Servizi di sviluppo AI e machine learning
Sviluppo AI e machine learning: modelli predittivi e previsioni, rilevamento delle frodi e risk scoring, sistemi di raccomandazione, computer vision, elaborazione del linguaggio naturale e riconoscimento vocale, addestrati sui Suoi dati e mantenuti in produzione con MLOps, con ingegneri machine learning dedicati per il Suo team o un progetto di machine learning realizzato end to end.
Che cosa realizziamo con AI e machine learning
Modelli predittivi e previsioni
Previsioni di domanda e vendite, stime di churn e di lifetime value e lead scoring a partire dallo storico aziendale, con LightGBM, XGBoost o CatBoost su dati tabulari e statsforecast o modelli di serie temporali preaddestrati come Chronos e TimesFM, ciascuno misurato rispetto a una semplice baseline prima del rilascio.
Rilevamento delle frodi e risk scoring
Frodi sulle transazioni, account takeover e allerte antiriciclaggio, e punteggi di rischio di credito e di pagamento serviti in tempo reale da un feature store, con soglie calibrate sul costo di un falso allarme per i revisori e ogni punteggio spiegato variabile per variabile con SHAP.
Raccomandazioni e ranking della ricerca
Raccomandazioni di prodotti, contenuti e next-best-action con retrieval a due torri e un modello di ranking sopra, risultati di ricerca riordinati con learning to rank e ogni modifica valutata in un A/B test su clic, conversioni o ricavi e non solo su punteggi offline.
Computer vision
Classificazione, rilevamento di oggetti, segmentazione e OCR in PyTorch, con fine-tuning di modelli preaddestrati come Ultralytics YOLO, vision transformer e Segment Anything sulle immagini etichettate dell’azienda, ed esportazione in ONNX Runtime, TensorRT o Core ML quando il modello deve girare su un dispositivo.
Elaborazione del linguaggio naturale
Classificazione del testo, estrazione di entità, sentiment e similarità semantica con modelli transformer sottoposti a fine-tuning da Hugging Face, in inglese, ucraino e altre lingue, dove un piccolo modello ospitato in proprio è più rapido ed economico per documento rispetto a una chiamata a un modello linguistico di grandi dimensioni.
Voce e audio
Riconoscimento vocale con Whisper o NVIDIA Parakeet adattato al lessico e agli accenti, diarizzazione dei parlanti con pyannote, trascrizione e analisi delle chiamate per i contact center e sintesi vocale, in batch o in streaming.
Modelli per pubblicità e prezzi
Previsione di clic e conversioni, ottimizzazione delle offerte, modelli di uplift che mostrano quali clienti una campagna cambia davvero, segmentazione dei clienti e prezzi dinamici, ciascuno testato in un esperimento controllato prima di orientare la spesa.
Pipeline di addestramento e MLOps
Addestramento, valutazione e registrazione come pipeline in MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform (il successore di Vertex AI) o Databricks, con dati versionati in DVC o in tabelle Delta, così ogni modello in produzione è riconducibile al proprio codice, ai dati e ai parametri.
Model serving e monitoraggio
Modelli serviti dietro FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton (in precedenza Triton Inference Server) o KServe, oppure eseguiti all’interno di un’applicazione .NET o Java con ONNX Runtime, con drift e qualità delle previsioni monitorati in Evidently e un nuovo addestramento quando l’accuratezza scende sotto la soglia concordata con Lei.
Ingaggiare ingegneri machine learning
ingegneri machine learning dedicati
Ingegneri machine learning che entrano a tempo pieno nel Suo team, lavorano nei Suoi repository, nel Suo tracker e nelle Sue riunioni e rispondono al Suo responsabile. Li intervista Lei; noi ci occupiamo del contratto ucraino, delle buste paga, della fatturazione e delle ferie.
Realizzazione di progetti AI e machine learning
Un team che porta il progetto AI e machine learning dal perimetro al rilascio: stima, sviluppo, test e deployment, con un responsabile tecnico da parte nostra che risponde del piano e della qualità.
Supporto e presa in carico di sistemi AI e machine learning
Un sistema AI e machine learning esistente rilevato da un altro team o mantenuto in esercizio: prima una revisione in sola lettura e un elenco scritto dei rischi, poi correzioni e nuove funzionalità in ordine di impatto.
La pagina sul team dedicato spiega come gli specialisti entrano nel Suo team, e la pagina sull’outsourcing tratta la realizzazione di progetti, le prese in carico e il modo in cui fatturiamo.
