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Cloud Data & AI
Ingeniería de Datos y IA/ML de AWS (SageMaker)
Servicios de ingeniería de datos y IA/ML de AWS con SageMaker. Construya pipelines de datos, entrene modelos e implemente ML a escala con servicios de datos e IA nativos de AWS.
Comenzar75+
Canalizaciones de Datos Construidas
45%
Ahorros de Costos Promedio
10PB+
Datos Procesados
99.5%
Precisión del Modelo
Categoría de Servicio
Ingeniería de Datos e IA de AWS
Ideal Para
Empresas impulsadas por datos que construyen plataformas de analítica, pipelines de ML o características de GenAI en AWS.
Cronograma
4 – 10 semanas
¿Por qué elegir MicrocosmWorks para Datos e IA de AWS?
AWS ofrece el conjunto más amplio de servicios de datos y ML, pero elegir los correctos y conectarlos de manera efectiva requiere una profunda experiencia. Diseñamos plataformas de datos de extremo a extremo en AWS — desde pipelines de ingesta y data lakes hasta el entrenamiento de modelos con SageMaker y endpoints de inferencia en tiempo real — todo con la gobernanza y los controles de costos adecuados.
Nuestras Capacidades en Datos e IA de AWS
- Arquitectura de Data Lake — Diseño de data lakes basados en S3 con gobernanza de Lake Formation, catálogos de Glue y Athena para analítica sin servidor.
- Desarrollo de Pipelines ETL — Construcción de pipelines de datos escalables utilizando Glue, Step Functions y Kinesis para el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real.
- Plataforma ML de SageMaker — Configuración de flujos de trabajo de ML de extremo a extremo: etiquetado de datos, entrenamiento de modelos, ajuste de hiperparámetros e implementación de modelos con SageMaker.
- Inferencia ML en Tiempo Real — Implementación de modelos como endpoints en tiempo real, trabajos de transformación por lotes o inferencia sin servidor con autoescalado y pruebas A/B.
- Gobernanza de Datos — Implementación de verificaciones de calidad de datos, seguimiento de linaje, controles de acceso y etiquetado de cumplimiento en toda la plataforma de datos.
- Integración de GenAI — Integración de modelos fundacionales de Bedrock y modelos personalizados ajustados en aplicaciones de producción con patrones RAG.
Pila Tecnológica Específica de AWS
Construimos sobre el ecosistema de datos de AWS: S3 y Lake Formation para almacenamiento, Glue y Kinesis para procesamiento, Redshift y Athena para analítica, SageMaker para ML, y Bedrock para IA generativa — todo orquestado con Step Functions y monitoreado con CloudWatch y SageMaker Model Monitor.
Para Quién Es Esto
Empresas impulsadas por datos que buscan construir plataformas de analítica, pipelines de ML o características de GenAI en AWS. Ya sea que esté comenzando su viaje de datos o escalando una operación de ML existente, aportamos la experiencia arquitectónica para maximizar el ROI de sus inversiones en datos.
Nuestro Proceso
1
Evaluación de Datos
Inventariar fuentes de datos, evaluar la calidad, definir los requisitos de análisis e identificar oportunidades de ML.
2
Arquitectura de Plataforma
Diseñar la arquitectura del data lake, la topología de la canalización, el flujo de trabajo de ML y el marco de gobernanza.
3
Implementación de Canalizaciones
Construir canalizaciones de ingesta, trabajos de transformación, verificaciones de calidad de datos y gestión de catálogo.
4
Desarrollo de ML
Entrenar modelos, optimizar hiperparámetros, desplegar puntos de conexión de inferencia e implementar monitoreo.
5
Operaciones de Producción
Establecer prácticas de MLOps, monitoreo de canalizaciones de datos, disparadores de reentrenamiento de modelos y gobernanza de costos.
Pila Tecnológica
Datos y Almacenamiento
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML y AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Streaming y ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Gobernanza
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Industrias que Atendemos
FinTechSaludVenta minoristaAd TechLogísticaFabricación
¿Listo para Construir sobre Datos e IA de AWS?
Diseñemos su plataforma de datos y pipeline de ML en AWS — desde datos crudos hasta modelos en producción.
Preguntas Frecuentes
MicrocosmWorks specializes in SageMaker for model training and deployment, Glue and EMR for ETL, Redshift and Athena for analytics, Kinesis for streaming, and Step Functions for ML pipeline orchestration across the full data engineering lifecycle.
AWS SageMaker and data engineering consulting is available at $30-$50/hour, covering model training pipeline setup, endpoint deployment, feature stores, and integration with your existing data infrastructure.
Yes, we build production ML pipelines using SageMaker Pipelines with automated data preprocessing, distributed training, hyperparameter tuning, model evaluation, model registry, and A/B testing deployment with real-time and batch inference endpoints.
Absolutely. MicrocosmWorks designs S3-based data lakes with Glue crawlers, ETL jobs, and Data Catalog, implements Lake Formation for governance, and builds feature engineering pipelines that feed directly into SageMaker training jobs.
Yes, we deploy custom and open-source LLMs on SageMaker using Deep Learning Containers, configure inference endpoints with model parallelism for large models, and integrate with AWS Bedrock for hybrid architectures combining proprietary and foundation models.