Data Wissenschaft & MLOps
Wir wenden MLOps an, um zuverlässige Produkte schnell zu industrialisieren.
Unsere MLOps-Methodik liefert schnell und effektiv skalierbare AI-Modelle.
Maschinelles Lernen (ML) ist eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der ein System mithilfe intelligenter Algorithmen kontinuierlich aus Daten lernt, anstatt explizit programmiert zu werden. Es bietet Unternehmen, die data nutzen, einen potenziellen Mehrwert, um die subtilen Veränderungen im Verhalten, in den Vorlieben und in der Zufriedenheit ihrer Kunden besser zu verstehen.
Doch trotz dieser Möglichkeiten birgt maschinelles Lernen auch Herausforderungen und Risiken. Erstens müssen komplexe ML-Modelle regelmäßig aktualisiert werden, was hohe Kosten für den Einsatz in der Produktion verursachen kann. Zweitens kann es schnell zu Leistungsabweichungen und Verzerrungen kommen, wenn die Qualität des data nicht genau überwacht wird. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, schließen wir die Lücke zwischen Proofs of Concept (POC) und der Produktionsphase, indem wir unsere MLOps-Methodik auf alle unsere Data- und AI-Projekte anwenden.
Unsere Methodik ist vom DevOps-Ansatz inspiriert, der von den innovativsten Softwareunternehmen verwendet wird und Softwareentwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops) kombiniert.
Sie zielt darauf ab, den Entwicklungslebenszyklus von Systemen zu verkürzen und eine kontinuierliche Auslieferung mit hoher Softwarequalität zu gewährleisten.
Unser MLOps-Ansatz unterstützt Unternehmen dabei, ihre AI-Produkte nahtlos zu industrialisieren und zu skalieren.
Der traditionelle Ansatz zur Nutzung der Fähigkeiten des maschinellen Lernens hat mehrere Nachteile:
Data Wissenschaftler sehen kaum Produktionsengpässe voraus. Sie arbeiten isoliert, ohne Austausch mit Softwareentwicklern oder data-Ingenieuren. Ihre einmaligen Analysen in Python-Notebooks müssen von nachgelagerten Ingenieuren überarbeitet werden, um den Anforderungen der Industrialisierung gerecht zu werden. Dies führt zu Verzögerungen und verlängert die Markteinführungszeit.
Ein Mangel an Agilität, der zu einem hohen operationellen Risiko führt. Sollten die entwickelten Algorithmen voreingenommen, instabil oder kundenunzufriedenheitsfördernd sein, werden Unternehmen nicht in der Lage sein, in einem akzeptablen Zeitrahmen zu reagieren.
Wir verfolgen einen “Product-First”-Ansatz, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre AI-Assets reibungslos in die Produktion zu überführen und dabei industrielle Herausforderungen und Risiken vorwegzunehmen. Unser MLOps-Modell basiert auf einem soliden Ökosystem, und wir wenden bei jedem AI-Projekt, das wir durchführen, dieselben Prozesse an – vom Proof of Concept bis zur Produktbereitstellung.
Ein erfolgreicher MLOps-Ansatz zur Beschleunigung der data- und AI-Transformation von Unternehmen
Ein solider Monitoring-Stack.
Wir testen alle data-Funktionen und -Modelle vor jeder neuen Version, um Qualitäts- oder Leistungsabfälle zu vermeiden.
Unsere data-Modelle und Lernversuche werden alle versioniert und protokolliert, um im Falle von Produktionsstörungen ein schnelles Rollback zu gewährleisten.
Eine ausfallsichere Machine-Learning-Infrastruktur.
Wir integrieren alle Machine-Learning-Komponenten (Code, data, Modelle) in eine Continuous-Integration- und Continuous-Delivery-Pipeline (CI/CD), um eine schnelle und nahtlose Bereitstellung in der Produktion zu gewährleisten.
Eine starke Kultur der Zusammenarbeit.
Wir sorgen dafür, dass alle Beteiligten auf einer gemeinsamen Arbeitsbasis zusammenarbeiten und wenden bei den Data Science-Projekten bewährte Verfahren der Softwareentwicklung an (Versionsverwaltung, Bereitstellungsumgebungen, Tests).
