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Eventual用于 ML/AI 的数据仓库

Eventual 是一个用于 ML/AI 的数据仓库。 我们正在为数据科学家和工程师构建一个集成的开发体验,以构建能够查询和处理多模态数据(图像、视频、音频和 3D 扫描)的 ML/AI 应用程序。 Daft (https://www.getdaft.io) 是我们开源的分布式数据查询引擎。它具有 Python Dataframe API,并用 Rust 构建,为 ML 数据工程、训练数据摄取和一般数据分析等用例提供易用性和性能。 我们获得了 Caffeinated Capital、Array.vc 和来自 Databricks、Meta 和 Lyft 的硅谷顶级天使的投资。我们的团队在高性能计算、大数据技术、云基础设施和机器学习方面拥有深厚专业知识。

2022-03-24
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Early
W22
5
B2B
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更多关于 Eventual 的信息

Eventual:用于 ML/AI 的数据仓库

涵盖数据工程、机器学习和分析的现代数据工作负载的一站式平台。

主要功能

  • Python 原生平台
  • 与现有工具无缝集成
  • 可扩展的数据处理
  • 与各种数据类型互操作

使用案例

  • 数据工程
  • 机器学习
  • 分析
  • ETL 流程

定价

请联系我们,获取根据您的需求定制的详细定价信息。

团队

Eventual 由分布式数据系统、机器学习和高性能计算领域的专家构建:

  • Sammy Sidhu: 高性能计算,前 DeepScale CTO
  • Jay Chia: 用于 ML 的云数据系统 @ Freenome/Lyft
  • Clark Zinzow: 分布式数据系统,构建了 Ray Data @ AnyScale
  • Kevin Wang: 量化研究 @ Arrowstreet/Akuna
  • Colin Ho: 数据系统 @ Stripe/Coinbase

立即加入我们。我们是一个热爱乐趣,并致力于构建出色系统的团队。加入我们在旧金山的办公室!查看开放职位。