Neptune.ai pozyskał 32 mln zł na rozwój platformy wspomagającej uczenie maszynowe

Neptune.ai pozyskał 32 mln zł na rozwój platformy wspomagającej uczenie maszynowe
Polski startup Neptune.ai, który rozwija platformę pomagająca inżynierom w tworzeniu modeli uczenia maszynowego, pozyskał 32 mln zł w Serii A, której przewodził fundusz Almaz Capital, przy udziale dotychczasowych inwestorów – btov Partners, Rheingau Founders i TDJ Pitango.

Zyskaj dostęp do bazy artykułów z „My Company Polska” Zamów teraz!

Pozyskane środki pomogą w dalszej ekspansji międzynarodowej oraz w rekrutacji inżynierów w Europie. Przypomnijmy, startup znalazł się na naszej liście najlepszych startupów w roku 2020.

Neptune.ai. Co rozwija startup?

Neptune.ai to polski startup, który rozwija platformę pomagającą inżynierom i całym zespołom w zarządzaniu budową modeli sztucznej inteligencji. Spółka chce zapewnić specjalistom data science poziom kontroli nad budową i dostarczaniem modeli uczenia maszynowego porównywalny z kontrolą, jaką programistom zapewniają dziś platformy takie jak GitHub.

Platformę Neptune.ai stworzył zespół inżynierów machine learning firmy deepsense.ai, pod przewodnictwem Piotra Niedźwiedzia, który zdobywał doświadczenie w Facebooku i Google. Neptune.ai został wydzielony jako osobna spółka w roku 2017, by pomóc zespołom z całego świata usprawnić proces budowania i zarządzania modelami uczenia maszynowego. 

Ekspansja Neptune.ai

Dziś Neptune.ai ułatwia pracę ponad 20 tysiącom inżynierów uczenia maszynowego i specjalistów data science. Polski startup ma obecnie ponad 100 płacących klientów, których zespoły korzystają z platformy. To między innymi Roche, The New Yorker, NNAISENSE, InstaDeep i polski startup Brainly. Liczba klientów komercyjnych wzrosła w roku 2021 czterokrotnie, co zaowocowało uwzględnieniem Neptune.ai na liście Top 100 startupów AI wartych obserwowania jako jeden z sześciu reprezentantów Europy i jedyny startup z Polski.

– Cenimy Neptune.ai za łatwość, z jaką integruje się z innymi platformami programistycznymi. Możliwość śledzenia eksperymentów uczenia maszynowego i wizualizacji ich rezultatów ma dla nas nieocenioną wartość – mówi Ronert Obst, Head of Data Science w The New Yorker. 

Teraz Neptune.ai pozyskał 32 mln zł (8 mln dolarów) w Serii A, której przewodził fundusz Almaz Capital. W rundzie finansowania udział wzięli także dotychczasowi inwestorzy – fundusze btov Partners, Rheingau Founders i TDJ Pitango. W sumie startup pozyskał od inwestorów ponad 50 mln zł.

– Coraz więcej firm wykorzystuje uczenie maszynowe, co w ubiegłym roku przełożyło się na znaczący wzrost zapotrzebowania na narzędzia, które pomagają w tworzeniu i wdrażaniu modeli sztucznej inteligencji. To wciąż dopiero początek i spodziewamy się, że popyt na tego typu rozwiązania wciąż będzie rosnąć. Zespół Neptune.ai przekonał nas jasno określoną wizją modułowej platformy oraz dużą dbałością o wygodę korzystania z ich narzędzia przez deweloperów. W rezultacie Neptune.ai może pochwalić się imponującym tempem wzrostu. Wierzymy, że stanie się podstawowym narzędziem pracy dla zespołów uczenia maszynowego na całym świecie – mówi Pavel Bogdanow, General Partner w Almaz Capital. 

Najnowsza runda pozwoli na dalszy rozwój platformy oraz przyspieszy ekspansję międzynarodową. W tym celu spółka planuje podwoić swój zespół, który już dziś liczy ponad 30 osób. Neptune.ai poszukuje między innymi deweloperów, specjalistów od marketingu i sprzedaży, a także Head of People.

– Rynek narzędzi dla uczenia maszynowego szybko ewoluuje od indywidualnych eksperymentów do obszaru współpracy grupowej. Platforma Neptune zapewnia dziś najlepszy zestaw narzędzi dla zespołów programistów machine learning do współpracy i osiągania lepszych rezultatów. Jesteśmy z Neptune już od 2018 roku i jestem dumny z osiągnieć jakie zespołu. Mocno wierzymy w dalsze skalowanie biznesu, zwłaszcza przy tak dynamicznie rosnącym globalnym rynku – mówi Daniel Star, Partner Zarządzający w TDJ Pitango Ventures. 

– Gdy przechodziłem ze świata tworzenia oprogramowania do uczenia maszynowego, uderzyły mnie brak kontroli nad budowanie modeli, chaos w prowadzeniu eksperymentów i brak narzędzi wspierających prowadzenie projektów. Gdy zespół inżynierów w mojej poprzedniej firmie pokazał mi narzędzie, które zbudowali do nadzorowania własnych eksperymentów, od razu dostrzegłem jego potencjał. Dziś oferujemy jedno z najpopularniejszych narzędzi do nadzorowania eksperymentów i budowania modeli na rynku. Dzięki wsparciu Almaz Capital i naszych dotychczasowych inwestorów możemy kontynuować rozwój produktu, z którego inżynierowie uczenia maszynowego i specjaliści data science będą korzystać przez lata – mówi Piotr Niedźwiedź, współzałożyciel Neptune.ai.

ZOBACZ RÓWNIEŻ