AIエンジニアリングと人材
専任AIチーム
お客様の技術構成、基準、納品の進め方に合わせて作る長期のエンジニアリングチームです。ロードマップもレビュー手順もお客様のもの、人材は私たち。システムを保守可能にする継続性が伴います。
事業上の課題
プロジェクトが終わると知識も一緒に去る
プロジェクト型の納品は決められた成果に最適化し、それを理解している人たちを解散させます。進化し続けなければならないものにとって、それは形が違います。第2段階が第1段階より高くつくのは、誰かがすでに持っていた理解を築き直すところから始まるからです。
私たちの取り組み
私たちではなくお客様の納品に合わせてチームを作る
必要な役割に沿ってチームを編成し、お客様が全員を面接して承認します。メンバーはお客様のツール、手順、レビュー周期の中で働き、お客様のリードに報告します。ロードマップが変われば、すべてを再交渉せずに体制を伸縮できます。知識は一人に留めるのではなく文書化するので、この体制は依存ではなく持続する形になります。
専任AIチーム
提供できること
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AIエンジニア
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MLエンジニア
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データサイエンティスト
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AIアーキテクト
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MLOpsエンジニア
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LLMエンジニア
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DevOpsエンジニア
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QAエンジニア
代表的なユースケース
代表的なユースケース
- 単発のプロジェクトではなく、年単位でAI基盤を作り育てる。
- 地元の市場では十分に速く採用できない能力を補う。
- 変わり続けなければならないシステムで、継続性を保つ。
- プログラムの形が変わるのに合わせて、チームを増減させる。
進め方
進め方
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範囲の合意
役割、技術スタック、経験水準、成功の判断基準を合意する。
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選考
面接はお客様が行います。合意なしにチームへ加わる人はいません。
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参画
お客様のツール、プロセス、レビューサイクルの中で働き、お客様の責任者に報告します。
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維持
体制はロードマップに合わせて伸縮し、知識は一人の頭ではなく文書に残ります。
テクノロジー
テクノロジー
- TypeScript
- Python
- Go
- React
- Node.js
- Kubernetes
- GitHub Actions
- Terraform
セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンス
エンジニアはお客様のアクセスモデルと行動規範のもと、お客様のインフラ上で、自社の社員と同じレビューと承認のゲートを通って働きます。成果物の知的財産はお客様に帰属します。AIによるコーディング支援を用いる場合も、他と同じレビューを通り、生成されたコードの出所が記録されます。
協業モデル
協業モデル
常駐AIチーム
分野横断のAIチームが組織内で働き、機会を継続的に見つけて形にします。
専任AIチーム
お客様の技術スタックと提供モデルに合わせて構築される、長期の専任エンジニアリング体制。
マネージドAI
本番のAIシステムを、私たちが運用・監視し、継続的に改善します。
TeamExtension.aiを選ぶ理由
これは私たちの本来の事業です
国際的な組織のためにエンジニアリングチームを作り運営することは、Team Extensionが2008年から行ってきたことです。AIの能力はより新しいものですが、根づき、溶け込み、成果を出すチームを編成する力はそうではありません。
主なお客様
よくあるご質問