Lesen Sie unseren Blogbeitrag auf Data Science, in dem wir erläutern, wie wir MLOPS für unsere Kunden einsetzen.
Unsere Data-Wissenschaftler entwickeln mit Leidenschaft industriell einsetzbare Lösungen und stellen sich komplexen Herausforderungen
Data Die Wissenschaft ist ein anspruchsvolles Fachgebiet, das sich durch ständig weiterentwickelnde Methoden und technologische Fortschritte auszeichnet. Unser Team hält mit diesen Veränderungen Schritt und achtet stets darauf, sich an neue geschäftliche Anforderungen anzupassen.
Mit unserer Expertise im Bereich maschinelles Lernen, unseren hochqualifizierten und motivierten data-Experten sowie einer einzigartigen Kooperationsmethodik und einer ‘Product First’-Einstellung hilft Ihnen unser Data Science-Team dabei, Ihre schwierigsten Probleme zu lösen.
Wir sind pragmatische, ergebnisorientierte Ingenieure: Wir statten unsere Arbeit mit modernsten Algorithmen aus und legen dabei Wert auf einfache Implementierung und kurzfristige Kapitalrenditen.
Wir lösen Probleme.
Wie können Sie den Customer Lifetime Value verbessern? Besseres Verständnis der Customer Journey? Wie prognostizieren Sie die Entwicklung eines brandneuen Produkts oder finden neue Konsumtrends in Millionen von Social-Media-Posts?
Unsere Wissenschaftler bei data können auf eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Lösung von Problemen für zahlreiche große Unternehmen aus verschiedenen Branchen zurückblicken.
Wir arbeiten mit Unternehmen aus dem Einzelhandel, dem Luxusgütersektor, dem Finanzdienstleistungsbereich, der Pharmaindustrie, dem Private-Equity-Sektor oder sogar der Telekommunikation zusammen, um maschinelles Lernen und Analytik einzusetzen, damit wir wirkungsvolle Lösungen für unsere Kunden schaffen können.
”Bei Artefact stehen wir in direktem Austausch mit den Endnutzern der von uns implementierten Lösungen. So betreiben wir data-Forschung nicht nur um der Wissenschaft willen, sondern um auf echte Bedürfnisse einzugehen. Durch das unmittelbare Feedback zum erzielten Mehrwert, zu den zu lösenden Herausforderungen und zur tatsächlichen Nutzung Ihres Produkts können Sie sich ganz auf das Wesentliche konzentrieren und eine Lösung entwickeln, die den Nutzern wirklich weiterhilft.“
Luise, Data Wissenschaftler
Wir arbeiten in Feature-Teams, um Silos aufzubrechen.
In den meisten Unternehmen arbeiten die wissenschaftlichen Teams von data isoliert voneinander. Ihre Dienstleistungen lassen sich nicht über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg skalieren, und allzu oft entwickeln sie ‘Black-Box’-Lösungen, die nur sehr wenige Menschen verstehen und warten können.
Bei Artefact überwinden wir diese Silos, um gemeinsame Geschäftsziele zu erreichen. Unsere data-Wissenschaftler arbeiten in Feature-Teams eng mit Stakeholdern wie Geschäftsverantwortlichen, Softwareentwicklern, DevOps-Mitarbeitern und UX-Designern zusammen, um sicherzustellen, dass alle Ziele und Prioritäten berücksichtigt werden.
Die Zusammenarbeit mit Product Ownern, Softwareentwicklern und anderen Data-Wissenschaftlern ist eine wirklich bereichernde Erfahrung. Die Zuständigkeiten innerhalb des Teams sind viel klarer definiert, sodass die Data-Wissenschaftler deutlich mehr Zeit haben, sich auf technische Aufgaben zu konzentrieren, und gleichzeitig über alle Aspekte des Projekts auf dem Laufenden bleiben. Die Einhaltung der Best Practices der agilen Methodik sorgt zudem für mehr Struktur und stellt sicher, dass wir stets den Maßnahmen Priorität einräumen, die den größten Mehrwert bringen.
