Tjenester for utvikling av KI og maskinlæring
Utvikling av KI og maskinlæring: prediktive modeller og prognoser, svindeldeteksjon og risikoscoring, anbefalingssystemer, datasyn, språkteknologi og talegjenkjenning, trent på dataene deres og holdt i produksjon med MLOps, med dedikerte maskinlæringsingeniører til teamet deres eller et maskinlæringsprosjekt levert fra ende til ende.
Dette bygger vi med KI og maskinlæring
Prediktive modeller og prognoser
Prognoser for etterspørsel og salg, prediksjoner av kundefrafall og livstidsverdi og lead scoring fra deres egen historikk, med LightGBM, XGBoost eller CatBoost på tabelldata og statsforecast eller ferdigtrente tidsseriemodeller som Chronos og TimesFM, hver målt mot en enkel baseline før den tas i bruk.
Svindeldeteksjon og risikoscoring
Transaksjonssvindel, kontoovertakelse og varsler om hvitvasking, og skårer for kreditt- og betalingsrisiko levert i sanntid fra en feature store, med terskler justert etter hva en falsk alarm koster de som gjennomgår dem, og hver skår forklart felt for felt med SHAP.
Anbefalinger og rangering i søk
Anbefalinger av produkter, innhold og neste beste handling med two-tower-henting og en rangeringsmodell på toppen, søkeresultater re-rangert med learning to rank, og hver endring vurdert i en A/B-test på klikk, konvertering eller inntekt og ikke bare på skårer utenfor produksjon.
Datasyn
Klassifisering, objektdeteksjon, segmentering og OCR i PyTorch, finjustert fra ferdigtrente modeller som Ultralytics YOLO, vision transformers og Segment Anything på deres merkede bilder, og eksportert til ONNX Runtime, TensorRT eller Core ML når modellen må kjøre på en enhet.
Språkteknologi
Tekstklassifisering, uttrekk av entiteter, stemning og semantisk likhet med finjusterte transformermodeller fra Hugging Face, på engelsk, ukrainsk og andre språk, der en liten modell dere drifter selv er raskere og rimeligere per dokument enn et kall til en stor språkmodell.
Tale og lyd
Talegjenkjenning med Whisper eller NVIDIA Parakeet tilpasset ordforrådet og aksentene deres, talerseparasjon med pyannote, transkripsjon og analyse av samtaler for kontaktsentre, og tekst-til-tale, i batch eller som strøm.
Modeller for annonsering og prising
Prediksjon av klikk og konvertering, budoptimalisering, uplift-modeller som viser hvilke kunder en kampanje faktisk endrer, kundesegmentering og dynamisk prissetting, hver testet i et kontrollert eksperiment før den styrer forbruket.
Pipelines for trening og MLOps
Trening, evaluering og registrering som en pipeline i MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform (etterfølgeren til Vertex AI) eller Databricks, med data versjonert i DVC eller Delta-tabeller, slik at hver modell i produksjon kan spores til koden, dataene og parameterne sine.
Modellservering og overvåking
Modeller servert bak FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton (tidligere Triton Inference Server) eller KServe, eller kjørt inne i en .NET- eller Java-applikasjon med ONNX Runtime, med avdrift og prediksjonskvalitet overvåket i Evidently og en ny treningskjøring når nøyaktigheten faller under grensen avtalt med dere.
Lei inn maskinlæringsingeniører
Dedikerte maskinlæringsingeniører
Maskinlæringsingeniører som blir en del av teamet deres på heltid, jobber i repositoriene, oppgavesystemet og møtene deres, og rapporterer til lederen deres. Dere intervjuer dem, og vi tar oss av den ukrainske kontrakten, lønn, fakturering og fravær.
Prosjektleveranse med KI og maskinlæring
Et team som tar KI og maskinlæring-prosjektet fra omfang til utgivelse: estimat, utvikling, tester og utrulling, med en teknisk leder hos oss som eier planen og kvaliteten.
Support og overtakelse av KI og maskinlæring-løsninger
Et eksisterende KI og maskinlæring-system overtatt fra et annet team eller holdt i drift: først en gjennomgang med kun lesetilgang og en skriftlig liste over risikoer, deretter rettelser og nye funksjoner i rekkefølge etter betydning.
Siden om dedikert team forklarer hvordan spesialister blir med i teamet deres, og siden om outsourcing dekker prosjektleveranse, overtakelser og hvordan vi priser.
Hvem som jobber med KI og maskinlæring-prosjektet deres
Maskinlæringsingeniører
Modeller, evaluering, servering og MLOps
Data scientists
Problemformulering, eksperimenter og statistikk
Dataingeniører
Treningsdata og pipelines for features
Python-, .NET- og Java-ingeniører
Tjenestene og applikasjonene som kaller modellen
QA-ingeniører
Testautomatisering for funksjoner som bygger på modeller
Trent modell eller språkmodell
En modell trent på deres egen historikk passer for strukturerte data med et klart mål: et tall som skal prognostiseres, en klasse som skal forutsies, et avvik som skal fanges, en vare som skal anbefales. Den er billig per prediksjon, resultatene kan forklares felt for felt, og den blir bedre etter hvert som merkede data samles. En stor språkmodell passer for tekst, dokumenter og samtale, der merkede eksempler er knappe og utdataene er språk. Mange produkter bruker begge, og vi anbefaler ett per problem.
Uansett starter arbeidet med en baseline og et evalueringssett avtalt med dere, slik at en modell må slå noe målbart før den tas i bruk. Treningskjøringer kan gjentas fra kode og dataversjoner, tester kjører i pipelinen, og treningsdata blir i skykontoen deres, med personopplysninger pseudonymisert før de brukes.
