Service pillar
डेटा और इंटेलिजेंस
जब आपका डेटा उपयोगी बनने के लिए तरस रहा हो।
प्रेडिक्टिव ML, कंप्यूटर विज़न, और जेनरेटिव कंटेंट पाइपलाइन्स। आपके पास पहले से मौजूद डेटा को निर्णयों, अलर्ट्स, और डाउनस्ट्रीम प्रोडक्ट्स में बदलें।
What you get
- प्रेडिक्टिव मॉडल (churn, demand, downtime, quality) सही टूल का उपयोग करते हुए — classical ML या LLMs, जो ट्रेंडी है वह नहीं
- गुणवत्ता नियंत्रण, दस्तावेज़ समझ, और भौतिक-विश्व स्वचालन के लिए computer vision पाइपलाइन
- जनरेटिव कंटेंट पाइपलाइन्स — इमेज, वीडियो, वॉइस — आपके पब्लिशिंग वर्कफ़्लो में एकीकृत
- डेटा इंजीनियरिंग glue: dbt, Airflow, Dagster — जो भी आपके stack में फिट बैठे
- Eval, monitoring, retraining cadence — मॉडल जो पहले सप्ताह के बाद भी सटीक रहते हैं
When this is the right fit
- आपके पास वेयरहाउस में डेटा पड़ा है जिसे कोई query नहीं करता
- आपकी QC टीम throughput bottleneck है
- आपकी कंटेंट टीम throughput bottleneck है
Sample builds
मशीन फ्लीट के लिए predictive maintenance
LightGBM + क्लासिकल ML का उपयोग SCADA/IoT टेलीमेट्री पर, साप्ताहिक पुनः प्रशिक्षित, डाउनटाइम होने से पहले ops को अलर्ट प्रदान करना।
उत्पादन लाइनों के लिए Vision QC
YOLO-आधारित दोष पहचान active-learning loops के साथ। अनुमान लगाने के बजाय अनिश्चित मामलों को निरीक्षकों तक पहुँचाता है।
एंड-टू-एंड कंटेंट पाइपलाइन
आइडिया जनरेशन → स्क्रिप्ट → वॉयसओवर → थंबनेल → पब्लिशिंग → रीपर्पजिंग। 3 महत्वपूर्ण बिंदुओं पर मानव अनुमोदन के साथ।
Tech we reach for
- scikit-learn
- XGBoost / LightGBM
- YOLO
- OpenCV
- ElevenLabs / Runway
- dbt / Airflow / Dagster
- Modal / Replicate
FAQ
- नहीं, लेकिन अगर आपके पास data warehouse है तो आप कई हफ्ते बचा सकते हैं। हम आपके पास जो भी है उसके साथ काम करते हैं — flat files, Postgres tables, S3 dumps — और ईमानदारी से बताते हैं कि कब पहले data engineering की जरूरत है।
Talk to a human about this.
20 min. No deck. We'll tell you what's possible — and what isn't.
