Cztery rodzaje pracy. Jeden standard.

01

Produkcyjne AI

Większość AI utyka między obiecującą demonstracją a czymś, czemu firma może zaufać. Budujemy systemy, które zamykają tę lukę: retrieval, agenty i aplikacje LLM zbudowane z ewaluacją, guardrailami i jasnym zachowaniem przy błędach --- w tym wdrożenia prywatne i on-premise, gdzie dane nie mogą opuścić Twoich ścian.

• Aplikacje LLM klasy enterprise
• Agentowe workflow
• Retrieval-Augmented Generation
• AI prywatne i on-premise
• Ewaluacja i guardrails

02

Dane i machine learning

Modele to tylko jedna część; to system wokół nich sprawia, że są użyteczne w produkcji. Budujemy pipeline'y, serving i monitoring, które zamieniają pomysł na dane w coś operacyjnego, i trzymamy to w ryzach dzięki wykrywaniu driftu i anomalii.

• Machine learning i prognozowanie
• Data engineering i pipeline'y
• MLOps i model serving
• Platformy danych i hurtownie
• Wykrywanie anomalii i driftu

03

Dedykowane oprogramowanie

AI to jedno z narzędzi nowoczesnej inżynierii oprogramowania, a nie jej zamiennik. Budujemy backendy, API i systemy rozproszone pod spodem --- oraz modernizujemy systemy, które przestały się skalować --- z tą samą produkcyjną dyscypliną.

• Systemy rozproszone i backendowe
• API i integracje
• Platformy cloud-native
• Wydajność i skalowanie
• Modernizacja systemów legacy

04

Architektura i przywództwo techniczne

Najdroższe błędy popełnia się wcześnie, w decyzjach, których nikt później nie rewiduje. Ograniczamy to ryzyko: architektura i due diligence na starcie, interwencja, gdy projekty utykają, oraz doświadczone przywództwo, gdy krytyczne wdrożenie tego wymaga.

• Architektura rozwiązań
• Techniczne due diligence
• Ratowanie projektów w impasie
• Fractional Engineering Leadership
• Strategia AI: gdzie się opłaca, a gdzie nie