Pronóstico de series temporales, detección de anomalías y pipelines de ML que procesan terabytes de datos para generar predicciones accionables.
Pipelines de ML que convierten datos históricos en previsión accionable — a escala de terabytes.
Planificación de demanda, pronóstico de ingresos y predicción de capacidad. Modelos que se adaptan a estacionalidad, tendencias y shocks externos.
Detección en tiempo real de fraude, fallos de equipos y desviaciones de procesos. Alerta antes de que el daño ocurra — no después.
Infraestructura ML de punta a punta — feature stores, automatización de entrenamiento, registros de modelos y monitoreo continuo en producción.
Pipelines en Spark y Databricks que procesan terabytes diariamente. De datos crudos a dashboards, con modelos de ML integrados en el flujo.
Auditamos la calidad, volumen y frescura de tus datos. Definimos objetivos de predicción y métricas de éxito antes de construir cualquier modelo.
Construimos pipelines de features en Spark o Databricks. Features temporales, agregaciones y transformaciones específicas de dominio que dan ventaja a los modelos.
Experimentamos con modelos estadísticos, gradient-boosted y deep learning. Tuning automático de hiperparámetros y validación cruzada a escala.
Detección de drift, alertas de rendimiento y triggers automáticos de reentrenamiento. Los modelos se mantienen precisos mientras tus datos evolucionan.
Nuestros pipelines en Spark y Databricks procesan terabytes diarios en producción. Hemos construido sistemas de predicción para gigantes financieros y firmas globales de consultoría.
Desde ingeniería de features hasta monitoreo en producción — somos dueños de todo el ciclo de vida ML. Sin brechas, sin traspasos a equipos de operaciones separados.
Empezamos con la pregunta de negocio, no con el algoritmo. Cada modelo se mide por las decisiones que mejora, no solo por su score de precisión.
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