Problema
Un cliente enterprise USA aveva bisogno di una piattaforma ETL e ML cloud-native su AWS — ingestion di dati raw da più fonti operative, trasformazione in feature pronte per il modello, training e deployment di modelli di produzione su SageMaker, e serving delle predizioni ai consumer downstream con observability adeguata.
Approccio
Stack AWS dati + ML end-to-end. Pipeline ETL usando servizi AWS-native per ingestion da più fonti; feature engineering e store; job di training SageMaker con experiment tracking; deployment di endpoint SageMaker per inferenza in tempo reale; observability e alerting con CloudWatch; isolamento IAM e VPC adeguato alla postura di sicurezza enterprise.
Stack
AWS SageMaker · S3 · Glue / Lambda · CloudWatch · IAM / VPC · Python · scikit-learn / XGBoost
Risultato
Piattaforma ML di produzione che serve predizioni in modo affidabile da uno stack che il team interno del cliente poteva mantenere dopo l'handover. L'ingaggio ha validato l'ownership end-to-end di un deployment ML enterprise AWS — da ingestion dati attraverso deployment del modello fino alle operations.