Empresas de desarrollo de machine learning
Los equipos de ML construyen sistemas predictivos —previsión, scoring, clasificación, recomendación— y los pipelines de datos que los mantienen en marcha. Compara proveedores verificados y pide presupuestos.
Desde 2016 · 11-50 empleados
Somos aficionados al desarrollo web y móvil. Somos uno de los desarrolladores más premiados de Rusia.
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SoftProdigy System Solutions (P) Ltd es una organización internacional con certificación ISO 9001:2008 y...
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Con una lista de clientes que incluye algunas de las marcas más importantes del mundo, Nodes...
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Amiscon
A+Soluciones IT de nueva generación en desarrollo web y móvil
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Llevamos 9 años ayudando a desarrollar 217 aplicaciones móviles y sistemas de información para ámbitos empresariales como...
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Fact está especializada en la creación, mantenimiento y desarrollo de sistemas basados en web tecnológicamente avanzados y mo...
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Somos una nueva clase de empresa de desarrollo de productos, nacida del mundo del pensamiento de diseño y...
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Desde 2007 · 11-50 empleados
nopreset es una producción digital de Saratov, fundada en 2007. Creamos tiendas online, móviles...
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Desde 2019 · 11-50 empleados
¡Hola a todos! Soy Artem de 911online.by. Nuestra experiencia en marketing digital es más...
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New Hyde Park · Desde 2016 · 11-50 empleados
Tech-Savvy of Your Business
“ENCYPHERS has been a reliable long-term partner for Axo across e-commerce optimization, UX refinement, and platform performance improvements.”— Axo
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Como empresa de consultoría tecnológica y de soluciones, cofabricamos productos tecnológicos para ayudar a las empresas ...
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Equipo " Inostudio " - creamos soluciones informáticas para las personas, con atención a cada usuario, cliente y pa...
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Intelegain Technologies está a la vanguardia de la creación de productos de software personalizados, aplicaciones y soluciones...
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MAAN Softwares Inc. es una empresa de desarrollo de sitios web y aplicaciones móviles.
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Praweb Union tiene una gran experiencia en el desarrollo de sitios web y en la automatización de procesos empresariales.
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Tektosoft - somos los que hacemos software. Estamos especializados en el desarrollo y la implantación de proyectos informáticos complejos,...
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Amiscon
A+51-200 empleados
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Andolasoft es una empresa de desarrollo de software y productos a medida que diseña, desarrolla e implanta...
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Algoworks es una galardonada empresa de diseño y desarrollo de aplicaciones móviles con sede en Sunnyvale, CA y...
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My Best Studio es una solución completa para fitness, yoga, pilates, danza, artes marciales, entrenamiento personal...
Somos un grupo de artistas y programadores apasionados por el aspecto del mundo ar...
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Ebbex es una empresa de servicios integrales de consultoría y desarrollo móvil especializada en aplicaciones...
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Nickelfox es el destino único para su aplicación móvil. Creamos estrategias, diseñamos y desarrollamos tu ap...
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En Designli, nuestro propósito es potenciar las relaciones digitales a través de la movilidad.
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Yellow Banana es una agencia digital creativa. Nuestros clientes siempre obtienen el resultado...
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Before you shortlist anyone
All calculatorsThe short answer
1,178 Machine learning companies are listed. 61% publish a minimum project budget; the median floor is $10k. Most work starts in the $3–10k range. Median published rate is $25/hr across 69 companies.
Best supplied: EE.UU. (182) · India (131) · Ucrania (59)
Recalculated 2026-10-28 from live profiles.
What it costs, by country
Each cell counts companies whose published minimum project budget falls in that band. Only countries with at least 5 listed companies appear.
| Country | under $3k | $3–10k | $10–20k | $20–30k | $30k+ | Median rate |
|---|---|---|---|---|---|---|
| España3 | — | — | — | — | — | — |
| EE.UU.182Widest choice | 4 | 28 | 23 | 16 | 55 | $35/hr |
| India131 | 1 | 22 | 13 | 13 | 19 | $18/hr |
| Ucrania59 | — | 14 | 5 | 10 | 4 | — |
| Alemania31 | — | 2 | — | 5 | 1 | — |
| Reino Unido30 | — | 4 | 4 | 4 | 9 | — |
| Países Bajos28 | — | 4 | 4 | 4 | 10 | — |
| Polonia27 | — | 4 | 4 | 5 | 6 | — |
| Canadá9 | 1 | — | — | — | 3 | — |
| Armenia9 | — | 3 | 2 | — | — | — |
| Australia8 | 1 | 1 | — | 3 | — | — |
| Rumanía7 | — | 2 | 1 | — | — | — |
| Israel5 | — | 2 | — | — | — | — |
How this table is built
- Figures are minimum project budgets companies publish on their own profiles — the floor below which they decline work, not the price of a finished project.
- USD only. Companies quote in six currencies and averaging across them produces a number nobody charges.
- Budgets outside $300–$2,000,000 and rates outside $5–$500/hr are dropped as data-entry errors.
- A country needs 5 listed companies for a row, and 5 published rates before a median rate is shown.
What will your budget reach?
