{"id":3779,"date":"2020-09-10T09:51:26","date_gmt":"2020-09-10T09:51:26","guid":{"rendered":"https:\/\/4linux.com.br\/consultoria\/?post_type=case&p=3779"},"modified":"2024-04-11T19:37:43","modified_gmt":"2024-04-11T19:37:43","slug":"dataops-machine-learning-correcao-redacao","status":"publish","type":"case","link":"https:\/\/4linux.com.br\/consultoria\/case\/dataops-machine-learning-correcao-redacao\/","title":{"rendered":"DataOps e machine learning para a Corre\u00e7\u00e3o Autom\u00e1tica de Reda\u00e7\u00e3o"},"featured_media":3820,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"categories":[],"class_list":["post-3779","case","type-case","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"banner_do_case":12987,"setor":"Recursos Humanos","sobre_o_cliente":"A Startup Rankdone \u00e9 um spin off da 4Linux , foi criada em 2016 e \u00e9 a maior plataforma brasileira para aplica\u00e7\u00e3o de testes em candidatos durante os processos seletivos. O produto \u00e9 comercializado como SaaS e possui clientes como Sicoob, KPMG e DPascoal. Em 2017, foi uma das startups escolhidas pelo InovaBra (programa de inova\u00e7\u00e3o do Banco Bradesco) e com isso vem experimentando um crescimento exponencial.","cadastrar_resultados":[{"titulo_resultado":"Custos reduzidos","descricao_do_resultado":"Com a implementa\u00e7\u00e3o das nossas solu\u00e7\u00f5es, conseguimos reduzir custos com profissionais que corrigem reda\u00e7\u00f5es."},{"titulo_resultado":"Redu\u00e7\u00e3o de vieses","descricao_do_resultado":"Reduzimos o vi\u00e9s ideol\u00f3gico de avalia\u00e7\u00e3o de reda\u00e7\u00f5es por seres humanos."}],"cadastrar_tecnologias":[{"imagem_tecnologia":3803},{"imagem_tecnologia":3802},{"imagem_tecnologia":3801}],"sobre_o_projeto":"
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\r\n\r\nA Rankdone \u00e9 uma aplica\u00e7\u00e3o composta de um backend em PHP, um frontend em TypeScript (Angular) e diversos micro servi\u00e7os, escritos em diversas linguagens, que agregam novas funcionalidades Este projeto foi para agregar o micro servi\u00e7o de um corretor autom\u00e1tico de reda\u00e7\u00f5es utilizando ferramentas de Machine Learning. O projeto Avalia\u00e7\u00e3o de Reda\u00e7\u00e3o teve o prop\u00f3sito de automatizar a avalia\u00e7\u00e3o de reda\u00e7\u00f5es escritas por candidatos que participam de processos seletivos. O objetivo do projeto foi dar uma nota \u00e0 reda\u00e7\u00e3o de um candidato a uma vaga de emprego e gerar um ranqueamento dos candidatos que tiveram melhor desempenho na reda\u00e7\u00e3o.\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>","desafios_na_implementacao":"
    \r\n \t
  • Quantificar erros ortogr\u00e1ficos levando em conta sem\u00e2ntica das palavras.<\/li>\r\n \t
  • Verificar o quanto uma reda\u00e7\u00e3o fugiu ao tema proposto.<\/li>\r\n \t
  • Avaliar a qualidade de escrita do candidato.<\/li>\r\n \t
  • Reunir dados com qualidade suficiente para treinar algoritmos de Machine Learning.<\/li>\r\n \t
  • Reunir, transformar e enriquecer dados para treinar e melhorar a acur\u00e1cia e precis\u00e3o dos algoritmos de Machine Learning.<\/li>\r\n \t
  • Processar um grande volume de dados durante o treinamento dos algoritmos de Machine Learning e de Processamento Natural de Linguagem.<\/li>\r\n \t
  • Automatizar o modelo de Machine Learning em produ\u00e7\u00e3o.<\/li>\r\n<\/ul>","solucao_implementada":"Para implementar o projeto Avalia\u00e7\u00e3o de Reda\u00e7\u00e3o foram usadas as seguintes ferramentas:\r\n
      \r\n \t
    • Jupyter Notebook com Scikit Learn: Para prototipagem do projeto.<\/li>\r\n \t
    • Python com Spark MLlib: Implementa\u00e7\u00e3o do modelo de Machine Learning e pr\u00e9-processamento dos dados.<\/li>\r\n \t
    • NiFi, Kafka, Hadoop: Para ingest\u00e3o de dados via streaming de documentos de textos e armazenamento de dados.<\/li>\r\n \t
