我们承接的开发工作

把机器学习和 LLM 放进用户真正在用的产品里：企业文档检索、分类与信息抽取、预测模型。每个环节在交付前都有可量化的评测。

• 上线前用测试集完成设计与评测
• 在企业数据上接入，权限边界清晰
• 规划模型调用成本与备选方案

网页平台里的 AI 是产品的一部分，而不是挂在页面末尾的演示——助手、搜索、排序与流程自动化。

• 使用 React 与 Node.js 开发页面与接口
• 针对结果不固定的功能设计 UX
• 后台可追踪回答质量

原生开发 iOS 与 Android 应用，或用 React Native、Flutter 一套代码跨端；按场景选择端侧推理或 API 调用。

• 原生 iOS（Swift）与 Android（Kotlin）
• 用 React Native / Flutter 跨平台开发
• 准备上架材料并持续维护版本

在 AWS、Azure 与 GCP 上设计架构与自动化：从容器、CI/CD 到模型服务、效果监控，以及上线后的 drift 检测。

• 基于 Docker、Kubernetes、Terraform 的基础设施
• 带测试的自动部署流水线
• 监控模型质量与成本的看板