Servicios de ingeniería para la era de la IA.
Nueve prácticas focalizadas, un único equipo senior. Elegimos el conjunto más pequeño de piezas que resuelve su problema y lo entregamos limpio.
Desarrollo de IA
Modelos de ML a medida, funcionalidades impulsadas por LLM, agentes autónomos y automatización de decisiones adaptados a su dominio.
- →Diseño y entrenamiento de modelos
- →Pipelines LLM/RAG
- →Workflows con agentes
- →Evaluación y supervisión
Visión por computador
Desde la detección de defectos en línea hasta la imagen médica — entregamos sistemas de visión que aguantan en el mundo real.
- →Detección de objetos
- →OCR y document AI
- →Inspección visual
- →Despliegue en el borde
NLP y sentimiento
Comprensión del lenguaje para clasificación, resumen, búsqueda, voz e interfaces conversacionales.
- →Análisis de sentimiento
- →Búsqueda semántica
- →Agentes de chat y voz
- →Traducción y resumen
Big Data
Pipelines robustos, lakehouses y analítica que convierten señales brutas en decisiones defendibles.
- →Pipelines ETL/ELT
- →Almacén de datos
- →Sistemas de streaming
- →Cuadros de mando BI
Sistemas de conocimiento
Grafos de conocimiento, ontologías y sistemas expertos para razonamiento de alto riesgo en dominios complejos.
- →Grafos de conocimiento
- →Diseño de ontologías
- →Sistemas expertos
- →Motores de razonamiento
Software a medida
Ingeniería de producto completa — arquitectura, diseño, entrega — para web, móvil y embebido.
- →Apps web y móvil
- →APIs y microservicios
- →DevOps y CI/CD
- →Rendimiento y escalabilidad
Cloud y plataforma
Bases cloud fiables sobre AWS, Azure o GCP — pensadas para coste, escala y claridad.
- →Arquitectura cloud
- →Infraestructura como código
- →Kubernetes
- →FinOps
MLOps y seguridad
Ciclo de vida ML de calidad de producción, gobernanza, observabilidad y entrega segura por defecto.
- →Despliegue de modelos
- →Supervisión de drift
- →Pruebas de penetración
- →Auditorías de cumplimiento
Refuerzo de equipo
Conecte ingenieros senior a su equipo — en remoto o en sus oficinas — durante el tiempo que necesite.
- →Ingenieros de IA
- →Data scientists
- →Devs full-stack
- →Liderazgo técnico
Un modelo de entrega en cuatro fases.
Cada encargo de Talee sigue el mismo ritmo — descubrir, diseñar, construir, operar. La profundidad de cada fase se ajusta al problema, pero la estructura no cambia.
Descubrir
Diagnóstico de dos semanas. Mapeamos el problema, los datos, los sistemas y las restricciones. Se lleva un brief escrito y una recomendación.
Diseñar
Arquitectura, criterios de evaluación y plan de entrega. Nos comprometemos con resultados y un rango presupuestario antes de escribir código de producción.
Construir
Iteraciones de dos semanas con software funcional en cada hito. Código revisado por ingenieros senior. Tests, runbooks y métricas desde el día uno.
Operar
Puesta en producción con supervisión, guardia y traspaso claro. Nos quedamos en retainer o entregamos las llaves limpiamente.
Elija la forma que encaja con su problema.
Entrega de proyecto
Alcance fijo, equipo fijo, resultado definido y traspaso claro. Ideal cuando el problema está bien entendido.
- Rango presupuestario fijo
- Lead de entrega senior
- Traspaso documentado
Squad integrado
Un núcleo senior integrado en su organización por un trimestre o más. Trabajamos en sus herramientas, rituales y código.
- 3 a 8 ingenieros
- Renovable trimestralmente
- Su stack técnica
Residencia IA
Un ingeniero IA staff+ o investigador aplicado integrado a tiempo parcial para asesorar, prototipar y revisar.
- 1 a 3 días / semana
- Arquitectura y revisión
- Apoyo a la contratación
Retainer gestionado
Operación continua de sistemas que hemos construido — o asumido — con SLA, guardia y mejora continua.
- Guardia 24/7
- SLA definidos
- Revisiones trimestrales
Una stack moderna y pragmática.
Elegimos la herramienta adecuada al problema. La lista de abajo es la que más usamos — pero también trabajamos en la stack que su equipo ya utiliza.
- Python
- TypeScript
- Go
- Rust
- C++
- SQL
- PyTorch
- TensorFlow
- JAX
- Hugging Face
- LangChain
- LlamaIndex
- dbt
- Spark
- Snowflake
- Databricks
- Kafka
- Airflow
- AWS
- Azure
- GCP
- Cloudflare
- Terraform
- Kubernetes
- React
- Next.js
- TanStack
- Tailwind
- React Native
- Flutter
- Datadog
- Grafana
- OpenTelemetry
- Sentry
- Weights & Biases
- Arize
Convertir una ambición de IA en un proyecto definido.
Un buen planteamiento conecta una decisión de negocio con la evidencia disponible. Estas comprobaciones separan un proyecto operable de una simple demostración.
Definir el proceso
Evidencia necesariaUn mapa del trabajo, su coste actual y las personas que deciden o revisan.
Criterio de aceptaciónComparar con el proceso actual: errores y coste de revisión humana, no solo precisión del modelo.
Comprobar los datos
Evidencia necesariaEjemplos representativos, permisos de acceso, plazos de conservación y carencias conocidas.
Criterio de aceptaciónEvaluar con ejemplos reservados y condiciones realistas. Confirmar que el uso previsto de los datos es lícito.
Preparar la operación
Evidencia necesariaInterfaces, expectativas de servicio, responsable operativo y vías de escalado.
Criterio de aceptaciónAcordar supervisión, reversión, soporte y alternativa segura antes de pasar a producción.
Las preguntas que más nos hacen.
¿Cómo fijan precios?
+
La mayoría de los proyectos se enmarcan en un rango trimestral fijo. Los squads integrados y los retainers se facturan mensualmente. Los TJM se comparten desde el principio — sin cambios ocultos en el alcance.
¿Firman NDA y DPA?
+
Sí, en cada encargo. Operamos con regularidad bajo el papel del cliente, incluyendo finanzas reguladas, salud y sector público.
¿Pueden trabajar en nuestro código y herramientas?
+
Siempre. Nos adaptamos a su stack, control de versiones, ticketing y proceso de revisión. No somos una caja negra de entrega.
¿Y si no sabemos exactamente qué necesitamos?
+
Empiece por un sprint de descubrimiento. Dos semanas, precio fijo, entregables escritos. Si luego construimos juntos, el coste se acredita.