IA e machine learning
Engenheiros de ML alocados pela EnzRossi constroem modelos preditivos, previsão de demanda, sistemas de recomendação e visão computacional, treinados com os seus dados e rodando na sua infraestrutura.
O que os nossos engenheiros constroem
Muita empresa que diz entender de IA está colocando uma interface em cima da API do GPT. Os engenheiros que alocamos constroem machine learning de verdade: modelos treinados com os seus dados, sistemas estatísticos que fazem previsões mensuráveis e pipelines de dados que mantêm tudo preciso com o tempo. Eles já colocaram sistemas em produção em fintech, e-commerce, saúde e logística. A EnzRossi não vende modelo próprio: o modelo, o código e os dados são seus. IA no fluxo de trabalho, pessoas na revisão.
Principais capacidades
Modelos treinados com o histórico do negócio para prever resultados: volume de vendas, demanda de estoque, conversão de usuários, score de risco.
Identificar clientes com alta chance de cancelar antes que cancelem. Modelos de classificação construídos, treinados e conectados ao seu CRM.
Modelos de séries temporais para cadeia de suprimentos, escala de equipe e planejamento de recursos, tratando sazonalidade, tendência e anomalias.
Filtragem colaborativa, recomendação por conteúdo e modelos híbridos para e-commerce, mídia e produtos SaaS.
Modelos não supervisionados que sinalizam comportamento fora do padrão em transações financeiras, métricas de sistema, dados de sensores ou atividade de usuários.
Classificação de imagens, detecção de objetos, OCR e inspeção visual de qualidade com CNNs, YOLO e arquiteturas sob medida.
Análise de sentimento, reconhecimento de entidades, classificação de documentos e extração de informação em escala, com NLP clássico e modelos de linguagem ajustados.
Do começo ao fim: limpeza de dados, engenharia de atributos, treinamento, avaliação, testes A/B e deploy com monitoramento de drift.
Stack
Aplicações reais
Caso de uso 01
Os engenheiros que alocamos construíram um sistema de recomendação que mostra produtos relevantes a partir do histórico de navegação, dos padrões de compra e da afinidade por categoria, com impacto no ticket médio.
Caso de uso 02
Um modelo de churn que dá nota a cada conta ativa toda semana. O time comercial usa a lista para priorizar as contas em risco e agir antes do cancelamento.
Caso de uso 03
Um modelo de séries temporais que prevê o volume diário de entrada por armazém para um operador logístico, usado para planejar a escala da equipe.
Caso de uso 04
Um sistema de visão computacional que detecta defeitos de superfície em uma linha com câmeras, substituindo uma etapa de inspeção manual em uma indústria.
O processo
etapa 01
Avaliamos qualidade, volume e estrutura dos seus dados. Definimos o problema de ML com precisão: o que vamos prever, com quais entradas e como medir o sucesso.
etapa 02
Limpar, transformar e estruturar os dados para o treinamento. Pipelines repetíveis que mantêm o modelo atualizado conforme chegam dados novos.
etapa 03
Treinar várias arquiteturas, avaliar em dados separados e ajustar para as restrições do seu negócio (precisão versus recall, latência versus acurácia).
etapa 04
Publicação como API REST, job em lote ou serviço embarcado, integrada aos seus sistemas: CRM, data warehouse, camada de aplicação.
etapa 05
Detecção de drift e monitoramento de performance do modelo. Retreino agendado quando a acurácia cai abaixo do limite combinado.
Quem faz o trabalho
A EnzRossi em números
200+
Profissionais alocados
5%
Dos candidatos são aprovados
3 dias
Até a primeira shortlist (vagas comuns)
97%
De satisfação dos clientes
Dúvidas
Vamos começar?
Agende uma conversa técnica. Avaliamos a situação dos seus dados e dizemos o que é realista construir nos próximos 90 dias.
