Od infrastruktury
do inteligencji.
Applied AI buduje pełny stack — klaster, serwisy, modele — żeby AI przetrwało kontakt z produkcją.
// co budujemy
Trzy warstwy,
jeden zespół
Większość projektów AI nie upada przez model — tylko przez wszystko dookoła niego. Bierzemy odpowiedzialność za pełny stack, od platformy w górę, więc nic nie ginie między warstwami.
Jeden zespół, zero przekazywania pałeczki. Ludzie, którzy trenują model, utrzymują też klaster, na którym działa.
Warstwa AI
Własne modele — trening, fine-tuning i wdrażanie modeli ML/NLP tam, gdzie gotowe rozwiązania nie wystarczają. Applied AI — wykorzystanie istniejących narzędzi AI do budowy nowych produktów biznesowych. Nie robimy badań dla badań — budujemy rzeczy, które trafiają na produkcję.
Serwisy backendowe
Produkcyjne systemy backendowe w Go — API, pipeline'y danych, ETL, przetwarzanie w czasie rzeczywistym. Hydraulika, która łączy AI z resztą biznesu.
Infrastruktura
Infrastruktura cloud-native na Kubernetesie. Wdrażanie, skalowanie, sieć i operacje dla obciążeń AI. Utrzymujemy platformę, na której modele mają gdzie żyć.
// dowiezione
Wdrożone, nie
hipotetyczne
FormFlow
Wielomarkowa platforma formularzy kontaktowych z trzyetapowym potokiem weryfikacji autentyczności zdjęć, budowana od początku do końca dla wiodącej polskiej grupy spożywczej. case study →
Wasabi AiR
Zbudowaliśmy od zera skalowalną wyszukiwarkę mediów opartą na AI. Backend w Go, indeksowanie i wyszukiwanie oparte na ML. System produkcyjny obsługujący klientów enterprise.
GrayMeta
Wdrożenia platform AI w zabezpieczonych środowiskach enterprise. Integracja modeli ML z istniejącą infrastrukturą korporacyjną.
AT&T / DirecTV
Systemy ETL przetwarzające setki tysięcy zdarzeń na sekundę. Inżynieria pipeline'ów danych na dużą skalę.
// zespół
Dwóch inżynierów,
pełna odpowiedzialność
// ceo — biznes i produkt
Paweł Rojek
Inżynier AI
Inżynier oprogramowania i lider z praktycznym doświadczeniem w dowożeniu złożonych projektów technologicznych. Odpowiada za strategię biznesową, rozwój produktu i operacje. Głębokie zrozumienie AI/ML połączone z doświadczeniem we wdrożeniach komercyjnych.
// cto — architektura i inżynieria
Piotr Rojek
Principal Engineer
Architekt oprogramowania z ponad 15-letnim doświadczeniem. Odpowiada za strategię techniczną, architekturę systemów i przywództwo inżynierskie. Specjalizuje się w systemach wielkoskalowych, NLP i zastosowaniach AI w produktach komercyjnych. Główne kompetencje: Go i architektury cloud-native.
// kompetencje
Z czym pracujemy
ai / ml
backend
frontend
infrastruktura
// jak pracujemy
Trzy modele
współpracy
Discovery sprint
Krótkie zlecenie o ustalonym zakresie: mapujemy problem, sprawdzamy wykonalność na Waszych danych i zostawiamy konkretny plan — niezależnie od tego, czy zbudujecie to z nami.
Dowiezienie end-to-end
Bierzemy całość — infrastrukturę, backend, modele — od pierwszego commita po produkcję. Jeden zespół odpowiada za rezultat, nie za pojedynczą warstwę.
Wzmocnienie zespołu
Dołączamy do Waszych inżynierów, żeby przyspieszyć trwające prace nad AI — architektura, platforma albo inżynieria modeli tam, gdzie potrzebna jest głębia.
// kontakt
Masz problem, który
trzeba dowieźć?
[email protected]
Czytamy wszystko. Na poważne tematy odpowiada inżynier, nie lejek sprzedażowy.
