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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+
Data Pipelines Built
45%
Cost Savings Avg
10PB+
Data Processed
99.5%
Model Accuracy
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
Data Assessment
Inventory data sources, assess quality, define analytics requirements, and identify ML opportunities.
2
Platform Architecture
Design data lake architecture, pipeline topology, ML workflow, and governance framework.
3
Pipeline Implementation
Build ingestion pipelines, transformation jobs, data quality checks, and catalog management.
4
ML Development
Train models, optimize hyperparameters, deploy inference endpoints, and implement monitoring.
5
Production Operations
Establish MLOps practices, data pipeline monitoring, model retraining triggers, and cost governance.
Pila Tecnológica
Data & Storage
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML & AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
Streaming & ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
Governance
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
Industrias que Atendemos
FinTechHealthcareRetailAd TechLogisticsManufacturing
¿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 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.