01
AI 엔지니어링
AI Engineering
머신러닝과 LLM을 실제 사용되는 제품 안에 넣습니다. 사내 문서 기반 검색, 분류와 데이터 추출, 수요 예측까지 — 모든 작업은 출시 전 평가 단계를 거칩니다.
- 실서비스 투입 전 테스트 세트로 설계와 성능을 검증합니다
- 권한 체계가 명확한 사내 데이터 연동을 설계합니다
- 모델 운영 비용과 대체 방안을 함께 계획합니다
서비스
우리가 개발하는 업무
신규 시스템 구축부터 다른 팀이 만든 시스템의 확장까지 수행합니다. 각 프로젝트는 시작 전에 범위, 비용, 담당 팀을 명확히 정합니다.
02
AI 기반 제품 개발
AI-powered Products
AI 기능이 페이지 끝에 붙은 데모가 아니라 제품의 일부인 웹 플랫폼을 만듭니다. 어시스턴트, 검색, 랭킹, 업무 자동화가 포함됩니다.
- React와 Node.js 기반 웹 개발
- 매번 다른 답을 주는 기능을 위한 UX 설계
- 답변 품질을 추적하는 관리자 도구 제공
03
모바일 애플리케이션
Mobile Apps
iOS와 Android를 네이티브로, 또는 React Native와 Flutter로 하나의 코드베이스로 개발합니다. 기기 내 AI와 API 기반 AI를 상황에 맞게 선택합니다.
- 네이티브 iOS(Swift) 및 Android(Kotlin)
- React Native / Flutter 크로스플랫폼
- 스토어 출시 준비와 지속적인 버전 관리
04
클라우드와 MLOps
Cloud & MLOps
AWS, Azure, GCP에서 아키텍처와 자동화를 설계합니다. 컨테이너, CI/CD부터 모델 서빙, 모니터링, drift 감지까지 포함합니다.
- Docker, Kubernetes, Terraform 기반 인프라
- 테스트가 포함된 자동 배포 파이프라인
- 모델 품질과 비용을 추적하는 대시보드
자주 묻는 질문
고객이 자주 묻는 질문
AI는 어떤 업무에 적합한가요
언어나 대량의 데이터를 해석해야 하는 업무에 적합합니다. 사내 문서에서 답을 찾기, 파일이나 이메일에서 정보 추출, 문의 분류, 추세 예측 등이 대표적입니다. 먼저 평가부터 시작하며, 단순한 규칙이나 업무 프로세스 개선이 더 나으면 그렇게 권합니다.
프로젝트는 어떻게 시작하나요
대화에서 시작합니다. 문제, 일정, 예상 예산을 알려주시면 무엇을 하고 무엇을 하지 말아야 하는지, 비용은 어느 정도인지 솔직하게 답변드립니다. 적합하다고 판단되면 바로 범위 정의 단계로 넘어갑니다.
다른 팀이 만든 코드도 인수하나요
대부분 가능합니다. 기존 코드와 시스템(아키텍처, 데이터, 보안, 배포)을 먼저 점검하고, 이어서 개발할지 리팩터링할지 새로 시작할지 명확히 정리해 드립니다.
출시 후에는 어떻게 되나요
모든 프로젝트에는 안정화 기간이 있어 오류 수정과 모니터링을 지원합니다. AI 기능은 출시 후에도 품질과 drift를 추적합니다. 이후에는 월 단위 유지보수 또는 코드, 문서, 설정을 포함한 완전한 이관 중에서 선택하실 수 있습니다.
해결할 과제가 있으신가요
프로젝트가 어떤 형태인지 간단히 알려주세요. 바로 적용할 수 있는 의견과 함께 답변드립니다.