Tecton.ai, la startup fundada por tres ex ingenieros de Uber que querían llevar la idea de la tienda de funciones de aprendizaje automático a las masas, anunció hoy una Serie B de $ 35 millones, solo siete meses después de anunciar su Serie A de $ 20 millones.
Cuando hablamos con la compañía en abril, estaba trabajando con los primeros clientes en una versión beta del producto, pero hoy, además de la financiación, también están anunciando la disponibilidad general de la plataforma.
Al igual que con su Serie A, esta ronda tiene a Andreessen Horowitz y Sequoia Capital codirigiendo la inversión. La compañía ahora ha recaudado $ 60 millones.
La razón por la que estas dos empresas están tan comprometidas con Tecton es el problema específico en torno al aprendizaje automático que la empresa está tratando de resolver. “Ayudamos a las organizaciones a poner en producción el aprendizaje automático. Ese es todo el objetivo de nuestra empresa, ayudar a alguien a crear una aplicación de aprendizaje automático operativa, es decir, una aplicación que impulse su sistema de fraude o algo real para ellos. […] y facilitarles la construcción, implementación y mantenimiento ”, explicó el director ejecutivo y cofundador de la empresa, Mike Del Balso.
Lo hacen al proporcionar el concepto de una tienda de características, una idea que se les ocurrió y que se está convirtiendo en una categoría de aprendizaje automático en sí misma. La semana pasada, AWS anunció la tienda Sagemaker Feature, que la compañía vio como una importante validación de su idea.
Como Tecton lo define, una tienda de características es un sistema de gestión de aprendizaje automático de extremo a extremo que incluye las canalizaciones para transformar los datos en lo que se denominan valores de características, luego almacena y administra todos esos datos de características y, finalmente, proporciona un conjunto de datos coherente.
Del Balso dice que esto funciona de la mano con las otras capas de una pila de aprendizaje automático. “Cuando construyes una aplicación de aprendizaje automático, usas una pila de aprendizaje automático que podría incluir un sistema de entrenamiento de modelos, tal vez un sistema de servicio de modelos o un tipo de capa de MLOps que hace toda la administración de modelos, y luego tienes una capa de administración de características, una tienda de características que somos nosotros, por lo que somos un ciclo de vida de un extremo a otro para las canalizaciones de datos ”, dijo.
Con tanto dinero detrás de la compañía, está creciendo rápidamente, pasando de 17 empleados a 26 desde que hablamos en abril, con planes de más del doble para fines del próximo año. Del Balso dice que él y sus cofundadores están comprometidos con la construcción de una empresa diversa e inclusiva, pero reconoce que no es fácil de hacer.
“En realidad, es algo en lo que tenemos una iniciativa de reclutamiento primaria. Es muy difícil y requiere mucho esfuerzo, no es algo que puedas convertir en una segunda prioridad y no tomarlo en serio ”, dijo. Con ese fin, la compañía ha patrocinado y asistido a conferencias de contratación de diversidad y ha centrado sus esfuerzos de contratación en encontrar un conjunto diverso de candidatos, dijo.
A diferencia de muchas nuevas empresas con las que hemos hablado, Del Balso quiere volver a la configuración de una oficina tan pronto como sea posible, ya que lo ve como una forma de construir conexiones más personales entre los empleados.
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