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。当社のデータエンジニアリングチームは、パイプライン、ウェアハウス、レイクハウス、MLプラットフォームといった基盤インフラを構築し、お客様の組織がデータドリブンな意思決定を行い、AWS、GCP、Azure上でAIモデルを大規模に展開できるようにします。

• データパイプライン開発 — Airflow、dbt、Spark、またはクラウドネイティブサービスを使用して、あらゆる規模のデータを処理する信頼性の高い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上に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特徴量提供のために、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、特徴量ストア、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 — 信頼できる、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モデルのデプロイ — 提供インフラ、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備えたMLモデルを本番環境にデプロイします。
• アナリティクスインフラ — 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、セルフサービス分析をビジネスチームのために設定します。

当社は、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、処理とオーケストレーションを行います。ストレージには、Snowflake、BigQuery、Redshift、Delta Lake、Icebergを使用します。当社の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構築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大企業まで、データインフラを構築または近代化する必要がある企業向けです。お客様の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直面している場合、当社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。