myBytes GmbH

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Alternatives à myBytes GmbH

Vention
4,9
1 001-5 000
New York City

Développement logiciel
Applications mobiles
Développement web
Blockchain et Web3
Vos données en savent plus que ce que vous leur dites.

Aperçu du profil

À propos myBytes GmbH

myBytes est un cabinet de conseil en data science et en IA basé dans la HafenCity de Hambourg. La GmbH a été fondée en 2026 par Guido Winger et Mariusz Pianowski. Tous deux développent, depuis le début des années 2000, des logiciels destinés à un usage opérationnel. Guido Winger a conçu et piloté la plateforme e-commerce xt:Commerce, puis a dirigé l’entreprise jusqu’en 2010 en tant que directeur général. Mariusz Pianowski conçoit et fait évoluer des systèmes de production depuis plus de 20 ans, notamment chez mobile.de. L’entrée se fait volontairement en douceur : des contrôles de la qualité des données et des évaluations de l’AI-Readiness à prix fixe, à partir de 650 € HT. À partir de là, nous créons des modèles de machine learning sur mesure pour la prévision des ventes, les séries temporelles, la détection d’anomalies et les systèmes de recommandation, si vous le souhaitez, jusqu’à la mise en production via MLOps. Chaque livrable est fourni sous forme de rapport de gestion et chiffré en euros. Les analyses se déroulent de préférence dans l’environnement du client : les données sensibles n’ont pas besoin de quitter vos locaux. Les deux fondateurs sont titulaires des certificats du Applied AI and Data Science Program de la MIT Professional Education et sont spécialistes en deep learning à la Bitkom Akademie. La gestion de projet s’appuie sur des certifications Scrum.org (PSM II et PSPO II). Enregistrée en tant que myBytes GmbH, tribunal de commerce de Hambourg, HRB 197538. Plus d’informations sur mybytes.com.

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Sites


Hambourg

Am Kaiserkai 69
20457 Hambourg (DE)
+49 40 60940415

Prestations

60%
25%
15%

Segments BI et Big Data

25%
25%
25%
25%
  • Analyse marketing: 25%
  • Conformité et gestion des risques: 25%
  • Sécurité informatique et prévention de la criminalité: 25%
  • Optimisation des opérations et des processus: 25%

Intelligence artificielle

30%
5%
15%
5%
10%
10%
5%
20%

Conseil

20%
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Équipe

myBytes est volontairement petit : quand on vous sollicite, vous échangez directement avec l’un des deux fondateurs. Guido Winger vient de l’e-commerce. Il a cofondé la solution open source de boutique xt:Commerce et a dirigé l’entreprise jusqu’en 2010 en tant que CEO. Aujourd’hui, il se concentre sur la data science, le forecasting, les systèmes de recommandation, la reconnaissance de formes et la prévision, ainsi que sur le deep learning. Mariusz Pianowski construit des systèmes de production depuis plus de vingt ans, notamment chez mobile.de, Motoso et Alphaonline. Son terrain de jeu : l’architecture des données, l’intégration des systèmes et l’analytics client, le lien entre l’IT historique et un modèle qui fonctionne au quotidien, produisant des données pertinentes pour l’entreprise, utilisables dans la prise de décision et compréhensibles. Les formations approfondies en IA, suivies ensemble dans plusieurs académies de renom, les ont façonnés : certificats du programme « Applied AI and Data Science Professional » de la MIT Professional Education et, côté deep learning, certification « Deep Learning Specialists » de la Bitkom Akademie. Nous publions nos résultats sous forme de cas d’étude avec du code en accès libre, consultables sur https://mybytes.com.

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Portfolio

Téléchargements

Projets

Intelligence sur les matières premières : volatilité et régimes de marché pour les soft commodities

Référence client de myBytes GmbH

Intelligence sur les matières premières : volatilité et régimes de marché pour les soft commodities

Biens de consommation et commerce

juin 2026
juillet 2026

Intelligence artificielle

Prédiction des tendances du modèle


Description

Série de recherche indépendante en cours sur les matières premières agricoles (café, cacao, sucre) : à quel moment les marchés changent-ils de comportement, et dans quelle mesure peut-on prédire le risque et la volatilité ? Les résultats paraissent sous forme d’articles de recherche sur mybytes.com, chacun accompagné d’un dépôt « companion ».

Défi

Les prix des matières premières alternent entre des périodes calmes et des périodes plus turbulentes. Pour ceux qui planifient leurs achats ou se couvrent, il ne faut pas une prévision ponctuelle, mais une vision honnête de l’incertitude, avec des modèles qui tiennent lors des backtests, et pas seulement qui ont fière allure rétrospectivement.

Solution

Commencer par une base transparente : des modèles de volatilité GARCH avec un protocole de backtest reproductible comme référence, puis, par-dessus, des modèles à changement de régime via des modèles de Markov cachés pour détecter les régimes de marché. À chaque étape, on compare avec une approche plus simple, et le code est publié.

Résultats

Une pipeline de modélisation documentée et reproductible, de la baseline jusqu’à la détection des régimes, publiée sous forme de série d’articles avec des dépôts ouverts. Cette méthodologie constitue la base de notre conseil en prévision (forecasting) pour les données de demande et de prix auprès des PME.

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