Paul, Data Wissenschaftler
Wir denken zuerst an das “Produkt”!
Wir hören nicht bei der POC (Proof of Concept)-Phase auf, wir gehen immer weiter bis zur Industrialisierung und liefern wirkungsvolle und belastbare Produkte.
Unsere Data-Wissenschaftler haben es sich zur Aufgabe gemacht, ausgereifte Software zu liefern. Die Bereitstellung einer wertvollen und zuverlässigen Lösung hat für uns oberste Priorität – noch vor der Feinabstimmung unserer AI-Algorithmen. Durch die Schaffung einer soliden Grundlage in unserem Projekt können wir nahtlos und schnell neue Funktionen bereitstellen, die einen Mehrwert schaffen.
Es gibt in der Regel viele mögliche innovative Lösungen für ein Problem. Die Kunst liegt darin, diejenige zu finden, die im Kontext der Bedürfnisse, Einschränkungen und technischen Stacks unserer Kunden optimal ist. Wir gehen normalerweise über den Proof of Concept in einer isolierten Umgebung hinaus. Die Bereitstellung eines Modells in der Produktion ist eine komplexe Aufgabe, die Best Practices in MLOps, eine rigorose Überwachung und Bewertung erfordert, um das beste Leistungsniveau zu gewährleisten und aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die technischen und ethischen Auswirkungen zu berücksichtigen.
Karim, Data Wissenschaftler
Unsere Stärke,
Unsere Expertisen.
Der Studiengang Data befindet sich an der Schnittstelle zwischen angewandtem Fachwissen, Mathematik, Statistik und Informatik.
Um unsere Forschungs- und Entwicklungsbemühungen voranzutreiben, besser auf die Bedürfnisse unserer Kunden einzugehen und die neuesten Fortschritte von AI in unseren Projekten umzusetzen, haben wir bei Artefact eine Reihe von Arbeitsgruppen eingerichtet, die auf die einzelnen Teilbereiche des maschinellen Lernens spezialisiert sind.
Was ist das Leben eines Data Wissenschaftler bei Artefact ?
An komplexen und herausfordernden Missionen arbeiten
Von der Lieferkette bis zum Kundenservice haben sich unsere data-Wissenschaftler mit verschiedenen anspruchsvollen Themen befasst: der Vorhersage des Anrufaufkommens in Callcentern, der Automatisierung von Antworten auf Kundenanfragen, der Erkennung von Trends im Beauty- oder Luxussegment oder sogar der Unterstützung von Ärzten bei der Erkennung von Krebszellen auf Röntgenbildern.
Die Arbeit bei Artefact bietet technisch versierten Ingenieuren zudem die Möglichkeit, ihr betriebswirtschaftliches Verständnis zu erweitern und die Feinheiten der meisten wichtigen Branchen besser zu verstehen. Alle unsere data-Wissenschaftler sind dafür zuständig, maßgeschneiderte Lösungen für hochspezialisierte geschäftliche Herausforderungen zu entwickeln, und arbeiten eng mit unseren Kunden auf Führungsebene zusammen, um die Akzeptanz zu fördern und Geschäftslogik in intelligente AI-Produkte zu integrieren.
Einer der spannendsten Aspekte der Arbeit bei Artefact ist die Vielfalt der Themen, mit denen wir uns befassen. Der Begriff „data-Wissenschaft“ kann ein breites Spektrum an Kompetenzen in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, Prognosen oder Optimierung abdecken, um nur einige zu nennen. Daher bringt jeder neue Auftrag neue Algorithmen zum Testen und neue Technologien zum Ausprobieren mit sich. Die Auswahl des richtigen Modells für die jeweilige Aufgabe ist jedoch nicht die einzige Aufgabe eines data-Wissenschaftlers: Wir benötigen ein sehr gutes Verständnis der geschäftlichen Herausforderungen, um zu wissen, wo wir den größten Mehrwert schaffen können. Das bedeutet, dass wir eng mit Beratern und unseren Kunden zusammenarbeiten. Damit unsere Arbeit langfristig von Nutzen ist, koordinieren wir uns zudem mit Softwareentwicklern und wenden bewährte Software-Verfahren an, um unsere Erkenntnisse in ein Produkt umzusetzen.
