MIT TESZÜNK
Mit csinálunk
Agents · Terraform · Eval Stacks · SaaS Metering
MIT TESZÜNK
Képesség – nem színház.
We blueprint hyperscaler-ready estates, integrate SaaS backbones, and operationalise AI Foundry when SMEs need retrieval and inference governed inside procurement timelines – not aspirational slide cadences.
- Cloud Advisory
- Felhő migráció
- Kubernetes and OpenShift Advisory
- Platformmérnökség
- Üzemeltető fejlesztés
- FinOps and Analytics
- AI platformok
- AI fejlesztés
- DataOps és MLOps
- Adatmigráció
- Valós idejű adatplatformok
- Metrics Engineering és szemantikai réteg
ESETTANULMÁNYOK
Legújabb esettanulmányok.
Szakértelmünk a gyakorlatban
Tekintse meg az összes esettanulmányt
HANGOK A GYÁRTÁSBÓL
A bizonyíték felülmúlja a prototípusokat.
Teams pairing agents and retrieval pipelines with cloudstrata + AI Foundry.
We automated document processing in days, not months. AI Foundry's agents handle our invoices and contracts – no infrastructure to build, no compliance headaches.
Az AI-ügynökök az első naptól gyártásra készek. A támogatási munkafolyamatunkat az irányítópulton konfiguráltuk, és ugyanazon a héten megjelentettük.
Monthly subscription, no lock-in. We started with one agent, scaled to five. AI Foundry grows with us.
FAQ
Válaszok szakzsargon mosás nélkül.
Straight responses about engagements, pilots, and what AI Foundry actually covers technically.
- Mennyibe kerül egy tipikus projekt?
- A projekt költségei a terjedelemtől, összetettségtől és idővonaltól függenek. Fix áras ajánlatokat kínálunk meghatározott terjedelemben, valamint a feltáró munkához szükséges idő- és anyaghasználatban. Felfedezési felhívást követően személyre szabott ajánlatot adunk egyértelmű árakkal.
- How long does an MVP take?
- Most MVPs take 8–16 weeks from kickoff to first release, depending on complexity. We work in agile sprints with regular demos so you see progress early.
- Belső ML mérnökökre vagy platform csapatra van szükségünk?
- Rarely as a prerequisite for pilots – you ship outcomes with product owners steering retrieval datasets while we embed architects who instrument tenancy, guardrails, and telemetry inside AI Foundry. When internal juniors emerge, we pair-teach LLMOps patterns deliberately – rather than handing off brittle notebooks. We collaborate remotely across Europe with HQ visits and onsite spikes whenever rituals demand presence.
- Hogyan néz ki egy tipikus eljegyzés?
- Discovery aligns KPI hypotheses → blueprint binds embeddings stores, orchestration, evaluations → iterative demos expose retrieval deltas → expansion hinges on jointly gated thresholds – not vibes alone.
- Hogyan kezdjek hozzá?
- Foglaljon le egy ingyenes 30 perces felfedezőhívást. Megbeszéljük céljait, kihívásait és műszaki helyzetét – kötelezettség nélkül. Innentől kezdve a következő lépéseket és személyre szabott megközelítést javasolunk.
Fedezzen fel többet
ÉRINTKEZÉS
Vegye fel a kapcsolatot
Kérdése vagy projektje van a fejében? Örülünk, ha hallunk róla – küldjön üzenetet vagy foglaljon egy rövid hívást.
Célunk, hogy egy munkanapon belül válaszoljunk.