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INWT Statistics

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德国数据科学咨询公司,自2011年起提供全栈数据科学、机器学习和MLOps服务。

最近更新 2026年9月28日

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概览

INWT Statistics 是一家德国数据科学咨询公司,自2011年起为客户提供量身定制的数据分析和人工智能解决方案。公司将自身定位为全栈数据科学合作伙伴,覆盖数据项目的完整生命周期——从数据验证与分析、模型开发与质量保证,到生产部署、MLOps运营和长期支持。其使命是通过数据推动企业和个人进步。 公司的服务以服务包形式组织,涵盖数据验证与分析、可复用代码、杠杆效应评估、技术建议、生产路线图、开发、质量保证、带SLA的MLOps运营、重构与技术债务削减、扩展与模块化、云迁移、功能扩展,以及与合作或向客户团队交接。这种端到端方法面向希望构建或现代化数据驱动产品与平台的组织。 INWT的能力组合体现了其在数据科学行业十余年的经验,包括贝叶斯统计、TabPFN等基础模型、梯度提升、使用Torchtune和Transformers进行LLM微调、使用OpenAI、Llama、Mistral和Hugging Face的LLM、使用Ollama和vLLM进行LLM服务、机器学习与可解释AI、混合效应模型、多变量分析、自然语言处理、使用Langchain和Qdrant的RAG、回归与分类、监督与无监督学习、生存与事件时间分析、API、自动报告,以及使用Shiny、Redash或Vue.js构建的仪表板。 在数据工程和平台方面,INWT涵盖数据分析、数据仓库与数据湖、数据可视化、ETL、监控、Python和R、关系数据库、AWS、Azure和Hetzner、CI/CD、云服务与SaaS、CUDA与GPU计算、数据平台、DevOps与MLOps、Docker基础设施、Kubernetes、微服务、监控、无服务器计算和SLA。公司还发布播客、博客文章和开源项目,并列出Till Bethge和Jan Blechschmidt等数据科学家。 团队自称定位广泛、高度专业化且充满热情,并表示诚实、正直和追求最高标准塑造了其工作方式和客户关系。公司还公开承诺民主、宽容和多样性价值观,欢迎不同视角和背景,认为多样性有助于做出更好的决策。INWT是一家私人持股公司,似乎并未在证券交易所上市。

沿革

INWT Statistics 成立于2011年,此后发展成为一家德国数据科学咨询公司,为客户提供量身定制的数据分析和人工智能解决方案。公司从一开始就专注于将统计和机器学习方法应用于实际业务问题,十余年来建立了涵盖统计、机器学习、数据工程和云运营的广泛能力组合。 公司自称是一个全栈数据科学团队,意味着其覆盖从数据验证与分析、模型开发与质量保证,到生产部署、MLOps运营和支持的完整路径。其服务包包括数据验证与分析、可复用代码、杠杆效应评估、技术建议、生产路线图、开发、质量保证、带SLA的MLOps运营、重构与技术债务削减、扩展与模块化、云迁移、功能扩展,以及与合作或向客户团队交接。 随着时间推移,INWT的技术重点也随数据科学领域的发展而扩展。其组合现在包括贝叶斯统计、TabPFN等基础模型、梯度提升、使用Torchtune和Transformers进行LLM微调、使用OpenAI、Llama、Mistral和Hugging Face的LLM、使用Ollama和vLLM进行LLM服务、机器学习与可解释AI、混合效应模型、多变量分析、自然语言处理、使用Langchain和Qdrant的RAG、回归与分类、监督与无监督学习、生存与事件时间分析、API、自动报告,以及使用Shiny、Redash或Vue.js构建的仪表板。在平台方面,涵盖数据分析、数据仓库与数据湖、数据可视化、ETL、监控、Python和R、关系数据库、AWS、Azure和Hetzner、CI/CD、云服务与SaaS、CUDA与GPU计算、数据平台、DevOps与MLOps、Docker基础设施、Kubernetes、微服务、监控、无服务器计算和SLA。 公司还通过播客、博客文章和开源项目进行知识分享,其团队成员包括Till Bethge和Jan Blechschmidt等数据科学家,以及数据工程师Jan Abel。INWT表示诚实、正直和追求最高标准塑造了其工作方式和客户关系,并公开承诺民主、宽容和多样性价值观。公司仍为私人持股且持续运营。

  • 2011

    INWT Statistics 成立,开始为客户提供量身定制的数据分析和AI解决方案。

产品与定位

提供量身定制、生产级数据与AI解决方案的全栈数据科学咨询公司。

  • 数据验证与分析

    涵盖客户数据验证与分析的服务包。

  • 生产路线图与MLOps运营

    通往生产的路线图以及带SLA的MLOps运营支持。

  • LLM微调与服务

    使用Torchtune和Transformers进行微调;使用Ollama和vLLM进行服务。

  • RAG解决方案

    使用Langchain和Qdrant的检索增强生成。

  • 仪表板与自动报告

    使用Shiny、Redash或Vue.js构建的仪表板,以及自动报告。

来源3 个来源

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