Andre data- og KI-tjenester vi leverer
Data engineering
Dataengineering: ETL-pipelines, Spark, dbt og streaming, datavarehus og lakehouses på Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift og Microsoft Fabric, med dedikerte dataingeniører eller prosjektleveranse.
Dataanalyse og Power BI
Dataanalyse og Power BI: dashbord i Power BI, Tableau og Looker, produktanalyse, A/B-testing, finans- og markedsføringsrapportering, med dedikerte dataanalytikere og BI-utviklere eller prosjektleveranse.
Databaseutvikling
Databaseutvikling og databaseadministrasjon: skjemadesign, spørringsoptimalisering, migreringer og sikkerhetskopiering på SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle og MongoDB, med dedikerte databaseutviklere og DBA-er eller prosjektleveranse.
Utvikling av computer vision
Computer vision-utvikling: objektdeteksjon, visuell inspeksjon, OCR, videoanalyse, medisinsk bildeanalyse og modeller på edge-enheter, med dedikerte computer vision-ingeniører eller prosjektleveranse.
Dataannotering
Dataannotering og merking for AI: merking av bilder, video, tekst, lyd og LiDAR, RLHF og evalueringsdata, med kvalitetskontroll av hver batch, fra dedikerte dataannotatorer eller prosjektleveranse.
MLOps
MLOps-tjenester og rådgivning: ML-plattformer, CI/CD for modeller, modellregistre, serving og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvåking av modelldrift og LLMOps, med dedikerte MLOps-ingeniører eller prosjektleveranse.
Databricks-utvikling
Databricks-utvikling og rådgivning: oppsett av lakehouse, Lakeflow-pipelines, Unity Catalog, migreringer, AI/BI, maskinlæring og kostnadskontroll, med dedikerte Databricks-ingeniører eller prosjektleveranse.
Snowflake-utvikling
Snowflake-utvikling og rådgivning: design av datavarehus, datainnlasting med Snowpipe og Openflow, dbt, migreringer, Cortex AI, sikkerhet og kostnadskontroll, med dedikerte Snowflake-utviklere eller prosjektleveranse.
Kafka og event streaming
Apache Kafka-utvikling og rådgivning: hendelsesdrevet arkitektur, Kafka Connect og Debezium, Flink og Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK og Event Hubs, med dedikerte Kafka-ingeniører eller prosjektleveranse.
Arbeidsflytautomatisering
Automatisering av arbeidsflyter og AI: flyter i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i arbeidsflyter, automatisering av CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerte automatiseringsutviklere eller prosjektleveranse.
Spørsmål om KI og maskinlæring-utvikling
Hvilke bransjer arbeider maskinlæringsingeniørene deres i?
KI- og dataprodukter, der modellen er produktet; fintech, til svindeldeteksjon, kredittscoring og transaksjonsovervåking; netthandel og detaljhandel, til anbefalinger, rangering i søk, etterspørselsprognoser og prising; helsevesen, til analyse av medisinske bilder, klinisk tekst og modeller for pasientrisiko; annonsering og markedsføringsteknologi, til klikkprediksjon, budgivning og målgruppemodeller; og enterprise SaaS, til prediksjon av kundefrafall og maskinlæringsfunksjoner inne i produktet.
Hvor mye data trenger vi for å komme i gang?
Det avhenger mer av problemet enn av et antall rader. Det første trinnet er en kort vurdering av det dere har: hvor mye historikk, om den er merket og hvor ren den er. En baseline-modell bygget på dataene viser om signalet finnes før dere investerer i en full bygging.
Trener dere egne modeller eller bruker dere ferdige KI-tjenester?
Begge deler. Der en sky-tjeneste for syn, tale eller dokumenter allerede når nøyaktigheten dere trenger, integrerer vi den, fordi egen trening ville kostet mer for liten gevinst. Vi trener egne modeller når dataene deres, nøyaktighetsmålet eller kostnaden per prediksjon går utover det disse tjenestene tilbyr.
Kan dere legge en modell til den eksisterende .NET- eller Java-applikasjonen vår?
Ja. Modellen kan kjøre som et eget API applikasjonen deres kaller, eller eksporteres til ONNX og kjøres inne i applikasjonen med ONNX Runtime, som har .NET- og Java-biblioteker. Det andre sparer et nettverkskall og en egen tjeneste å drifte.
Hvor raskt kan maskinlæringsingeniører starte?
Når rett maskinlæringsingeniør er tilgjengelig, avhenger starten bare av intervjuet deres, NDA-en og IP-overdragelsen. Ellers gjennomfører vi et søk, som vanligvis gir kandidatprofiler innen to til tre uker, og ingen starter før dere har sagt ja.
Hvordan leier vi inn maskinlæringsingeniører gjennom BigTree108?
Fortell oss om arbeidet, erfaringsnivået og timene dere trenger. Vi foreslår én eller to personer med profilene deres, dere intervjuer dem slik dere ville intervjuet en egen ansatt, og dere signerer én avtale med BIG TREE 108 LLC og får én faktura i måneden.
Hvem eier arbeidet de leverer?
Det gjør dere. Hver spesialist har en signert kontrakt med BigTree108 som overdrar alt arbeidsresultat til selskapet, og avtalen vår med dere overdrar det videre til dere. Kode, design og dokumenter leveres inn i deres egne repositorier og verktøy, og oppbevares ikke der bare vi kan endre dem.
Har dere et maskinlæringsproblem som skal løses?
Fortell oss hva dere vil forutsi, oppdage, anbefale eller gjenkjenne og hvilke data dere har. Dere får svar innen én arbeidsdag: en plan for en vurdering, kandidatprofiler eller en anbefaling om hvor dere bør starte.