Treinamento

Estruturação da Capability de MLOps

Esta oferta é uma consultoria especializada focada em estruturar a capacidade do cliente para desenvolver e gerenciar projetos relacionados a MLOps (Machine Learning Operations). O principal objetivo é implementar práticas e ferramentas que possibilitem a integração contínua, entrega contínua e operações contínuas de modelos de machine learning. Esta abordagem garante que os modelos sejam produtivos, escaláveis e confiáveis. A oferta se enquadra na categoria de consultoria.

Proposição de Valor

A consultoria de Estruturação da Capability de MLOps oferece uma transformação profunda na forma como sua empresa gerencia e operacionaliza projetos de machine learning. A seguir estão os principais benefícios que ajudamos nossos clientes a alcançar:

  • Automatização e Eficiência: Implementação de pipelines automatizados para todas as etapas do ciclo de vida dos modelos de machine learning, desde o desenvolvimento e teste até a implantação e monitoramento. Isso reduz significativamente o tempo e o esforço necessários para levar modelos à produção, permitindo que sua equipe se concentre em inovação e aprimoramento contínuo.
  • Escalabilidade: Criação de uma infraestrutura escalável que suporta o crescimento exponencial dos dados e a complexidade dos modelos. Nossos processos garantem que, à medida que suas necessidades evoluem, seus sistemas de machine learning podem escalar de forma eficiente, mantendo desempenho e confiabilidade.
  • Confiabilidade: Estabelecimento de práticas rigorosas que asseguram a robustez e a consistência dos modelos em produção. Isso inclui testes automatizados, validações contínuas e monitoramento em tempo real, garantindo que seus modelos funcionem conforme o esperado e entreguem resultados precisos.
  • Melhoria Contínua: Implementação de ciclos de reuniões de follow-up executivo (regra de 3) contínuos que permitem ajustes e melhorias constantes nos modelos e nos processos. Com a integração de técnicas de machine learning contínuo, seus modelos permanecem atualizados e adaptativos às mudanças de dados e padrões de comportamento.
  • Governança e Compliance: Desenvolvimento de frameworks de governança que asseguram a conformidade com as regulamentações e normas aplicáveis.

Público-Alvo

A oferta é mais adequada para empresas que já possuem iniciativas de machine learning, mas enfrentam desafios na operacionalização e gerenciamento eficiente desses projetos. Especificamente, empresas em setores como finanças, saúde, telecomunicações e tecnologia se beneficiarão significativamente.

Casos de Sucesso

  1. GCB, Serasa.

Características e Benefícios

  • Avaliação Inicial: Diagnóstico detalhado das necessidades e desafios do cliente.
    • Benefício: Entendimento claro dos gaps e oportunidades.
  • Plano de Implementação: Desenvolvimento de um plano personalizado de MLOps.
    • Benefício: Roteiro claro e acionável para implementação.
  • Ferramentas e Tecnologias: Seleção e integração de ferramentas apropriadas.
    • Benefício: Melhoria na eficiência e eficácia dos processos de machine learning.
  • Treinamento e Capacitação: Sessões de treinamento para equipes técnicas e de operações.
    • Benefício: Capacitação interna para manutenção e evolução do sistema.
  • Monitoramento e Manutenção: Estabelecimento de processos contínuos de monitoramento e manutenção.
    • Benefício: Garantia de desempenho consistente e confiável dos modelos.

Termos e Condições

A oferta inclui:

  • Prazo de implementação de 4 a 8 meses, dependendo da complexidade do projeto.
  • Consultoria on-site ou remota.

Ofertas relacionadas

  • Implementação de DataOps: Para aprimorar a gestão e integração dos dados utilizados nos modelos de machine learning.
  • Consultoria em DevOps: Para fortalecer a infraestrutura de TI e práticas de desenvolvimento ágil.

Suporte e Manutenção

  • Suporte Técnico: durante o período de implementação.
  • Após a implantação é importante manter um trabalho de acompanhamento e adequação das ferramentas com novos modelos.

Resumo dos Entregáveis

  • Diagnóstico e avaliação inicial.
  • Plano detalhado de implementação de MLOps.
  • Integração de ferramentas e tecnologias.
  • Capacitação das equipes.
  • Processos de monitoramento e manutenção contínuos.

Política de Preços

Os preços variam conforme o escopo e a complexidade do projeto, com uma estrutura modular que permite personalização conforme as necessidades do cliente.

Disponibilidade

Disponível para clientes em todas as regiões onde a EximiaCo atua. Implementação pode começar no mínimo 15 dias após a contratação formal.

Esforço e Duração Estimados: O projeto de estruturação de MLOps tem uma duração estimada de 4 a 8 meses, envolvendo um esforço de aproximadamente, dependendo da complexidade e das necessidades específicas do cliente.

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CONSULTORES E ENGENHEIROS

Confira os consultores e engenheiros que atuam nesta oferta:

Thiago Candido

Inteligência Artificial, Engenharia de Dados e Big Data
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