Chi lavora al Suo progetto AI e machine learning
Ingegneri machine learning
Modelli, valutazione, serving e MLOps
Data scientist
Impostazione del problema, esperimenti e statistica
Data engineer
Dati di addestramento e pipeline di feature
Ingegneri Python, .NET e Java
I servizi e le applicazioni che richiamano il modello
Ingegneri QA
Automazione dei test per le funzionalità basate su modelli
Modello addestrato o modello linguistico
Un modello addestrato sullo storico aziendale è adatto a dati strutturati con un obiettivo chiaro: un numero da prevedere, una classe da predire, un’anomalia da individuare, un elemento da raccomandare. Costa poco per previsione, i suoi risultati si spiegano variabile per variabile e migliora man mano che si accumulano dati etichettati. Un modello linguistico di grandi dimensioni è adatto a testi, documenti e conversazioni, dove gli esempi etichettati sono scarsi e l’output è linguaggio. Molti prodotti usano entrambi e noi ne raccomandiamo uno per ogni problema.
In ogni caso il lavoro parte da una baseline e da un set di valutazione concordati con Lei, così un modello deve superare qualcosa di misurabile prima del rilascio. Le esecuzioni di addestramento sono riproducibili a partire dalle versioni di codice e dati, i test girano nella pipeline e i dati di addestramento restano nel Suo account cloud, con i dati personali pseudonimizzati prima dell’uso.
Altri servizi di dati e AI che offriamo
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.
Domande sullo sviluppo con AI e machine learning
In quali settori lavorano i vostri ingegneri machine learning?
Prodotti AI e di dati, dove il modello è il prodotto; fintech, per rilevamento delle frodi, credit scoring e monitoraggio delle transazioni; e-commerce e retail, per raccomandazioni, ranking della ricerca, previsione della domanda e prezzi; sanità, per analisi di immagini mediche, testi clinici e modelli di rischio per i pazienti; pubblicità e marketing technology, per previsione dei clic, bidding e modelli di audience; e SaaS enterprise, per previsione del churn e funzionalità di machine learning all’interno del prodotto.
Di quanti dati abbiamo bisogno per iniziare?
Dipende più dal problema che dal numero di righe. Il primo passo è una breve valutazione di ciò che possiede: quanto storico, se è etichettato e quanto è pulito. Un modello di baseline costruito su quei dati mostra se il segnale c’è prima di investire in uno sviluppo completo.
Addestrate modelli personalizzati o usate servizi AI già pronti?
Entrambe le cose. Dove un servizio cloud di visione, voce o documenti raggiunge già l’accuratezza richiesta, lo integriamo, perché addestrarne uno proprio costerebbe di più per un vantaggio minimo. Addestriamo modelli personalizzati quando i dati, l’obiettivo di accuratezza o il costo per previsione vanno oltre ciò che quei servizi offrono.
Potete aggiungere un modello alla nostra applicazione .NET o Java esistente?
Sì. Il modello può girare come API autonoma che l’applicazione richiama, oppure essere esportato in ONNX ed eseguito all’interno dell’applicazione con ONNX Runtime, che dispone di librerie .NET e Java. La seconda soluzione evita una chiamata di rete e un servizio separato da gestire.
Con quale rapidità possono iniziare ingegneri machine learning?
Quando è disponibile il profilo giusto per il ruolo di ingegnere machine learning, l’avvio dipende soltanto dal Suo colloquio e dalla firma dell’NDA e della cessione della proprietà intellettuale. Altrimenti avviamo una ricerca, che di norma produce profili di candidati entro due o tre settimane, e nessuno inizia finché Lei non ha detto di sì.
Come ingaggiare ingegneri machine learning tramite BigTree108?
Ci indichi il lavoro, il livello di seniority e l’impegno orario necessario. Le proponiamo una o due persone con i rispettivi profili, Lei le intervista come farebbe con una Sua assunzione e firma un unico contratto con BIG TREE 108 LLC, ricevendo una sola fattura al mese.
A chi appartiene il lavoro che producono?
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 un problema di machine learning da risolvere?
Ci indichi che cosa vuole prevedere, rilevare, raccomandare o riconoscere e di quali dati dispone. Riceverà una risposta entro un giorno lavorativo: un piano per una valutazione, profili di candidati oppure un’indicazione su dove iniziare.