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Cloud Data & AI
Ingénierie de données AWS et IA/ML (SageMaker)
Services d'ingénierie de données AWS et d'IA/ML avec SageMaker. Construisez des pipelines de données, entraînez des modèles et déployez le ML à l'échelle avec les services de données et d'IA natifs d'AWS.
Commencer75+
Pipelines de Données Construits
45%
Économies de Coûts Moyennes
10PB+
Données Traitées
99.5%
Précision du Modèle
Catégorie de service
Ingénierie de Données et d'IA AWS
Idéal pour
Entreprises axées sur les données qui construisent des plateformes d'analyse, des pipelines ML ou des fonctionnalités GenAI sur AWS.
Chronologie
4 Ă 10 semaines
Pourquoi choisir MicrocosmWorks pour les données et l'IA AWS ?
AWS offre la gamme la plus étendue de services de données et de ML, mais choisir les bons et les connecter efficacement exige une expertise approfondie. Nous concevons des plateformes de données de bout en bout sur AWS — des pipelines d'ingestion et des data lakes à l'entraînement de modèles avec SageMaker et aux endpoints d'inférence en temps réel — le tout avec une gouvernance et des contrôles de coûts appropriés.
Nos Capacités en Données et IA AWS
- Architecture de Data Lake — Concevoir des data lakes basés sur S3 avec la gouvernance Lake Formation, les catalogues Glue et Athena pour l'analyse serverless.
- Développement de Pipelines ETL — Construire des pipelines de données évolutifs en utilisant Glue, Step Functions et Kinesis pour le traitement de données par lots et en temps réel.
- Plateforme ML SageMaker — Mettre en place des workflows ML de bout en bout : étiquetage de données, entraînement de modèles, réglage des hyperparamètres et déploiement de modèles avec SageMaker.
- Inférence ML en Temps Réel — Déployer des modèles sous forme d'endpoints en temps réel, de jobs de transformation par lots ou d'inférence serverless avec auto-scaling et tests A/B.
- Gouvernance des Données — Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données, le suivi de la lignée, les contrôles d'accès et le marquage de conformité sur l'ensemble de la plateforme de données.
- Intégration GenAI — Intégrer les modèles de fondation Bedrock et les modèles personnalisés affinés dans des applications de production avec des patterns RAG.
Pile Technologique Spécifique à AWS
Nous nous appuyons sur l'écosystème de données d'AWS : S3 et Lake Formation pour le stockage, Glue et Kinesis pour le traitement, Redshift et Athena pour l'analyse, SageMaker pour le ML, et Bedrock pour l'IA générative — le tout orchestré avec Step Functions et surveillé avec CloudWatch et SageMaker Model Monitor.
Ă€ Qui S'adresse Ce Service
Entreprises axées sur les données cherchant à construire des plateformes d'analyse, des pipelines ML ou des fonctionnalités GenAI sur AWS. Que vous commenciez votre parcours de données ou que vous mettiez à l'échelle une opération ML existante, nous apportons l'expertise architecturale pour maximiser le ROI de vos investissements en données.
Notre processus
1
Évaluation des Données
Inventaire des sources de données, évaluation de la qualité, définition des exigences d'analyse et identification des opportunités ML.
2
Architecture de la Plateforme
Concevoir l'architecture du data lake, la topologie du pipeline, le workflow ML et le cadre de gouvernance.
3
Mise en Ĺ“uvre du Pipeline
Construire les pipelines d'ingestion, les jobs de transformation, les contrôles de qualité des données et la gestion du catalogue.
4
DĂ©veloppement ML
Entraîner des modèles, optimiser les hyperparamètres, déployer des endpoints d'inférence et implémenter la surveillance.
5
Opérations de Production
Établir les pratiques MLOps, la surveillance des pipelines de données, les déclencheurs de réentraînement de modèles et la gouvernance des coûts.
Pile technologique
Données et Stockage
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML et IA
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Streaming et ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Gouvernance
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Industries que nous servons
FinTechSantéCommerce de détailAd TechLogistiqueFabrication
Prêt à Construire sur les Données et l'IA AWS ?
Architecturons votre plateforme de données et votre pipeline ML sur AWS — des données brutes aux modèles de production.
Questions fréquemment posées
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.