Ombeline, Data Wissenschaftler
Ein spezieller Trainingspfad, der unseren Teams hilft, zu wachsen
Die Wissenschaft ist ein sich ständig wandelndes Gebiet, und wir legen großen Wert darauf, unsere Ingenieure kontinuierlich weiterzubilden.
Data Wissenschaftler bei Artefact können von einem umfangreichen Angebot an internen und externen Schulungen profitieren, die von unserer Schulungsabteilung sorgfältig ausgewählt wurden und ihnen dabei helfen, die technologische Spitze zu erreichen.
Wir bieten an:
– Machine-Learning-Trainings (NLP, Prognose, Computer Vision, ML Operations…)
– Zugang zu Cloud-Zertifizierungen (GCP, Azure, AWS)
– Soft-Skills-Schulungen (mündliche und schriftliche Präsentation, Verhandlung, Projektmanagement)
Die Weiterbildung hört damit noch lange nicht auf: Die Arbeitswoche eines typischen data-Wissenschaftlers ist gespickt mit Lernmöglichkeiten. Wie wir gerne sagen: “Feedback ist ein Geschenk”, und unsere Unternehmenskultur basiert auf technischen Veranstaltungen wie unserem TechTex, bei dem wir über die Erfolge und Misserfolge unserer neuesten Projekte berichten, oder unserem Code Base Committee (CBC), bei dem der Code unserer Projekte von unseren Programmier-Gurus auf Herz und Nieren geprüft wird!
Ein Technologieunternehmen innerhalb eines Beratungsunternehmens
Artefact ist ein Beratungsunternehmen, doch das DS-Team ist in erster Linie eine Technikabteilung:
– Wir nutzen die neuesten Modell- und ML-Bibliotheken wie Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT und dessen Varianten (CamemBERT, DistilBERT, …) sowie viele weitere
– Wir sind Multi-cloud-Anbieter und zertifizierter Premium-Kunde bei den größten cloud-Anbietern wie GCP, Azure oder AWS
– Wir entwickeln AI-Produkte unter Einsatz von ML-Ops-Frameworks und -Tools wie Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations und vielen anderen!
Wir fördern F&E in unseren Teams, um mit den neuesten Veröffentlichungen in der Technikwelt auf dem Laufenden zu bleiben.
Um mehr über unsere Projekte und unsere bevorzugte Software zu erfahren, besuchen Sie unsere 
Wir leisten auch einen Beitrag zur Open-Source-Gemeinschaft. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie bitte unsere 
Robin Doumerc, Globaler CTO Artefact
Unser Fachgebiet hat sich in den letzten Jahren durch neue Algorithmen, Methoden und Implementierungen ständig weiterentwickelt. In diesem sich ständig wandelnden Umfeld auf dem Laufenden zu bleiben, kann eine gewaltige Aufgabe sein, wenn man auf sich allein gestellt ist. Daher ist kontinuierliches Lernen im Team ein wesentlicher Bestandteil unseres Arbeitsalltags bei Artefact – sei es durch interne Projekte, bei denen die neuesten Technologien bei alltäglichen Problemen ausprobiert werden können, oder durch spezielle Zeitfenster während unserer monatlichen Schulungstage. Indem wir unseren Data-Wissenschaftlern ermöglichen, sich kontinuierlich mit den neuesten Themen auseinanderzusetzen, stellen wir sicher, dass ihre Neugierde geweckt bleibt, aber auch, dass ihr Wohlbefinden innerhalb des Teams gestärkt wird.
Komm zu uns
Unser Team verfügt über nachgewiesene Erfolge bei Missionen, die Propensity-Modellierung und Empfehlungssysteme umfassen. Kontaktieren Sie uns und setzen Sie sich schnell mit einem unserer Experten in Verbindung, wenn Sie mehr über unsere Expertise erfahren möchten.
Wenn Sie sich uns anschließen möchten, folgen Sie bitte unseren Karriereangeboten Webseite .
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