Paglalagay ng AI sa produktong may gumagamit na
Ang pagdagdag ng modelo sa produktong buhay ay kadalasang hindi problema ng modelo. Problema ito ng datos na wala sa tamang hugis, ng takdang bilis ng sagot na hindi puwedeng lampasan, at ng bayaring lumalaki kasabay ng paggamit. Iyon ang ginagawa namin: paghahanap na nakakahanap ng tamang dokumento, feature na inilalabas sa likod ng flag, at gastos na kayang hulaan.
Ano talaga ang kasama sa trabaho
Paghahanap sa sariling nilalaman
Paghahanap na binabanggit ang pinagmulang dokumento, para masuri ang sagot at hindi basta paniwalaan.
Sa loob ng umiiral na produkto
Feature sa app na binubuksan na ng mga user, hindi hiwalay na chatbot na hindi na binabalikan.
Takda sa bilis at gastos
Target na oras ng sagot at hangganan kada user na napagkasunduan bago magsimula, at pinanghahawakan.
Pagsusuri bago ilabas
Test set mula sa totoo ninyong mga tanong, pinapatakbo sa bawat pagbabago — numero ang kalidad, hindi impresyon.
Paano kami magtrabaho
Nagbabasa muna bago magpresyo
Bago may lumabas na numero, binabasa namin ang brief, ang umiiral na code, at kung ano man ang tumatakbo na sa production. Makakakuha kayo ng nakasulat na plano na may mga petsa at pinangalanang panganib — karaniwan sa loob ng isang linggo. Kung ang totoong sagot ay hindi ninyo kami kailangan, iyon ang sasabihin namin.
Maliit na senior na team, isang may pananagutan
Dalawa hanggang limang inhinyero at isang lead na may pananagutan sa resulta at siya mismo ang bumabasa ng mensahe ninyo. Walang account manager na tagasalin ng tanong, walang paikot-ikot na tao, walang junior na nag-aaral gamit ang budget ninyo.
Sa inyo ang lahat mula sa unang araw
Nakapangalan sa inyo ang mga repository, cloud account, domain at pipeline mula sa unang commit, hindi ibinibigay sa dulo. Kapag natapos ang trabaho, walang huminto.
Unang tinatanong ng mga kliyente
Magulo ang datos namin. Hadlang ba iyon?+
Iyon ang karaniwang panimula, at malaking bahagi ng trabaho. Ang paghahanda, paghahati at paglilinis ng nilalaman ang nagtatakda ng kalidad: laging natatalo ang magaling na modelo sa maruming datos ng katamtamang modelo sa maayos na datos.
Magkano ang gastos sa pagpapatakbo?+
Kinukwenta namin ito bago pa magbuo: gastos kada request, kada aktibong user, kada buwan, sa totoo ninyong dami. Kapag hindi tumutugma ang numero, sinasabi namin habang mura pa ang pagbabago ng disenyo.
Puwede bang tumakbo nang hindi nagpapadala ng datos sa iba?+
Oo, sa open-weight na modelo sa sarili ninyong imprastraktura. Mas mahal kada request at kadalasang bahagyang mas mahina — ipapakita namin ang dalawang numero sa halip na itulak ang opsyong madali para sa amin.
Kayo ba ang inhinyero, hindi ang kliyente?
Bahagi ng trabahong ito ay ginagawa ng mga independiyenteng developer at studio na na-verify sa sarili naming platform. Sa parehong platform nagpapadala ng invoice sa mga kliyenteng Amerikano ang mga kontratista sa labas ng US, at doon din sila binabayaran.
Paano ito gumaganaIba pang ginagawa namin
Custom na software development para sa mga kompanya sa US, Canada at EU
Mga website at SaaS na kayang sukatin
Arkitektura ng sistema at cloud na imprastraktura
Mga AI agent at automated na daloy ng trabaho na tumatakbo sa production
Paghahanap ng kliyente para sa kompanyang may komplikadong produkto
Sabihin ninyo kung ano ang ginagawa ninyo
Sapat na ang maikling paglalarawan ng problema para magsimula. Sasagot kami kung ano ang gagawin namin, ano ang kakailanganin, at ano ang hindi namin gagalawin.
Pag-usapan ang proyekto