データエンジニアリング & AI/MLサービス

データは、信頼性高く流れ、適切に変換され、適切なタイミングで適切なシステムに到達して初めて価値を持ちます。弊社のデータエンジニアリングチームは、お客様の組織がデータ駆動型の意思決定を行い、AWS, GCP, またはAzure上でAIモデルを大規模にデプロイできるようにする、基盤となるインフラストラクチャ（パイプライン、ウェアハウス、レイクハウス、MLプラットフォーム）を構築します。

• データパイプライン開発 — あらゆる規模のデータを処理する、Airflow, dbt, Spark, またはクラウドネイティブサービスを使用した信頼性の高いETL/ELTパイプラインを構築します。
• データウェアハウス & レイクハウス — 適切なモデリングとガバナンスを備えたSnowflake, BigQuery, Redshift, またはDatabricks上のモダンなデータプラットフォームを設計します。
• リアルタイムストリーミング — リアルタイム分析およびML機能提供のために、Kafka, Kinesis, またはPub/Subを使用したイベント駆動型アーキテクチャを実装します。
• MLプラットフォームのセットアップ — 実験追跡、モデルレジストリ、特徴ストア、自動トレーニングパイプラインを備えたMLOpsプラットフォームを構築します。
• データ品質 & ガバナンス — 信頼性の高い、コンプライアンスに準拠したデータのために、データ品質チェック、リネージ追跡、カタログ化、アクセス制御を実装します。
• AIモデルデプロイメント — サービスインフラストラクチャ、A/Bテスト、モニタリング、および自動再トレーニングパイプラインを使用して、MLモデルを本番環境にデプロイします。
• 分析インフラストラクチャ — 適切なセマンティックレイヤーを備えたBIツール、ダッシュボード、およびビジネスチーム向けのセルフサービス分析を設定します。

処理とオーケストレーションには、Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka, Flinkを使用してデータプラットフォームを構築します。ストレージには、Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake, Icebergを使用します。弊社のMLスタックには、MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI、およびトレーニングと推論のためのGPUサポートを備えたKubernetes上に構築されたカスタムプラットフォームが含まれます。

このサービスは、最初の分析パイプラインをセットアップするスタートアップからMLプラットフォームを構築する企業まで、データインフラストラクチャを構築または近代化する必要がある企業向けです。チームがデータサイロ、信頼性の低いパイプライン、またはMLモデルのデプロイの困難さに苦しんでいる場合、私たちはこれらの課題を解決するためのエンジニアリングの専門知識を提供します。