Equipo de Desarrollo en Inteligencia Artificial

12 días

Promedio para desplegar un equipo senior de IA con pipelines de datos listos.

95%+

De los modelos alcanzan los objetivos de accuracy antes de ir a producción.

8+

Frameworks de IA en los que nuestros equipos tienen experiencia en producción.

Nos integramos con tus equipos de producto, datos e ingeniería para entregar soluciones de IA que son precisas, escalables y mantenibles. Ya sea que necesites desarrollar motores de recomendación o sistemas de visión por computadora, nuestros equipos se adaptan a tus requerimientos de datos y procesos de despliegue.

• Modelos de machine learning production-grade construidos con TensorFlow, PyTorch o scikit-learn con testing exhaustivo y validación antes del despliegue.
• Sistemas de procesamiento de lenguaje natural usando transformers, LLMs y pipelines NLP customizados para crear chatbots inteligentes y herramientas de análisis de texto.
• Aplicaciones de computer vision desarrolladas con OpenCV, YOLO y redes neuronales personalizadas para reconocimiento de imágenes, detección de objetos y analítica visual.
• Plataformas de análisis predictivo que pronostican demanda, optimizan precios, detectan anomalías y automatizan la toma de decisiones a escala.
• Desarrollo centrado en datos con preprocesamiento apropiado, feature engineering, validación de modelos y monitoreo continuo de model drift.
• Liderazgo colaborativo en la entrega que se sincroniza con tus iniciativas de desarrollo y asegura que se sigan las mejores prácticas de IA.

Trabajamos con CTOs, gerentes de ciencia de datos y líderes de producto que necesitan un equipo de IA capaz de entregar soluciones precisas y listas para producción. Cada proyecto incluye un líder de entrega, un arquitecto de IA y un proceso de revisión de calidad de datos integrado con tus flujos de trabajo.

• Staffing enfocado en ciencia de datos con ingenieros que desplegaron modelos ML en producción para e-commerce, salud, finanzas y manufactura.
• Arquitectura pensada para escalar aprovechando MLOps, versionado de modelos, testing A/B e infraestructura de monitoreo para garantizar performance a largo plazo.
• Expertise en múltiples frameworks que mantiene tus opciones abiertas—trabajamos con TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y servicios cloud de IA.

Nuestro equipo en Córdoba trabaja en horario argentino y colabora en español y en inglés. Mantenemos procesos de desarrollo transparentes con checkpoints de performance de los modelos para que siempre sepas el estado de tu implementación de IA.

• Rituales de calidad que importan — validación de datos, cross-validation, métricas de rendimiento y explicabilidad del modelo antes de producción.
• Enfoque en impacto del negocio con monitoreo proactivo, tracking de accuracy y mejora continua alineada con tus KPIs.
• Métricas de performance claras vinculadas a accuracy, precision, recall y resultados del negocio que podés trackear y optimizar.

1. Revisión de datos y requerimientos

Revisamos tus fuentes de datos, objetivos del negocio y métricas de éxito. Durante la primera semana tenés un assessment de calidad de datos, recomendaciones de arquitectura del modelo y un roadmap centrado en los datos.

2. Equipo enfocado en modelos

Definimos la composición del equipo con ingenieros ML, científicos de datos y arquitectos de IA. El tooling incluye Jupyter notebooks, MLflow, servicios cloud de IA y tu infraestructura de datos existente.

3. Entrega validada

Entregamos en incrementos iterativos, hacemos validación de modelos y compartimos métricas de accuracy, performance y readiness para deployment, así desplegás a producción con confianza.

RetailPredict, una empresa de tecnología retail, necesitaba construir un sistema de pronóstico de demanda potenciado con IA sin interrumpir sus flujos de trabajo de gestión de inventario existentes. Su equipo estaba lidiando con patrones estacionales, tiempos de entrega de proveedores y la presión de reducir quiebres de stock mientras minimizaban el exceso de inventario.

Trabajamos junto al VP de Analytics para armar un equipo mixto de científicos de datos, ingenieros ML y especialistas MLOps que trabajaron codo a codo con los analistas internos. Juntos logramos:

• Desarrollar modelos de pronóstico de series temporales usando LSTM y Prophet que redujeron el error de pronóstico en 38%.
• Construir pipelines de datos automatizados que se integraron con sistemas ERP existentes y actualizaban las predicciones diariamente.
• Implementar workflows de monitoreo y reentrenamiento de modelos que se adaptan automáticamente a cambios en patrones de demanda.

Cada equipo combina desarrolladores de IA experimentados con los roles que necesitás para entregar soluciones precisas y listas para producción. Frecuentemente combinamos:

• Ingenieros ML Senior que diseñan, entrenan y despliegan modelos de machine learning con calidad de código production-grade.
• Científicos de Datos que analizan datos, hacen feature engineering y validan el rendimiento del modelo contra métricas del negocio.
• Especialistas en NLP para comprensión de lenguaje, chatbots y aplicaciones de análisis de texto.
• Ingenieros de Computer Vision para reconocimiento de imágenes, detección de objetos y sistemas de analítica visual.
• Ingenieros MLOps que construyen pipelines de deployment, monitorean performance de modelos y gestionan workflows de reentrenamiento.
• Delivery Managers que coordinan sprints, trackean métricas y aseguran alineación con objetivos del negocio.