Somos un equipo de 30 ingenieros y consultores apasionados por la inteligencia artificial y la aplicación práctica de los últimos avances en investigación. Nuestra misión: democratizar y simplificar el uso de la IA para todos nuestros clientes.
Graduado de HEC, Pablo está a cargo del desarrollo comercial de Galadrim en el área de IA y asesora a nuestros clientes en los aspectos estratégicos de sus proyectos. Anteriormente, Pablo fue profesor de matemáticas en la educación superior.
Ingeniero de la École Polytechnique y del Corps des Mines, Benjamin supervisa al equipo técnico y asesora a nuestros clientes sobre las tecnologías más adecuadas para sus necesidades. Tras su paso por la alta función pública, se adentró en el mundo del emprendimiento, donde ha ocupado varios puestos de liderazgo técnico.
Desarrollo de un algoritmo para prever la afluencia en los comedores escolares
Uso de datos variados: clima, horarios, apetencia de los alumnos por los menús, afluencias históricas
Integración del algoritmo en el software Turboself 4
Implementación de un pipeline de mejora continua del algoritmo, en función de los nuevos datos
Previsión de la demanda
Optimización de la programación de los cines
Desarrollo de un algoritmo para prever el número de espectadores en una sala de cine para una sesión determinada, a partir del historial de rendimiento, del día y la hora de la sesión, de la popularidad de la película, etc.
Uso de estas previsiones para crear un algoritmo de optimización de la parrilla de programación de un exhibidor, maximizando los ingresos del exhibidor durante una semana y respetando las restricciones de programación impuestas por los distribuidores
Despliegue de la solución como una aplicación web para más de 15 exhibidores de cine
Optimización
Algoritmos de cálculo de riesgos
Mantenimiento y evolución del algoritmo dedicado al asesoramiento financiero en la construcción de una cartera de acciones y fondos monetarios.
Verificación de los datos proporcionados por los clientes para proponerles una cartera de productos financieros adaptada a sus expectativas
Optimización del algoritmo para validar los benchmarks esperados
Mantenimiento y mejora continua de las herramientas de monitorización