Aumento de Time
Entregáveis
Soluções de IA/ML
Arquitetura de Solução
Estratégia de Produto
Tecnologias
Kafka
Spark (Python)
FastAPI (Python)
Elasticsearch
AWS Redshift
O Cliente
A Appen é uma empresa multinacional australiana que fornece dados de alta qualidade para aplicações de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Eles oferecem vários serviços, como anotação de dados, coleta de dados, transcrição e tradução, para ajudar as organizações a melhorar seus sistemas e algoritmos de IA.
O Desafio
No panorama competitivo dos serviços de dados para IA e ML, garantir a integridade dos dados, a confiança do cliente e a conformidade regulatória é essencial para manter uma posição de liderança. O nosso desafio neste projeto envolveu o aprimoramento do processo de registro de anotadores e a implementação de medidas robustas contra fraudes para melhorar KPIs empresariais importantes e reduzir os custos da infraestrutura em nuvem.
35milhões
Registros processados por hora
Ao integrar tecnologia de big data de ponta, aumentamos os eventos e parâmetros analisados, enquanto reduzimos o tempo de processamento em 30%.
1milhão
Em economias anuais
Estimado logo após o lançamento da nova funcionalidade, unicamente a partir de economias em infraestrutura em nuvem e engenharia.
5+
Anos de parceria
Parceria de desenvolvimento de software nearshore bem-sucedida ao longo de mais de 5 anos, com vários projetos entregues.
Colaboramos com as áreas de negócios do cliente para obter uma melhor compreensão das fontes de dados e do fluxo de informações. Identificamos potenciais eventos de fraude ao longo do processo e definimos mecanismos de classificação.
"Compreender o contexto e as necessidades do negócio é crucial para propor a arquitetura mais adequada. Neste caso, a solução precisava incorporar detecção de fraudes em tempo real e ser capaz de processar milhões de registros por hora."
— Cláudio Vasconcelos
Líder Técnico @ Novatics
02. Co-criando soluções alternativas e selecionando a melhor estratégia
Trabalhámos juntos com o cliente para desenvolver uma arquitetura que pudesse suportar o volume de dados e atender a outros requisitos técnicos e funcionais. Além disso, pesquisámos, treinámos, testámos e selecionámos os modelos de IA mais adequados para a classificação de eventos.
03. Implementando a solução de forma iterativa e incremental
Entregamos uma solução de qualificação e previsão baseada em aprendizado de máquina usando Kafka e Spark que otimiza o processo de antifraude ao fornecer alertas em tempo real.
— Phoebe Liu
Cientista de Dados @ Appen
Cibersegurança
IA
Protexxa
Como ajudamos a Protexxa a fornecer uma solução de cibersegurança para empresas ao redor do mundo.
Model Catalog
ML
Verta
Como nossa equipe ágil tornou uma solução complexa viável ao criar uma interface mais amigável para o usuário.
Plataforma de Esportes
IA
ML
Coterie
Como ajudamos a Coterie a lançar um novo produto digital em apenas alguns meses.
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