IA e machine learning
Machine learning de verdade. Não só um chatbot por cima de uma API.
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.
Gratuito e sem compromisso. Leva uns 30 segundos.
O que os nossos engenheiros constroem
Sistemas de ML que geram resultado para o negócio, não demos.
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
O que a gente faz na prática.
Análise preditiva
Modelos treinados com o histórico do negócio para prever resultados: volume de vendas, demanda de estoque, conversão de usuários, score de risco.
Previsão de churn
Identificar clientes com alta chance de cancelar antes que cancelem. Modelos de classificação construídos, treinados e conectados ao seu CRM.
Previsão de demanda
Modelos de séries temporais para cadeia de suprimentos, escala de equipe e planejamento de recursos, tratando sazonalidade, tendência e anomalias.
Sistemas de recomendação
Filtragem colaborativa, recomendação por conteúdo e modelos híbridos para e-commerce, mídia e produtos SaaS.
Detecção de anomalias
Modelos não supervisionados que sinalizam comportamento fora do padrão em transações financeiras, métricas de sistema, dados de sensores ou atividade de usuários.
Visão computacional
Classificação de imagens, detecção de objetos, OCR e inspeção visual de qualidade com CNNs, YOLO e arquiteturas sob medida.
Pipelines de NLP
Análise de sentimento, reconhecimento de entidades, classificação de documentos e extração de informação em escala, com NLP clássico e modelos de linguagem ajustados.
Treinamento de modelos e MLOps
Do começo ao fim: limpeza de dados, engenharia de atributos, treinamento, avaliação, testes A/B e deploy com monitoramento de drift.
Stack
As ferramentas para colocar ML em produção.
Aplicações reais
Para que os clientes usam isso.
Caso de uso 01
Recomendação de produtos em e-commerce
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
Previsão de churn em SaaS
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
Previsão de demanda em logística
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
Controle de qualidade visual
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
Do dado bruto ao modelo em produção, em fases bem definidas.
etapa 01
Diagnóstico de dados e definição do problema
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
Pipeline de dados e engenharia de atributos
Limpar, transformar e estruturar os dados para o treinamento. Pipelines repetíveis que mantêm o modelo atualizado conforme chegam dados novos.
etapa 03
Desenvolvimento e avaliação do modelo
Treinar várias arquiteturas, avaliar em dados separados e ajustar para as restrições do seu negócio (precisão versus recall, latência versus acurácia).
etapa 04
Deploy e integração
Publicação como API REST, job em lote ou serviço embarcado, integrada aos seus sistemas: CRM, data warehouse, camada de aplicação.
etapa 05
Monitoramento e retreino
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
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 IA e machine learning
Vamos começar?
Vamos olhar os seus dados.
Agende uma conversa técnica. Avaliamos a situação dos seus dados e dizemos o que é realista construir nos próximos 90 dias.
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.