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高级后端开发工程师(Node.js/Go)
远程办公（拉美）全职招聘中
设计并构建可扩展、高性能的微服务,为我们的云端解决方案提供动力。
超过 45 份申请
智能自动化决策
您的数据价值连城。我们运用人工智能助您做出更明智的决策。
我们将您的数据转化为最宝贵的资产。运用 AI 实现流程自动化、预测结果，并发掘隐藏的商业机会。
预测模型
认知自动化
投资回报率(ROI)最大化
我们精通的技术与战略合作伙伴
务实导向的人工智能
我们为人工智能去除噪音、回归本质,将其落地为切实可行的业务解决方案。我们构建合乎伦理且精准的算法模型,优化您的关键指标:提升销售额或减少运营低效。
精准模型
我们依托您的历史数据和行业背景,专门训练定制化算法。
道德与隐私
我们确保在机器学习过程中以匿名、安全的方式处理信息。
可验证的投资回报
通过自动化和预测性优化，打造能够自我回本的 AI 项目。
协作是我们基因的一部分
我们倡导持续学习的氛围，让每位团队成员都有创新的底气。我们相信，最出色的产品出自充满热情且多元化的团队。
我们在人工智能领域的经验数据
这些数据印证了我们多年来积累的专业经验,以及为客户创造的成功。
4
AI 经验年限
15+
投入生产的模型
30%
运营优化
10+
Data Scientists
阻碍您业务的难题，我们以顶尖工程能力解决
系统宕机、手工流程、云成本失控、数据外泄：每一次故障都在让您流失销售和客户。选择您的挑战，看看我们如何从架构到支持彻底解决它。
面向企业的人工智能
我们将您的数据转化为最宝贵的资产。运用 AI 实现流程自动化、预测结果，并发掘隐藏的商业机会。
我们解决的痛点
积累了大量客户和销售数据，却不知道如何利用它们提升销量？
您是否希望自动为每位客户推荐他们真正感兴趣的产品？
您的客户服务团队是否花费大量时间重复回答相同的问题?
您是否希望预测下个月哪些产品最畅销，从而优化库存？
我们交付的成果
向您的客户推荐商品的系统,提升每笔订单的价值。
基于您的数据训练的聊天机器人,全天候24/7解答问题,为您的团队减负。
通过预测需求的模型，帮助您优化库存和现金流。
智能客户细分,助力营销活动更高效、更具盈利能力。
您的战略盟友
Sofía Vega
AI 与数据战略总监 | 机器学习专家 | Databricks Champion
“我将您的数据转化为盈利的决策。我的工作很简单：让您的业务精准预测、赢得先机。”
探索 AI 解决方案
让我们就以下主题展开交流: 人工智能
我们的工作方式
100% 云端、无服务器、低成本
我们在 AtaraxIA IT 构建和运营的一切都运行在云端，无需维护服务器。您的企业委托我们的任何服务，都能获得同样的品质和同样的节省。
按实际使用付费
没有空转等待的服务器：成本随您的实际业务变化，在清闲的日子里自动降低。
自动扩展
旺季或一次成功的营销活动都不会让您的系统崩溃：容量会自动扩展，也会自动回落。
高可用且安全
分布在多个云可用区，数据加密、定期备份，每项敏感操作都有审计记录。
始终保持最新
无需安装，也没有旧版本：改进会自动到来，任何环节都不依赖单台机器。
多云：您的解决方案可运行在 AWS、Azure 或 Google Cloud，由您选择。
实证
我们自己的产品就是这样运行的
我们用向您推荐的同一套架构来构建和运营它们。
成效已获验证
企业人工智能的真实成功案例
我们不只是空谈人工智能，而是打造能产生可衡量成效的解决方案。以下展示我们如何为行业领军企业实现这一目标。
客户之声
我们项目的成功,取决于信任我们的客户是否满意以及他们取得的成果。
过去调取一份合同需要半天时间。如今有了新平台，我们几秒钟就能找到并完成审计。
资深人才的加入提升了整个内部团队的标准。现在我们可以放心地部署软件。
自动化我们的紧急警报不仅保护了我们的运营，更保护了一线操作人员的生命安全，其价值无可估量。
该平台打通了现场与总部。我们的施工班组再也不会因物资短缺而停工。
我们第一个黑色星期五没有出现任何一次系统宕机。团队为我们提供了业务增长所需的稳定性。
与我们一起成就您的职业发展
我们正在寻找热爱技术的专业人才，与我们一起解决有趣的挑战，打造具有高影响力的产品。您准备好迎接下一个挑战了吗？
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云解决方案架构师（AWS/Azure）
混合办公(哥伦比亚波哥大)全职招聘中
负责为行业领先客户设计一流的云基础设施。
超过 89 份申请
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数据与机器学习工程师
远程办公（拉美）全职招聘中
构建稳健的数据管道，并将机器学习模型部署到生产环境。
超过 100 份申请
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高级前端开发工程师(React/Vue.js)
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您项目背后的人工智能战略伙伴
对于商业人工智能项目，您将获得我们各业务线负责人及其专家团队的支持。
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告诉我们是什么在拖慢您的运营。在一次无义务的交流中，我们会向您展示如何解决、需要多长时间以及您能节省多少。
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