    • Docker, Jenkins, Apache Airflow e MLFlow: Para automa\u00e7\u00e3o de processos de Machine Learning \u2013 DataOps. Teste automatizado, qualidade e alertas e qualidade do ambiente de produ\u00e7\u00e3o.<\/li>\r\n \t
    • ArangoML: para gerenciamento de modelos.<\/li>\r\n<\/ul>","beneficios_e_resultados":"
        \r\n \t
      • Disponibiliza\u00e7\u00e3o de novo micro servi\u00e7o para a plataforma Rankdone.<\/li>\r\n \t
      • Corrigir uma grande quantidade de reda\u00e7\u00e3o, dar notas e fazer o ranqueamento em pouqu\u00edssimo tempo.<\/li>\r\n \t
      • Diminuir custos com profissionais que corrigem reda\u00e7\u00f5es.<\/li>\r\n \t
      • Reduzir o vi\u00e9s ideol\u00f3gico de avalia\u00e7\u00e3o de reda\u00e7\u00f5es por seres humanos.<\/li>\r\n \t
      • Cria\u00e7\u00e3o de algoritmos de Machine Learning Escal\u00e1veis.<\/li>\r\n \t
      • Cria\u00e7\u00e3o de modelos de Machine Learning com aplica\u00e7\u00e3o de DataOps.<\/li>\r\n<\/ul>","titulo_cta":"Acelere seu crescimento digital com a 4Linux","descricao_da_cta":"Para atingir todos os seus objetivos de neg\u00f3cio e crescer digitalmente com velocidade, voc\u00ea precisa do melhor em criatividade, performance e tecnologia.","titulo_da_cta":"Apresentamos neste ebook uma variedade de cases de sucesso com detalhamento t\u00e9cnico de v\u00e1rias tecnologias.","cadastrar_bullet_ebook":[{"icone_do_topico":12077,"texto_do_topico":"Linux Debian customizado para mais de 100.000 equipamentos (terminais lot\u00e9ricos e caixas eletr\u00f4nicos) da Caixa Econ\u00f4mica Federal"},{"icone_do_topico":12076,"texto_do_topico":"Descubra neste ebook como fornecemos suporte 24x7 para mais de uma centena de servidores Linux CentOS."},{"icone_do_topico":12075,"texto_do_topico":"Saiba como implementamos uma solu\u00e7\u00e3o baseada em Prometheus, TimescaleDB e Dashboards personalizadas no Grafana."}],"id_do_formulario":373},"yoast_head":"\nDataOps e machine learning para a Corre\u00e7\u00e3o Autom\u00e1tica de Reda\u00e7\u00e3o - Consultoria e Suporte 4Linux<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"caso de uso de consultoria e suporte para dataops e machine learning para corre\u00e7\u00e3o automatica de reda\u00e7\u00e3o usando Jupyter Notebook com Scikit Learn, Python com Spark MLlib, NiFi, Kafka, Hadoop Docker, Jenkins, Apache Airflow, MLFlow e ArangoML\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/4linux.com.br\/consultoria\/case\/dataops-machine-learning-correcao-redacao\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"DataOps e machine learning para a Corre\u00e7\u00e3o Autom\u00e1tica de Reda\u00e7\u00e3o - Consultoria e Suporte 4Linux\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"caso de uso de consultoria e suporte para dataops e machine learning para corre\u00e7\u00e3o automatica de reda\u00e7\u00e3o usando Jupyter Notebook com Scikit Learn, Python com Spark MLlib, NiFi, Kafka, Hadoop Docker, Jenkins, Apache Airflow, MLFlow e ArangoML\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/4linux.com.br\/consultoria\/case\/dataops-machine-learning-correcao-redacao\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Consultoria e Suporte 4Linux\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-04-11T19:37:43+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/4linux.com.br\/consultoria\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2020\/09\/THUMBAILS-CASES_rankdone-spark.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1080\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1080\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/4linux.com.br\/consultoria\/case\/dataops-machine-learning-correcao-redacao\/\",\"url\":\"https:\/\/4linux.com.br\/consultoria\/case\/dataops-machine-learning-correcao-redacao\/\",\"name\":\"DataOps e machine learning para a Corre\u00e7\u00e3o Autom\u00e1tica de Reda\u00e7\u00e3o - 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