Engenharia de ML
Do pipeline de treinamento ao endpoint em produção.
Os engenheiros que alocamos constroem o modelo, a infraestrutura em volta e o monitoramento que mantém tudo confiável. Você recebe um sistema rodando, não um notebook.
Gratuito e sem compromisso. Leva uns 30 segundos.
O que construímos
Engenharia de ML completa
Pipelines de dados
Ingestão, transformação, validação e engenharia de atributos. Dados limpos chegando ao treinamento com frequência definida.
Treinamento de modelos
Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. Escolha de arquitetura, ajuste de hiperparâmetros e validação cruzada.
Serving de modelos
Endpoints REST e gRPC, inferência em lote e previsões em streaming. Baixa latência na sua nuvem.
Pipelines de MLOps
CI/CD para modelos: retreino automático, testes A/B, shadow mode e rollouts graduais.
Monitoramento e drift
Monitoramento da distribuição das previsões, detecção de drift nos atributos, alertas e gatilhos automáticos de retreino.
Explicabilidade
Valores SHAP, importância de atributos e explicação de cada previsão. Essencial em setores regulados, como financeiro e saúde.
Stack
Com o que os engenheiros constroem
Processo
Como funcionam os projetos de engenharia de ML
etapa 01
Análise de dados e baseline
Os dados são avaliados, uma baseline de performance é definida e as métricas de sucesso são combinadas antes de qualquer linha de código do modelo.
etapa 02
Construção dos pipelines
Ingestão, transformação e engenharia de atributos em pipelines reproduzíveis e versionados.
etapa 03
Desenvolvimento do modelo
Treinamento iterativo com experimentos registrados. Você acompanha a performance do modelo em cada etapa.
etapa 04
Deploy e monitoramento
Deploy em produção com APIs, dashboards de monitoramento e retreino automatizado.
Quem faz o trabalho
A EnzRossi em números
Gente avaliada, alocada e acompanhada.
200+
Profissionais alocados
5%
Dos candidatos são aprovados
3 dias
Até a primeira shortlist (vagas comuns)
97%
De satisfação dos clientes
Antes de decidir
As dúvidas que todo mundo tem antes de contratar.
E o que a gente faz sobre cada uma delas.
Projeto de IA nunca sai do protótipo.
Os dados são avaliados na primeira semana, e você recebe uma resposta honesta sobre se há sinal suficiente para construir algo útil.
Diagnóstico na primeira semanaVai ser só um chatbot por cima de uma API.
Modelos de linguagem entram quando fazem sentido, como em tarefas de texto.
A ferramenta certa para o problemaNossos dados são sensíveis demais para sair de casa.
O treinamento pode acontecer inteiro na sua nuvem, para os dados nunca saírem da sua infraestrutura.
Vamos ficar presos a vocês.
Pesos treinados, código de treinamento, pipelines de dados e toda a documentação são transferidos para você na entrega.
Modelos e código seus
Dúvidas
Perguntas frequentes sobre engenharia de IA
Pronto para construir
Coloque o seu modelo de ML em produção.
Conte o que você quer prever. O time cuida do resto.
O que acontece depois
- 1
Você conta o que precisa. Leva uns 2 minutos.
- 2
Uma pessoa responde em até 4 horas úteis.
- 3
Uma conversa de 30 minutos para entender o projeto e combinar os próximos passos.