Servizi e consulenza MLOps
Servizi e consulenza MLOps: piattaforme di machine learning, CI/CD per i modelli, tracciamento degli esperimenti e model registry, model serving e autoscaling, infrastruttura GPU, monitoraggio del drift, LLMOps per applicazioni basate su modelli linguistici e governance dei modelli, con ingegneri MLOps dedicati per il Suo team o una piattaforma MLOps realizzata end to end.
Il lavoro MLOps che prendiamo in carico
Configurazione della piattaforma di machine learning
Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform o Databricks, oppure Kubeflow e MLflow su un cluster Kubernetes proprio, definiti in Terraform con ambienti separati di sviluppo, staging e produzione e accesso tramite il provider di identità aziendale.
Tracciamento degli esperimenti e model registry
Esecuzioni, parametri, metriche e artefatti registrati in MLflow 3 o Weights & Biases, e ogni modello registrato con il codice, i dati e i parametri che lo hanno prodotto, poi promosso in produzione tramite un’approvazione registrata e non un file copiato a mano.
CI/CD per il machine learning
Codice di addestramento sottoposto a lint e test a ogni pull request, controlli su dati e modelli eseguiti in GitHub Actions, Azure DevOps o GitLab CI, e un nuovo modello rilasciato solo quando batte quello attuale sul set di valutazione concordato.
Endpoint di inferenza e autoscaling
Inferenza in tempo reale e in batch su KServe, Ray Serve, BentoML, endpoint SageMaker AI o online endpoint di Azure Machine Learning, scalata a zero quando un modello è inattivo, rilasciata tramite deployment canary e shadow, con latenza e costo per mille previsioni misurati.
Monitoraggio dei modelli e avvisi di drift
Drift degli input, drift delle previsioni e accuratezza in tempo reale rispetto a una ground truth ritardata monitorati in Evidently, Arize o nello stack Grafana aziendale, avvisi indirizzati al team che possiede il modello e riaddestramento attivato da una soglia concordata e non da un calendario.
Infrastruttura GPU e costi
Pool di nodi GPU su AKS, EKS o GKE con il NVIDIA GPU Operator, job di addestramento messi in coda in Kueue o Ray, capacità spot per le esecuzioni che riprendono dai checkpoint e costi di inferenza ridotti con quantizzazione, batching e istanze dimensionate correttamente.
Configurazione del feature store
Feast, tabelle di feature di Databricks o il feature store di SageMaker AI, così addestramento e previsioni in tempo reale leggono feature calcolate dallo stesso codice, con join point-in-time per i set di addestramento e ricerche a bassa latenza per il serving.
LLMOps
Prompt e impostazioni di recupero versionati come codice, ogni rilascio subordinato a un’esecuzione di valutazione, tracce in MLflow o Langfuse, un gateway come LiteLLM per instradamento, limiti di frequenza e costi per team, e modelli open-weight serviti con vLLM su KServe.
Governance dei modelli e audit trail
Model card, lineage dai dati di origine al deployment, registri di approvazione e log di accesso conservati nel registry, nella forma richiesta dagli obblighi di documentazione della ISO/IEC 42001 e dell’AI Act europeo, con i dati personali nei set di addestramento tracciati così da poter essere rimossi su richiesta.
Ingaggiare Ingegneri MLOps
Ingegneri MLOps dedicati
Ingegneri MLOps che entrano a tempo pieno nel Suo team, lavorano con i Suoi strumenti e il Suo processo e rispondono al Suo responsabile. Li intervista Lei; noi ci occupiamo del contratto ucraino, delle buste paga, della fatturazione e delle ferie.
Progetti di MLOps
Un’attività di MLOps ben definita, con un perimetro, un piano fisso e un responsabile nominato da parte nostra che risponde del risultato e riferisce sull’avanzamento nei Suoi canali.
MLOps su base continuativa
MLOps come servizio continuativo: le stesse persone ogni mese, un backlog di cui Lei stabilisce le priorità e ore che può vedere nel nostro portale e in fattura.
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 si occupa di MLOps per Lei
Ingegneri MLOps
Pipeline, registry, serving e monitoraggio
Ingegneri machine learning
I modelli e le valutazioni che le pipeline eseguono
Ingegneri cloud e DevOps
Kubernetes, GPU, rete e Terraform
Data engineer
Pipeline di feature e dati di addestramento
Ingegneri Python
API e servizi attorno ai modelli
Modelli che arrivano in produzione e ci restano
Gran parte del lavoro MLOps è ingegneria attorno al modello: un addestramento ripetibile a partire dalle versioni di codice e dati, un registry con lineage, rilasci subordinati alla valutazione e un monitoraggio che avvisa il responsabile quando l’accuratezza cala. Una configurazione esistente viene prima verificata in sola lettura e Lei riceve un elenco scritto delle lacune in ordine di rischio prima di qualsiasi modifica.
La piattaforma è codice come qualsiasi altro: infrastruttura in Terraform, pipeline in Git, CI che accede al cloud con credenziali federate e non con chiavi memorizzate, segreti in un vault e dipendenze mantenute sulle versioni correnti, così il percorso di un modello verso la produzione è sempre lo stesso e può essere verificato in seguito.
Altri servizi di dati e AI che offriamo
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.
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 su MLOps
In quali settori lavorano i vostri ingegneri MLOps?
Prodotti AI e di dati, dove ogni settimana vengono addestrati e rilasciati molti modelli; fintech, per modelli di frode e di credito che devono reggere a un audit; e-commerce e retail, per modelli di raccomandazione, ricerca e previsione; sanità, per modelli che richiedono dati di addestramento tracciabili; pubblicità e marketing technology, per modelli di bidding e di audience riaddestrati ogni giorno; e SaaS enterprise, per funzionalità di machine learning rilasciate all’interno del prodotto.
Ci serve Kubeflow o basta una piattaforma gestita?
Una piattaforma gestita come Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform o Databricks è sufficiente per la maggior parte dei team con pochi modelli e nessuna voglia di gestire cluster. Kubeflow, KServe e MLflow su Kubernetes convengono quando si gestiscono molti modelli, serve la stessa piattaforma su più cloud o si vuole un controllo diretto sui costi delle GPU.
Potete portare in produzione i modelli dai notebook dei nostri data scientist?
Sì. Il codice del notebook diventa una pipeline di addestramento testata, il modello viene registrato con i suoi dati e parametri, servito dietro un endpoint o come job batch e monitorato, mentre i data scientist continuano a lavorare come oggi.
Con quale rapidità possono iniziare Ingegneri MLOps?
Quando è disponibile il profilo giusto per il ruolo di ingegnere MLOps, 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 MLOps 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.
Vuole che i modelli arrivino in produzione in modo affidabile?
Ci indichi quanti modelli gestisce, dove vengono addestrati e come arrivano oggi in produzione. Riceverà una risposta entro un giorno lavorativo: un piano di verifica, profili di candidati oppure un primo elenco delle lacune da colmare.