Servicios
Cinco frentes, un mismo equipo
Cubrimos la cadena completa: desde la arquitectura del Lakehouse hasta agentes de IA corriendo en producción, con gobernanza y costos bajo control.
01
Data Platform sobre Databricks
Tus datos unificados en un Lakehouse gobernado, reemplazando DWs legacy y silos.
Para quién
Empresas con datos fragmentados en Redshift, Synapse, Snowflake heredado o lagos sin gobernanza.
Qué entregamos
- Arquitectura Medallion (Bronze/Silver/Gold) sobre Delta Lake.
- Unity Catalog para gobernanza, lineage y control de accesos fino.
- Delta Live Tables para pipelines declarativos.
- Migración desde Hive, Redshift, Synapse o Snowflake.
- Optimización de costos: cluster policies, Photon, auto-scaling, spot.
02
Data Engineering
Ingestas confiables, modelado claro, calidad de datos medida.
Para quién
Equipos que necesitan pipelines batch y streaming productivos, no POCs.
Qué entregamos
- Ingesta batch y streaming: Kafka, Kinesis, Event Hubs, Pub/Sub, Auto Loader.
- Orquestación con Databricks Workflows, Airflow, Dagster o Azure Data Factory.
- Modelado con dbt o Delta Live Tables.
- Data quality con Great Expectations y DLT expectations.
- CDC con Debezium, Fivetran o ingesta nativa de Databricks.
03
Machine Learning y MLOps
Modelos que llegan a producción, se monitorean y se reentrenan.
Para quién
Equipos de ciencia de datos que quieren cerrar la brecha entre notebook y producción.
Qué entregamos
- Entrenamiento con MLflow, AutoML cuando aplique, feature stores.
- Despliegue serverless: Model Serving de Databricks, SageMaker, Azure ML, Vertex AI Endpoints.
- Monitoreo de drift, observabilidad y reentrenamiento programado.
- CI/CD con GitHub Actions y Azure DevOps para promoción dev → stg → prod.
04
Generative AI y LLMs
RAG productivo, agentes en producción, fine-tuning con foundation models de frontera.
Para quién
Empresas que quieren bajar LLMs a casos de uso reales sin quedarse en el POC.
Qué entregamos
- RAG productivo: chunking, embeddings, vector DBs (Databricks Vector Search, Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector).
- Agentes con LangGraph, CrewAI, Bedrock Agents, Azure AI Agents, Vertex AI Agent Builder.
- Fine-tuning y adaptación: LoRA, QLoRA, Mosaic AI Model Training.
- LLM gateway multi-proveedor: OpenAI, Anthropic (Claude), Google (Gemini), Meta (Llama), Mistral, DBRX.
- Evaluación y observabilidad: Langfuse, LangSmith, TruLens, Ragas, guardrails.
- LLMOps: versionado de prompts, A/B testing, cost tracking, PII redaction, rate limiting.
- Seguridad de IA: prompt injection, data leakage, compliance (GDPR, HIPAA, ISO 42001).
05
Cloud y DevOps
Infra como código reproducible, seguridad por defecto, costos bajo control.
Para quién
Equipos que necesitan la base sobre la que corren los datos y los modelos.
Qué entregamos
- IaC con Terraform o CDK en AWS, Azure y GCP.
- CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps o GitLab.
- Observabilidad con CloudWatch, Azure Monitor, Datadog o Grafana.
- FinOps: budgets, anomaly detection y rightsizing.
- Seguridad: IAM de mínimo privilegio, secretos en Vault o Secrets Manager, hardening.
¿Cuál de estos frentes es el tuyo?
Cuéntanos el contexto y te respondemos con un plan concreto, no una propuesta genérica.
Conversemos →