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Cloud Data & AI
Ingeniería de datos e IA/ML de AWS (SageMaker)
Servicios de ingeniería de datos e 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.
Comenzar10+
Pipelines de Datos Construidos
45%
Ahorro de Costes Promedio
1TB+
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 costes adecuados.
Nuestras capacidades de datos e IA de AWS
- Arquitectura de Data Lake — Diseñe data lakes basados en S3 con gobernanza de Lake Formation, catálogos de Glue y Athena para analíticas sin servidor.
- Desarrollo de Pipelines ETL — Construya pipelines de datos escalables utilizando Glue, Step Functions y Kinesis para el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real.
- Plataforma de ML SageMaker — Configure 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 de ML en tiempo real — Implemente modelos como endpoints en tiempo real, trabajos de transformación por lotes o inferencia sin servidor con autoescalado y pruebas A/B.
- Gobernanza de Datos — Implemente controles de calidad de datos, seguimiento de linaje, controles de acceso y etiquetado de cumplimiento en toda la plataforma de datos.
- Integración de GenAI — Integre 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 analíticas, SageMaker para ML, y Bedrock para IA generativa — todo orquestado con Step Functions y monitoreado con CloudWatch y SageMaker Model Monitor.
A quién está dirigido
Empresas impulsadas por datos que buscan construir plataformas de analítica, pipelines de ML o características de GenAI en AWS. Ya sea que esté iniciando su viaje de datos o escalando una operación de ML existente, aportamos la experiencia en arquitectura para maximizar el ROI de sus inversiones en datos.
Nuestro Proceso
1
Evaluación de Datos
Inventarie fuentes de datos, evalúe la calidad, defina requisitos de analítica e identifique oportunidades de ML.
2
Arquitectura de Plataforma
Diseñe la arquitectura del data lake, la topología del pipeline, el flujo de trabajo de ML y el marco de gobernanza.
3
Implementación de Pipeline
Construya pipelines de ingesta, trabajos de transformación, verificaciones de calidad de datos y gestión de catálogos.
4
Desarrollo de ML
Entrene modelos, optimice hiperparámetros, implemente endpoints de inferencia e implemente monitoreo.
5
Operaciones de Producción
Establezca prácticas de MLOps, monitoreo de pipelines de datos, disparadores de reentrenamiento de modelos y gobernanza de costes.
Pila Tecnológica
Datos y Almacenamiento
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML e IA
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Streaming y ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Gobernanza
Lake FormationCloudWatchDataBrewCalidad de Datos
Industrias que Atendemos
FinTechHealthcareRetailAd TechLogisticsManufacturing
¿Listo para construir en datos e IA de AWS?
Diseñemos la arquitectura de su plataforma de datos y pipeline de ML en AWS — desde datos brutos hasta modelos de producción.
Preguntas Frecuentes
MicrocosmWorks se especializa en SageMaker para entrenamiento y despliegue de modelos, Glue y EMR para ETL, Redshift y Athena para análisis, Kinesis para streaming, y Step Functions para orquestación de pipelines de ML a lo largo de todo el ciclo de vida de la ingeniería de datos.
La consultoría de AWS SageMaker y data engineering está disponible a $30-$50/hora, cubriendo la configuración de pipelines de entrenamiento de modelos, el despliegue de endpoints, feature stores, y la integración con su infraestructura de datos existente.
Sí, construimos pipelines de ML de producción utilizando SageMaker Pipelines con preprocesamiento de datos automatizado, entrenamiento distribuido, ajuste de hiperparámetros, evaluación de modelos, registro de modelos y despliegue con pruebas A/B con puntos finales de inferencia en tiempo real y por lotes.
Absolutamente. MicrocosmWorks diseña data lakes basados en S3 con Glue crawlers, trabajos ETL y Data Catalog, implementa Lake Formation para la gobernanza, y construye pipelines de ingeniería de características que alimentan directamente los trabajos de entrenamiento de SageMaker.
Sí, desplegamos LLMs personalizados y de código abierto en SageMaker utilizando Deep Learning Containers, configuramos inference endpoints con model parallelism para modelos grandes, e integramos con AWS Bedrock para hybrid architectures que combinan proprietary y foundation models.