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BigTree108

Serviços de desenvolvimento de IA e machine learning

Desenvolvimento de IA e machine learning: modelos preditivos e previsão, deteção de fraude e pontuação de risco, sistemas de recomendação, visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de voz, treinados com os seus dados e mantidos em produção com MLOps, com engenheiros de machine learning dedicados à sua equipa ou um projeto de machine learning entregue de ponta a ponta.

O que construímos com IA e machine learning

  • Modelos preditivos e previsão

    Previsões de procura e de vendas, previsões de churn e de valor do cliente ao longo da vida e pontuação de leads a partir do seu próprio histórico, com LightGBM, XGBoost ou CatBoost em dados tabulares e statsforecast ou modelos de séries temporais pré-treinados como o Chronos e o TimesFM, cada um medido face a uma linha de base simples antes de ser entregue.

  • Deteção de fraude e pontuação de risco

    Fraude em transações, apropriação de contas e alertas de branqueamento de capitais, e pontuações de risco de crédito e de pagamento servidas em tempo real a partir de uma feature store, com limiares afinados pelo que um falso alarme custa aos seus revisores e cada pontuação explicada característica a característica com SHAP.

  • Recomendação e ordenação de pesquisa

    Recomendações de produtos, conteúdos e next-best-action com recuperação two-tower e um modelo de ordenação por cima, resultados de pesquisa reordenados com learning to rank, e cada alteração avaliada num teste A/B em cliques, conversão ou receita e não apenas em pontuações offline.

  • Visão computacional

    Classificação, deteção de objetos, segmentação e OCR em PyTorch, ajustados a partir de modelos pré-treinados como o Ultralytics YOLO, vision transformers e o Segment Anything com as suas imagens etiquetadas, e exportados para ONNX Runtime, TensorRT ou Core ML quando o modelo tem de correr num dispositivo.

  • Processamento de linguagem natural

    Classificação de texto, extração de entidades, sentimento e similaridade semântica com modelos transformer ajustados do Hugging Face, em inglês, ucraniano e outras línguas, onde um modelo pequeno alojado por si é mais rápido e mais barato por documento do que uma chamada a um modelo de linguagem de grande dimensão.

  • Fala e áudio

    Reconhecimento de voz com Whisper ou NVIDIA Parakeet adaptado ao seu vocabulário e sotaques, diarização de oradores com pyannote, transcrição e análise de chamadas para contact centers e síntese de voz, em lote ou em streaming.

  • Modelos de publicidade e de preços

    Previsão de cliques e de conversão, otimização de licitações, modelos de uplift que mostram que clientes uma campanha realmente altera, segmentação de clientes e preços dinâmicos, cada um testado numa experiência controlada antes de orientar a despesa.

  • Pipelines de treino e MLOps

    Treino, avaliação e registo como um pipeline em MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform (a sucessora do Vertex AI) ou Databricks, com dados versionados em DVC ou tabelas Delta, para que cada modelo em produção possa ser rastreado até ao seu código, dados e parâmetros.

  • Disponibilização e monitorização de modelos

    Modelos servidos atrás de FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton (anteriormente Triton Inference Server) ou KServe, ou executados dentro de uma aplicação .NET ou Java com ONNX Runtime, com o desvio e a qualidade das previsões vigiados no Evidently e uma execução de retreino quando a exatidão cai abaixo do limite acordado consigo.

Contratar engenheiros de machine learning

  • engenheiros de machine learning dedicados

    Engenheiros de machine learning que integram a sua equipa a tempo inteiro, trabalham nos seus repositórios, no seu tracker e nas suas reuniões, e reportam ao seu responsável. A sua empresa entrevista-os; nós assumimos o contrato ucraniano, o processamento salarial, a faturação e as férias.

  • Entrega de projetos IA e machine learning

    Uma equipa que conduz o projeto IA e machine learning do âmbito à release: estimativa, desenvolvimento, testes e implementação, com um líder técnico do nosso lado que é responsável pelo plano e pela qualidade.

  • Suporte e tomada a cargo de sistemas IA e machine learning

    Um sistema IA e machine learning existente assumido de outra equipa ou mantido em funcionamento: primeiro uma revisão só de leitura e uma lista escrita de riscos, depois correções e novas funcionalidades por ordem de impacto.

A página da equipa dedicada explica como os especialistas integram a sua equipa, e a página de outsourcing aborda a entrega de projetos, as tomadas a cargo e a forma como cobramos.

