Cloud Data & AI

Інжиніринг даних та послуги AI/ML

Послуги з інжинірингу даних та AI/ML, включаючи конвеєри даних, сховища даних, архітектури lakehouse та налаштування платформ машинного навчання на хмарних провайдерах.

Почати

75+

Data Pipelines Built

45%

Cost Savings Avg

10PB+

Data Processed

99.5%

Model Accuracy

Категорія послуг

Інжиніринг даних та AI

Ідеально для

Компанії, що створюють конвеєри даних, сховища даних, ML платформи або потребують модернізації інфраструктури даних для аналітики та AI.

Термін

4 – 12 тижнів

Чому обирати MicrocosmWorks для інжинірингу даних та AI/ML?

Дані цінні лише тоді, коли вони надійно надходять, правильно трансформуються та досягають потрібних систем у потрібний час. Наша команда інжинірингу даних створює базову інфраструктуру — конвеєри, сховища даних, lakehouse та ML платформи — яка дозволяє вашій організації приймати рішення на основі даних та розгортати AI моделі в масштабі на AWS, GCP або Azure.

Наші можливості в інжинірингу даних та AI/ML

Розробка конвеєрів даних — Створення надійних ETL/ELT конвеєрів з використанням Airflow, dbt, Spark або хмарних сервісів, які обробляють дані в будь-якому масштабі.
Сховища даних та Lakehouse — Проектування сучасних платформ даних на Snowflake, BigQuery, Redshift або Databricks з належним моделюванням та управлінням.
Стрімінг у реальному часі — Впровадження подієво-орієнтованих архітектур з використанням Kafka, Kinesis або Pub/Sub для аналітики в реальному часі та обслуговування ML функцій.
Налаштування ML платформ — Створення MLOps платформ з відстеженням експериментів, реєстрами моделей, сховищами ознак та автоматизованими конвеєрами навчання.
Якість та управління даними — Впровадження перевірок якості даних, відстеження походження, каталогізації та контролю доступу для надійних, відповідних даних.
Розгортання AI моделей — Розгортання ML моделей у виробництво з інфраструктурою обслуговування, A/B тестуванням, моніторингом та автоматизованими конвеєрами перенавчання.
Аналітична інфраструктура — Налаштування BI інструментів, інформаційних панелей та самообслуговувальної аналітики для бізнес-команд з належними семантичними шарами.

Стек технологій для даних та AI

Ми створюємо платформи даних, використовуючи Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka та Flink для обробки та оркестрації. Для зберігання ми працюємо з Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake та Iceberg. Наш ML стек включає MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI та власні платформи, побудовані на Kubernetes з підтримкою GPU для навчання та висновку.

Для кого це

Ця послуга призначена для компаній, яким потрібно створити або модернізувати свою інфраструктуру даних — від стартапів, що налаштовують свій перший аналітичний конвеєр, до підприємств, що будують ML платформи. Якщо ваша команда стикається з проблемами даних, не надійними конвеєрами або труднощами розгортання ML моделей, ми надаємо інженерну експертизу для вирішення цих завдань.

Наш процес

Discovery

Assess your data sources, current infrastructure, analytics needs, and ML/AI objectives.

Architecture

Design the data platform architecture with pipeline topology, storage layers, and ML infrastructure.

Implementation

Build data pipelines, deploy warehouses, configure ML platforms, and set up monitoring.

Optimization

Tune query performance, optimize pipeline costs, implement data quality checks, and validate ML models.

Operations

Hand off with documentation, train data teams, and provide ongoing support for pipeline reliability.

Технологічний стек

Data Processing

Apache SparkAirflowdbtFlink

Storage

SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake

ML Platforms

MLflowSageMakerVertex AIKubeflow

Streaming

KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming

Індустрії, які ми обслуговуємо

E-CommerceFinancial ServicesHealthcareMediaRetailLogisticsTelecomManufacturing

Готові створити свою платформу даних та AI?

Дозвольте нашим інженерам даних створити надійні конвеєри та ML інфраструктуру, які перетворять ваші дані на конкурентну перевагу.

Зв'яжіться з нами Переглянути всі послуги

Часті запитання

Ми створюємо наскрізні конвеєри даних для робочих процесів ML, включаючи проєктування ознак (feature engineering), конвеєри для маркування даних (data labeling pipelines), управління даними для навчання (training data management), сховища ознак (feature stores) та автоматизовану перевірку якості даних (automated data quality validation), щоб гарантувати, що ваші моделі отримують чисті та надійні дані.

Наші послуги з інженерії даних та розробки конвеєрів AI/ML доступні за ціною $30-$50 за годину, причому тарифи варіюються залежно від складності вашої інфраструктури даних та вимог до робочих процесів ML.

Так, ми впроваджуємо сховища ознак, використовуючи такі інструменти, як Feast, Tecton або власні рішення на базі Redis та BigQuery, що дозволяє вашій команді ML послідовно обмінюватися, знаходити та надавати ознаки для навчання та висновків.

Ми впроваджуємо автоматизовану перевірку даних за допомогою Great Expectations або Deequ, примусове дотримання схеми, виявлення дрейфу та статистичне профілювання на кожному етапі конвеєра, щоб виявляти проблеми з якістю даних до того, як вони погіршать продуктивність моделі.

Так, ми створюємо повні конвеєри MLOps, включаючи версіонування моделей за допомогою MLflow, автоматичні тригери перенавчання, інфраструктуру A/B тестування та обслуговування моделей на Kubernetes з автомасштабуванням на основі навантаження висновків.