Move the slider. Every figure below is a count of companies whose published minimum project budget sits at or under that amount.
240 of 719 companies (33%) take projects at this size.
Where the entry thresholds sit
- under $3k
- 21
- $3–10k
- 219
- $10–20k
- 163
- $20–30k
- 137
- $30k+
- 179
Goes furthest in EE.UU. — 32 companies
This says who will engage, not what your scope should cost. A budget that reaches most of the market still buys very different things depending on what you are building.
Who is focused, and who has proved it
Horizontal: how concentrated a company is on Machine learning. Vertical: how much checkable evidence stands behind it. 60 of 1178 companies are plotted — the rest have fewer than 2 evidence signals, so placing them would be guesswork.
- Big Drop IncLeaders
- FueledLeaders
- The Digital EmbassyLeaders
- Vergani&GascoLeaders
- IntellectsoftLeaders
- moodleyLeaders
How a company is placed
- Focus is the inverse of how many categories a company claims, blended with the share of its portfolio tagged with this one. A firm listing three technologies is concentrated; a firm listing forty also appears here.
- Proven delivery adds published reviews (to 20), portfolio projects (to 25), Ahrefs Domain Rating (to 60) and years listed (to 10). Each is capped so no single signal carries a company to the top.
- Positions are relative to the other companies on this page: the median company sits at the centre of each axis, so a quadrant boundary means "ahead of half the companies listed here". Raw scores are in each bubble's tooltip.
- Deliberately excluded: the star rating, which sits in too narrow a band to separate anyone; the editorial rank, which is a hand-assigned sort weight; and paid verification, which does not move anything on this chart.
- Leaders:
- Concentrated on this work and with the record to show for it.
- Specialists:
- This is most of what they do, but the public evidence is still thin.
- Established generalists:
- A substantial track record, spread across many categories.
- Emerging:
- Building both focus and evidence.
Opiniones de clientes sobre Machine learning
Fluper ltd
Fluper dug deep into our product, making it their own and figuring out how they can add value. They made a great effort to understand our needs. We couldn’t have gotten this value anywhere else.
Wisnet Web Technologies
Wisnet Web Technologies is the Best Software Company in India for Outsource Mobile App Development and Dedicated Services.
ENCYPHERS
ENCYPHERS has been a reliable long-term partner for Axo across e-commerce optimization, UX refinement, and platform performance improvements. Their team helped strengthen the customer journey through better page structure, smoother navigation, and conversion-focused enhancements while also improving technical stability and overall site responsiveness. The collaboration has remained professional and consistent throughout, with practical improvements that continue to support our ecommerce growth and user experience.
Dónde sigue siendo más rentable el machine learning
La IA generativa se lleva la atención, pero el aprendizaje supervisado clásico sigue siendo la categoría más rentable en la mayoría de sectores: problemas acotados, métricas inequívocas y modelos baratos de operar. Si puedes describir la variable objetivo en una frase y tienes dos años de histórico etiquetado, el machine learning suele ser la herramienta correcta.
- Previsión. Demanda, inventario, tesorería y planificación de personal, hasta el nivel de SKU o punto de venta.
- Scoring y riesgo. Crédito, fraude, abandono y calidad de leads, con la explicabilidad que exigen reguladores y control interno.
- Recomendación y ranking. Feeds de producto, relevancia de búsqueda, emparejamiento y precios dinámicos.
- Mantenimiento predictivo. Modelos sobre sensores y telemetría que avisan de un fallo antes de que se pare una línea.
- MLOps. Feature stores, pipelines de entrenamiento, monitorización de deriva y reentrenamiento — lo que decide si un modelo sobrevive a su primer año.
Cómo evaluar a un socio de ML
- Pide la línea base. Un equipo incapaz de decir cuánto supera su modelo a una heurística simple no ha medido lo esencial.
- Pregunta por la brecha entre métricas offline y online: cómo se tradujo la precisión de validación en resultados de negocio en un proyecto anterior.
- Revisa la monitorización: detección de deriva, disparadores de reentrenamiento y qué ocurre cuando los datos de entrada cambian de forma en silencio.
- Evalúa pronto la disponibilidad de datos. Los plazos de ML se rompen en el acceso, el etiquetado y la calidad, no en el modelado.
- Incluye el despliegue desde el primer día —batch, tiempo real o edge—, porque condiciona toda la arquitectura.
Proyectos de portfolio
Preguntas frecuentes
¿Cuántos datos hacen falta?
¿Cuánto cuesta un proyecto de ML?
¿Cuánto se tarda en llegar a producción?
¿Machine learning o un LLM?
Por qué confiar en Wadline
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Reseñas de clientes verificadas
Cada reseña en Wadline pasa por verificación. Confirmamos la autenticidad de los comentarios de los clientes verificando los detalles del proyecto, los plazos y los resultados.
Rankings basados en datos
Nuestros rankings de empresas se basan en datos. Cada empresa se evalúa según su experiencia, portafolio y satisfacción del cliente.
Alcance global
Wadline conecta empresas de todo el mundo con socios tecnológicos confiables. Nuestra plataforma presenta empresas de múltiples países.
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