Tecnología

Streamlit obtiene $ 35 millones de la Serie B para expandir la plataforma de aprendizaje automático

Como empresa fundada por científicos de datos, Streamlit puede estar en una posición única para desarrollar herramientas que ayuden a las empresas a crear aplicaciones de aprendizaje automático. Para empezar, desarrolló un proyecto de código abierto, pero hoy la startup anunció una versión beta ampliada de una nueva oferta comercial y $ 35 millones en fondos de la Serie B.

Sequoia lideró la inversión con la ayuda de inversores anteriores Gradient Ventures y GGV Capital. La ronda de hoy eleva el total recaudado a $ 62 millones, según la compañía.

Los científicos de datos pueden descargar el proyecto de código abierto y crear una aplicación de aprendizaje automático, pero se requiere un cierto nivel de aptitud técnica para que todas las partes funcionen. El cofundador y director ejecutivo de la empresa, Adrien Treuille, dice que hasta ahora la empresa tiene 20.000 desarrolladores activos mensuales que utilizan las herramientas de código abierto para desarrollar aplicaciones de transmisión, que se han visto millones de veces.

A medida que han ganado esa tracción, tienen clientes que preferirían utilizar un servicio comercial. “Es genial tener algo gratis y que se puede usar al instante, pero no todas las empresas son capaces de convertirlo en una oferta comercial”, explicó Treuille.

La directora de operaciones y cofundadora de la empresa, Amanda Kelly, dice que la oferta comercial llamada Streamlit for Teams está diseñada para eliminar parte de la complejidad en torno al uso de la aplicación de código abierto. «El conjunto [process of] ¿Cómo implemento una aplicación, la coloco en un contenedor, me aseguro de que se amplíe, tenga los recursos y esté conectada de forma segura a las fuentes de datos? […] – eso es un conjunto de habilidades completamente diferente. Eso es un conjunto de habilidades de DevOps y TI ”, dijo.

Streamlit for Teams se encarga de todo eso en segundo plano para los usuarios finales, de modo que puedan concentrarse en la creación de la aplicación como parte de la ecuación sin la ayuda del lado técnico de la empresa para implementarla.

Sonya Huang, socia de Sequoia, que lidera la inversión de la empresa en Streamlit, dice que quedó impresionada con el enfoque del desarrollador de la compañía y ve la nueva oferta comercial como una forma de expandir el uso de las aplicaciones que los científicos de datos han estado construyendo en el proyecto de código abierto.

“Streamlit tiene la oportunidad de definir una mejor interfaz entre los equipos de datos y los usuarios comerciales al marcar el comienzo de un nuevo paradigma para aplicaciones interactivas y ricas en datos”, dijo Huang.

Tienen científicos de datos en empresas de renombre como Uber, Delta Dental y John Deere que ya utilizan el producto de código abierto. Hasta ahora, han mantenido a la compañía bastante esbelta con 27 empleados, pero el plan es duplicar ese número el próximo año con la nueva financiación, dice Kelly.

Ella dice que el equipo fundador reconoce que es importante construir una empresa diversa. Admite que no siempre es fácil de hacer en la práctica cuando, como una startup joven, solo estás luchando por mantenerte con vida, pero dice que la financiación les da el lujo de dar un paso atrás y comenzar a contratar de forma más deliberada.

«Literalmente, justo antes de esta llamada, estaba hablando con un consultor que vendrá y trabajará con el equipo ejecutivo, para que todos tengamos muy claro lo que queremos decir. [when it comes to] diversidad para nosotros y cómo es esto realmente una parte fundamental de nuestra empresa, de modo que podamos hacer fluir eso hacia el reclutamiento y las prácticas de ingeniería y personal y convertirlo en un valor vivido dentro de nuestra empresa ”, dijo.

Streamlit para equipos está disponible en versión beta a partir de hoy. La compañía planea que esté disponible en general a finales de este año.


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Neto

Soy Neto, creador de LaNetaNeta.com Me apasiona leer y aprender, disfruto escribir y compartir publicaciones interesantes con el publico.

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