Java y machine learning para una aseguradora, con un único interlocutor
Dos desarrolladores Java y tres especialistas en datos y machine learning, a dedicación completa.
- Cliente
- Aegon
- Sector
- Seguros
- Tamaño
- Más de 5.000 empleados
- Interlocutor
- CTO, responsable de datos y RR. HH.
- 5profesionales sénior incorporados
- 2disciplinas con un único interlocutor
- 0 %de rotación
El proyecto y la colaboración
- Time to hire14 días
Desde la petición hasta que el equipo empieza a trabajar.
- Modo de colaboraciónOn Demand
El equipo se suma al del cliente durante el tiempo que hace falta.
- Tipo de proyectoIA y datos
- Equipo5 profesionales
- Proyectos con Flutic2
- DuraciónEn curso
Punto de partida
Aegon necesitaba reforzar a la vez su back-end Java, que conecta con los sistemas centrales del negocio asegurador, y su equipo de datos y machine learning, con un calendario de entregas ya comprometido.
Además
- Entregas dentro de plazo
Tecnologías
- Java
- Spring Boot
- Python
- Pandas
- NumPy
- scikit-learn
Qué hicimos
Desarrollo Java
Microservicios, API e integraciones con los sistemas centrales del negocio asegurador.
Equipo: 2 desarrolladores Java sénior
Datos y machine learning
Modelos predictivos y explotación de datos con Python.
Equipo: 3 científicos de datos e ingenieros de ML sénior
Otros casos
Ver todos los casos
Diez proyectos a la vez, de la IA que predice fallos de red a las apps de campo
−65 % de incidencias de red con la predicción de fallos
- On Demand
- Time to hire: 14 días
Rutas planificadas por IA: de horas de trabajo manual a menos de cinco minutos
−97 % de tiempo de planificación: de 2-3 horas al día a menos de 5 minutos
- Proyecto llave en mano
- Time to hire: 10 días
De la idea a un SaaS que lee facturas solo, en once semanas
11 semanas de la idea a la primera versión funcional
- Proyecto llave en mano