Deteção de anomalias
Monitorização de processos com alertas relevantes para reduzir horas de paragem.
Machine learning prático para equipas e carreiras
Estratégias aplicáveis de ML, pipelines reproducíveis e entregáveis que transformam dados em valor — projetos com governação e explicabilidade.
Treinamentos & Consultoria
Pipelines MLOps
Visão geral
Oferecemos uma abordagem end-to-end: definição de problemas, engenharia de features, seleção de modelos, validação e implantação segura. Priorizamos modelos explicáveis e verificáveis para contextos empresariais em Portugal.
- Modelos orientados a negócio
- Pipelines reprodutíveis com MLOps
- Monitorização e manutenção pós-deploy
Casos de uso reais
Projetos entregues em diferentes setores: operações, RH, vendas e suporte técnico — com foco em impacto mensurável.
Classificação de leads
Modelos de scoring que aumentaram conversões com integração direta no CRM.
Otimização de rotas
Algoritmos de otimização e previsão para reduzir custos logísticos.
Detalhes técnicos
Escolhemos ferramentas e processos que facilitam a manutenção e o compliance, com foco em explicabilidade e justificação técnica.
Construímos pipelines com testes automatizados, versionamento de dados e modelos, deploy contínuo e rollback seguro.
Integramos ferramentas de XAI, documentação de decisões e métricas de fairness quando aplicável, garantindo rastreabilidade.
Práticas de anonimização, políticas de acesso e conformidade com GDPR, além de pipelines com dados sensíveis isolados.
Stack recomendado
| Camada | Ferramentas |
|---|---|
| Data | Airflow, dbt, PostgreSQL |
| Modelos | scikit-learn, PyTorch, TensorFlow |
| MLOps | Kubeflow, MLflow |
| Observability | Prometheus, Grafana |
Integrações e APIs
Conectamos modelos a sistemas existentes: CRMs, ERPs e pipelines de dados. Entregamos conectores robustos e documentação para equipas técnicas.
Conector CRM
Sincronização bidirecional, transformações e enriquecimento de entidades.
APIs & Webhooks
APIs RESTful seguras e webhooks para automação em tempo real.
Perguntas Frequentes
Estimamos entre 6 a 12 semanas para um MVP funcional, dependendo da disponibilidade dos dados e requisitos de integração.
Aplicamos boas práticas de minimização de dados, anonimização e políticas de acesso, além de documentação que suporta auditorias.
Sim. Temos processos de onboarding remoto, revisão de código e sessões de formação síncronas e assíncronas.
Sofia Mendes
Lead ML Engineer — AI-CareerOrientação técnica, revisão de modelos e formação personalizada para equipas.
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