In unserem von Daten begeisterten Scigility Team kombinieren sich unsere einzigartigen Erfahrungen mit Daten, Advanced Analytics sowie Best Practices bei der Implementierung von Enterprise-Data-Platforms und AI/ML Use Cases. Dies und die eng gepflegten Partnerschaften mit Universitäten sowie Technologieanbietern ermöglichen es uns, in diesen Bereichen im Schweizer und im europäischen Markt führend zu sein.
Unser Leistungsportfolio umfasst Data Architecture und Strategieberatung, Data Science und AI/ML Use Case Implementation, Data Engineering und Platform Engineering sowie MLOps.
Sie erhalten: AI und ML Use Case Roadmap, Datenstrategie, Definition von Data Products und technische Enterprise Data Architecture unter Berücksichtigung von Datenschutz, IT-Security und Governance-Vorgaben. Die Ausarbeitung des Business Case für die Implementierung einer Data-driven-Strategie beinhaltet ebenfalls die Priorisierung und Planung für MVPs, Proof of Concept (POCs) und produktives Deployment von AI und ML Use Case und einer Data Platform.
Unsere breite Technologie-Expertise ermöglicht die Beratung für die passenden AI-Tools zu einer erfolgreichen Implementierung von ML-Projekten. Bei neuen Technologien sind wir, dank unserer breiten Erfahrung und hohen Affinität, führend. Wir pflegen enge Kontakte zu richtungsweisenden Universitäten, Spin-offs und Start-ups.
Wir beraten und stellen die Einhaltung von regulatorischen und kundeninternen Datenschutzvorgaben (z. B. GDPR, FINMA, BAG usw.) sicher. Bei Auditierungen von bestehenden Datenplattformen unterstützen wir Sie mit unserer langjährigen Erfahrung.
Langjährige Erfahrung in AI-Use-Cases-Implementierung in Financial Services, Insurance, Pharma, Health, Manufacturing, Utilities und vielen anderen Industrien. Wir wenden für die Implementierung von Use Cases die von Scigility entwickelten MLOps & AI Industrialization Frameworks und Best Practices an und nutzen innovative und optimal passende MLOps und Data Engineering Tools und Frameworks.
Realisierung von Enterprise Datenplattformen in Public Cloud, hybrid oder on Premise. Anwenden von MLOps und DevOps Best Practices, Automatisierung von Deployments gemäss Infrastructure as Code Principles und Verwendung von Cloud-nativen Technologien wie Kubernetes oder Serverless.
Support und Weiterentwicklung von Use-Case-Applications und Datenplattformen, Second/Third Level Support, Firefighting, Incident und Problembehebung, Monitoring, periodisches Reporting, Kosten- und Kapazitätsmanagement der Applikationen und Plattformen.
Know-how-Transfer on the Project, Schulungen zu Technologien und Programmiersprachen, agile Frameworks für die erfolgreiche Realisierung von AI- und Data-Projekten inklusive Kompetenzaufbau und Personalressourcen-Unterstützung.
Sie haben Fragen zu einem Case, wünschen eine Offerte und möchten uns gerne kennenlernen?
Oder bist du ein Data-Scientist, eine grossartige Coderin oder eine passionierte Ingenieurin und auf der Suche nach einem genialen Team sowie coolen Herausforderungen?
Ganz egal, was es ist – wir sind für Sie da.