzazione di progetti.
Trattato altrove nel sito
Sviluppo AI
Servizi di sviluppo AI: agenti AI, integrazione AI di LLM nel Suo software, chatbot AI, ricerca AI nella knowledge base e RAG, elaborazione di documenti, agenti AI vocali, Microsoft Copilot e Copilot Studio, assistenti AI per la programmazione, server MCP, LLM privati e fine-tuning e consulenza AI, con sviluppatori AI dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo Python
Backend Python, pipeline di dati, agenti AI e lavori su database vettoriali, su AWS o Azure, realizzati da ingegneri che assumiamo e sottoponiamo a colloquio proprio per quello stack.
Sviluppo Django e FastAPI
Servizi di sviluppo Django e FastAPI: applicazioni web, API REST, backend per AI e LLM, pipeline di dati, piattaforme fintech ed e-commerce e aggiornamenti di Django, con sviluppatori dedicati o realizzazione di progetti.
Cloud e DevOps
Azure Functions, Azure SQL con Always Encrypted, Terraform per ogni risorsa e pipeline GitHub Actions, con rilevamento del drift e controllo dei costi integrati fin dall’inizio.
Un unico team dal database al modello
Il lavoro può coprire l’intero percorso: il database operativo, i flussi di eventi e le pipeline che ne spostano i dati, il data warehouse o il lakehouse e i report sopra, i dati etichettati e i modelli addestrati su di essi, e le funzionalità AI e le automazioni che usano gli stessi dati. Oppure prendiamo in carico una sola parte, accanto alle persone che l’azienda ha già.
Pipeline, modelli, report e schemi risiedono in Git e arrivano in produzione tramite una pipeline con i relativi test. L’infrastruttura è definita in Terraform, i segreti provengono da un vault, le dipendenze restano sulle versioni correnti e nulla viene modificato a mano in produzione.
I dati personali vengono tenuti fuori dai luoghi in cui non servono: mascherati o pseudonimizzati fuori dalla produzione, cifrati dove sono sensibili, leggibili solo dai ruoli che ne hanno bisogno e inviati a un provider AI solo a condizioni che escludono l’addestramento su di essi.
Dati che gestiamo noi stessi in produzione
La nostra azienda funziona su una piattaforma che abbiamo costruito per selezione, onboarding, contratti, rilevazione delle ore, ferie, compensi e fatturazione, su .NET, Angular e Azure. Le modifiche allo schema vengono rilasciate come migrazioni tramite la pipeline, le colonne personali e finanziarie sono Always Encrypted e le ore registrate al suo interno sono le stesse cifre che generano ogni fattura. Leggere il caso di studio.
Domande sul lavoro su dati e AI
Quali servizi di dati e AI offrite?
Machine learning per previsioni, rilevamento delle frodi, raccomandazioni, linguaggio e voce; computer vision per rilevamento, ispezione, OCR e analisi video; MLOps per mantenere i modelli in produzione; annotazione dei dati, dall’etichettatura di immagini, video e LiDAR ai dati RLHF e di valutazione; data engineering su Databricks, Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift e Microsoft Fabric, con event streaming su Kafka; automazione dei flussi di lavoro e con AI in n8n, Make, Zapier e Power Automate; analytics e BI in Power BI, Tableau e Looker, compreso il product analytics; e sviluppo e amministrazione di database su SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, MongoDB e Redis. Agenti AI, integrazione di LLM, chatbot e il resto dell’AI generativa hanno una sezione propria sotto Sviluppo AI.
Per quali settori lavorate su dati e AI?
Prodotti AI e di dati; fintech, per modelli di frode e di rischio, flussi di eventi di pagamento e reporting normativo; e-commerce e retail, per raccomandazioni, previsioni di domanda, ricerca visiva e dashboard di vendita; sanità, per immagini mediche, testi clinici e cartelle dei pazienti; manifattura, per ispezione visiva e dati di sensori; pubblicità e marketing technology, per bidding, attribuzione e dati di eventi; SaaS enterprise, per analisi d’uso, automazioni e funzionalità AI all’interno del prodotto; e logistica, per dati di tracciamento e reporting delle consegne.
Da dove cominciare: dai dati o dall’AI?
Dalla domanda a cui si vuole rispondere e dai dati già esistenti. Una breve valutazione mostra se i dati sostengono già oggi un modello, se un report o un assistente sui documenti si ripagherebbe prima, oppure se devono venire prima le pipeline. Riceve quella risposta per iscritto prima di qualsiasi impegno più grande.
Lavorate nel nostro cloud e nei nostri account?
Sì. Pipeline, modelli e database girano nella Sua sottoscrizione Azure, AWS o Google Cloud, sotto i Suoi controlli di accesso e sulla Sua fattura. Le nostre persone accedono tramite il Suo provider di identità e l’accesso viene rimosso al termine del lavoro.
A chi appartengono i modelli, le pipeline e i report che realizzate?
A Lei. Ogni specialista ha un contratto firmato con BigTree108 che cede all’azienda tutto il lavoro prodotto, e il nostro accordo con Lei lo cede a sua volta. Codice, design e documenti vengono consegnati nei Suoi repository e strumenti, non conservati dove solo noi possiamo modificarli.
Ha dati o un’idea di AI su cui lavorare?
Ci indichi che cosa vuole sapere, prevedere o automatizzare e dove si trovano i dati. Riceverà una risposta entro un giorno lavorativo: un piano, un’indicazione su dove iniziare oppure profili di candidati.