* une interface utilisateur conviviale pour le développement avec les dernières plates-formes open source pour la science des données (Jupyter, Conda, etc.),

* Projets de type Github pour gérer les équipes/produits/workflows/données,

* GPU gérés en tant que ressources – évolutif Formation Deep Learning et optimisation des hyperparamètres,

* le système de fichiers hiérarchique distribué le plus rapide et le plus évolutif au monde,

* une API REST pour l’ensemble de la plateforme Hopsworks,

* un modèle de sécurité basé sur un certificat TLS avec des capacités étendues d’audit et de provenance des données,

* de bout en bout prise en charge des workflows de Deep Learning basés sur Python avec : un magasin de fonctionnalités, la validation des données et des modèles, la diffusion de modèles sur Kubernetes, l’orchestration des workflows dans Airflow.