Ingénierie IA et talents

Ingénierie IA déployée

Des ingénieurs IA seniors qui travaillent au sein de votre organisation, assez près du métier pour repérer les opportunités et assez compétents pour les construire. Ce modèle convient aux environnements où le travail utile n'est pas encore spécifié.

Le problème métier

La spécification suppose déjà l'expertise

La livraison classique exige un périmètre défini. Or savoir quels problèmes l'IA peut résoudre, et comment, est précisément l'expertise qui manque à la plupart des organisations : le cadrage devient donc un problème de la poule et de l'œuf. Les cahiers des charges sont écrits par des gens qui devinent ce qui est faisable, et les projets qui en découlent construisent avec compétence la mauvaise chose.

Ce que nous faisons

S'intégrer, trouver, construire, recommencer

Les ingénieurs travaillent aux côtés de vos équipes plutôt qu'à partir d'un cahier des charges. Ils passent du temps avec les personnes qui font le travail, repèrent où l'IA aide vraiment, prototypent vite et portent en production ce qui fait ses preuves. Parce qu'ils sont dans l'organisation, ils voient les contraintes qui n'atteignent jamais un brief, et parce qu'ils construisent, l'appréciation de la faisabilité est fondée.

Ingénierie IA déployée

Compétences

  • AI Solution Architect

  • AI Engineer

  • ML Engineer

  • Data Engineer

  • AI Product Engineer

  • AI Business Analyst

Cas d'usage courants

Cas d'usage courants

  • Établir où l'IA aide dans une organisation qui n'a pas encore commencé.
  • Traiter un arriéré de cas d'usage candidats sans cadrer chacun comme un projet.
  • Donner à un métier une capacité IA sans attendre une fonction centrale.
  • Développer la capacité de votre propre équipe en travaillant à ses côtés.

Notre méthode

Notre méthode

  1. Cadrer

    Convenir du rôle, de la stack, du niveau de séniorité et des critères de réussite.

  2. Sélectionner

    Vous menez les entretiens. Personne n'intègre l'équipe sans votre accord.

  3. Intégrer

    Ils travaillent avec vos outils, votre processus et votre cycle de revue, sous votre lead.

  4. Pérenniser

    La capacité suit la feuille de route ; le savoir reste documenté, pas dans une seule tête.

Technologies

Technologies

  • TypeScript
  • Python
  • Go
  • React
  • Node.js
  • Kubernetes
  • GitHub Actions
  • Terraform

Sécurité et gouvernance

Sécurité et gouvernance

Les ingénieurs travaillent sous votre modèle d'accès et votre code de conduite, sur votre infrastructure, avec les mêmes revues et approbations que vos propres équipes. La propriété intellectuelle du travail vous appartient. Là où l'assistance IA au code est utilisée, elle passe par la même revue que tout le reste, et la provenance du code généré est enregistrée.

Modèles de collaboration

Modèles de collaboration

Équipe IA déployée

Une équipe IA pluridisciplinaire travaille au sein de votre organisation pour identifier et livrer en continu.

Équipe IA dédiée

Capacité d'ingénierie dédiée sur le long terme, adaptée à votre stack et à votre modèle de livraison.

IA managée

Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA en production.

Pourquoi TeamExtension.ai

Des profils seniors, pas une pyramide

Ce modèle ne fonctionne qu'avec des ingénieurs capables de parler à un responsable métier le matin et de livrer l'après-midi. Nous le dotons de personnes qui ont fait les deux, ce qui explique aussi pourquoi nous ne pouvons pas le doter en grand nombre à court terme.

Clients sélectionnés

Questions fréquentes

Questions fréquentes

En quoi est-ce différent d'une équipe dédiée ?
Une équipe dédiée exécute une feuille de route qui vous appartient. Les ingénieurs déployés en avant aident à établir ce que cette feuille de route devrait être, puis la construisent. Les clients commencent souvent ici et passent à une équipe dédiée une fois la direction claire.
Combien de personnes ?
Généralement une à trois. C'est un modèle qui repose sur la séniorité et non sur le volume, et ajouter des personnes accélère rarement la moitié exploratoire.
À quoi ressemble le succès ?
Des systèmes en production et une vision plus claire de la prochaine source de valeur. Nous convenons de ce que cela signifie dès le départ, car des ingénieurs intégrés sans résultat défini deviennent une dérive coûteuse.
Quelle est la durée typique d'une mission ?
Trois à douze mois. Plus court dépasse rarement la phase d'exploration ; plus long signifie généralement que cela aurait dû devenir une équipe dédiée.

Discuter de votre initiative IA

Des ingénieurs IA seniors intégrés à vos équipes pour identifier les opportunités et les mettre en production.