Quem trabalha no seu projeto IA e machine learning

  • Engenheiros de machine learning

    Modelos, avaliação, disponibilização e MLOps

  • Data scientists

    Formulação de problemas, experiências e estatística

  • Engenheiros de dados

    Pipelines de dados de treino e de features

  • Engenheiros de Python, .NET e Java

    Os serviços e as aplicações que chamam o modelo

  • Engenheiros de QA

    Automatização de testes para funcionalidades suportadas por modelos

Modelo treinado ou modelo de linguagem

Um modelo treinado com o seu próprio histórico adequa-se a dados estruturados com um alvo claro: um número a prever, uma classe a prever, um valor atípico a detetar, um item a recomendar. É barato por previsão, os seus resultados podem ser explicados característica a característica e melhora à medida que se acumulam dados etiquetados. Um modelo de linguagem de grande dimensão adequa-se a texto, documentos e conversação, onde os exemplos etiquetados são escassos e o resultado é linguagem. Muitos produtos usam ambos, e recomendamos um por problema.

Seja como for, o trabalho começa com uma linha de base e um conjunto de avaliação acordados consigo, para que um modelo tenha de superar algo mensurável antes de ser entregue. As execuções de treino são reproduzíveis a partir das versões do código e dos dados, os testes correm no pipeline e os dados de treino ficam na sua conta cloud, com os dados pessoais pseudonimizados antes de serem usados.

Outros serviços de dados e IA que prestamos

Visão geral de Dados e IA

Perguntas sobre o desenvolvimento em IA e machine learning

Em que setores trabalham os engenheiros de machine learning?

Produtos de IA e de dados, onde o modelo é o produto; fintech, para deteção de fraude, scoring de crédito e monitorização de transações; comércio eletrónico e retalho, para recomendações, ordenação de pesquisa, previsão de procura e preços; saúde, para análise de imagem médica, texto clínico e modelos de risco de doentes; tecnologia de publicidade e marketing, para previsão de cliques, licitações e modelos de audiências; e SaaS empresarial, para previsão de churn e funcionalidades de machine learning dentro do produto.

De quantos dados precisamos para começar?

Depende mais do problema do que de um número de linhas. O primeiro passo é uma avaliação curta do que detém: quanto histórico, se está etiquetado e quão limpo é. Um modelo de base construído com esses dados mostra se o sinal existe antes de investir numa construção completa.

Treinam modelos personalizados ou usam serviços de IA prontos a usar?

Ambos. Onde um serviço cloud de visão, de voz ou de documentos já atinge a exatidão de que precisa, integramo-lo, porque treinar o seu próprio custaria mais por pouco ganho. Treinamos modelos personalizados quando os seus dados, a sua meta de exatidão ou o seu custo por previsão vão além do que esses serviços oferecem.

Podem acrescentar um modelo à nossa aplicação .NET ou Java existente?

Sim. O modelo pode correr como uma API própria que a sua aplicação chama, ou ser exportado para ONNX e executado dentro da aplicação com o ONNX Runtime, que tem bibliotecas para .NET e Java. A segunda opção evita uma chamada de rede e um serviço separado para operar.

Em quanto tempo podem começar engenheiros de machine learning?

Quando o engenheiro de machine learning adequado está disponível, o arranque depende apenas da sua entrevista, do NDA e da cedência de propriedade intelectual. Caso contrário, fazemos uma pesquisa, que normalmente produz perfis de candidatos em duas a três semanas, e ninguém começa antes de a sua empresa dar o seu acordo.

Como contratamos engenheiros de machine learning através da BigTree108?

Diga-nos qual é o trabalho, a senioridade e o horário de que precisa. Propomos uma ou duas pessoas com os respetivos perfis, a sua empresa entrevista-as como entrevistaria uma contratação própria, e assina um único contrato com a BIG TREE 108 LLC e recebe uma fatura por mês.

A quem pertence o trabalho que produzem?

A sua empresa. Cada especialista tem um contrato assinado com a BigTree108 que atribui à empresa todo o trabalho produzido, e o nosso contrato com a sua empresa atribui-lho. O código, os designs e os documentos são entregues nos seus próprios repositórios e ferramentas, e não mantidos onde só nós os podemos alterar.

Tem um problema de machine learning para resolver?

Indique-nos o que quer prever, detetar, recomendar ou reconhecer e que dados detém. Receberá resposta no prazo de um dia útil: um plano para uma avaliação, perfis de candidatos ou uma recomendação sobre por onde começar.

Enviar e-mail para hello@bigtree108.comComo respondemos