人工智能工程与人才
前置部署人工智能工程
资深人工智能工程师在您的组织内部工作，离业务足够近以发现机会，本事也足够硬以把它建出来。这种模式适合那些真正有用的工作尚未被明确定义的环境。
业务问题
写出规格这件事本身就需要专业能力
传统交付需要一个已界定的范围。但知道人工智能能解决哪些问题、又该怎么解决，恰恰是多数组织所缺的那种专业能力，于是界定范围成了先有鸡还是先有蛋的难题。需求文档由一群猜测可行性的人写出来，结果项目把错误的东西做得很出色。
我们做什么
嵌入、发现、构建，如此往复
工程师与您的团队并肩工作，而不是照着一份工作说明书办事。他们与真正在做这些事的人相处，找出人工智能确实能帮上忙的地方，快速做出原型，并把验证成立的部分推向生产。因为身处组织内部，他们能看到那些从来写不进说明材料的约束；又因为他们亲手构建，对可行性的判断是脚踏实地的。
前置部署人工智能工程
能力
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人工智能解决方案架构师
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人工智能工程师
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机器学习工程师
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数据工程师
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人工智能产品工程师
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人工智能业务分析师
常见应用场景
常见应用场景
- 在一个尚未起步的组织里，确定人工智能能在哪里帮上忙。
- 处理一批候选用例的积压，而不必把每一个都立成项目。
- 让某个业务单元具备人工智能能力，而不必等中央部门排期。
- 通过与您的团队并肩工作，培养他们自身的能力。
我们如何交付
我们如何交付
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定范围
就角色、技术栈、资历层级以及如何判定成功达成一致。
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遴选
由您面试。未经您同意，没有人会加入团队。
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融入
他们在您的工具、流程与评审周期中工作，向您的负责人汇报。
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持续维持
人力随路线图伸缩；知识留在文档里，而不是留在某一个人脑中。
技术
技术
- TypeScript
- Python
- Go
- React
- Node.js
- Kubernetes
- GitHub Actions
- Terraform
安全与治理
安全与治理
工程师在您的访问管理模式与行为准则之下，在您的基础设施上工作，适用与您自有员工相同的评审与审批关卡。工作成果中的知识产权归您所有。凡使用人工智能编码辅助之处，都要经过与其他代码相同的评审，且生成代码的来源会被记录。
合作模式
合作模式
前置部署人工智能团队
一支跨职能人工智能团队在您的组织内部工作，持续发现并交付机会。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
要资深的人，不要金字塔
这种模式只有在工程师能上午与业务负责人交谈、下午就能交付代码时才成立。我们派的是两件事都做过的人，这也是为什么我们无法在短时间内大批量供给这种角色。
部分客户
常见问题