Széttagolt adatok
Nem lehet megbízni az adatokban
Az adatok több adattárházban, régi rendszerben és táblázatban vannak. A riportok mást mutatnak, és minden új kérésnél elölről kezdődik a tisztítás.
Data & AI Engineering
Adatplatform, AI és szoftverfejlesztés nagyvállalatoknak
Vállalati adatokból
Vállalati adatokból
működő AI.
Adatplatformokat, AI-megoldásokat és üzleti alkalmazásokat fejlesztünk nagyvállalatoknak. Tapasztalt mérnökeink ügyfelünk csapatával együtt dolgoznak, a tervezéstől az éles bevezetésig.
Dolgozz velünkTechnológiák, amelyekkel dolgozunk
Adat
- Databricks
- Snowflake
- BigQuery
AI
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Google ADK
Alkalmazás
- Java
- .NET
- React
Felhő
- Azure
- AWS
- Kubernetes
Mit csinálunk?
Meglévő adatokból és rendszerekből építünk éles üzemben működő alkalmazásokat és automatizált folyamatokat, ügyfelünk csapatával közösen.
40+mérnök, adat- és AI-szakember
3terület egy csapatban: adat, AI, szoftver
2018óta dolgozunk leghosszabb ügyfelünkkel
ISO9001 és ISO/IEC 27001 tanúsítvány
Hol akadnak el a projektek?
Ismerős valamelyik?
Projektjeink többsége ezekből a helyzetekből indul.
Elakadt AI
Az AI-pilot nem jut el élesig
A prototípus a bemutatón működik, éles adatokon már nem. Hiányzik a jogosultságkezelés, a minőség mérése és az integráció a meglévő rendszerekkel.
AI Applications & IntegrationÖsszetett rendszerek
Senki sem tudja, mit érint egy változás
A rendszerek között annyi a függőség, hogy nehéz megmondani, egy mező vagy adatfolyam módosítása mely riportokat és folyamatokat érinti.
Product Engineering & Modernization
Szolgáltatások
Adatplatform, AI-alkalmazások és az ezeket összekötő szoftver – egy csapattól, a meglévő rendszerekre építve.
01 /
Data & AI Engineering
Megbízható adatalapot építünk a riportokhoz, az alkalmazásokhoz és az AI-hoz.
Adatplatform, adatmodellezés, adatfolyamok, migráció, adatminőség, teljesítmény- és költségoptimalizálás.
Bővebben 02 /AI Applications & Integration
A vállalat saját tudására és adataira épülő AI-megoldásokat fejlesztünk, és beillesztjük őket a meglévő folyamatokba.
RAG (a vállalat saját forrásaira támaszkodó válaszadás), tudáskeresés, hatáselemzés, folyamat-automatizálás, rendszerintegráció.
Bővebben 03 /Product Engineering & Modernization
Üzleti alkalmazásokat fejlesztünk, és korszerűsítjük a meglévő rendszereket.
Webalkalmazások, backend, API-k, régi rendszerek korszerűsítése, tesztelés és élesítés.
BővebbenReferenciák
Hazai kereskedelmi bank
Data & AI Engineering
Adattárház-migráció Databricks lakehouse-ra
Szerepünk: 4 fős adatmérnöki csapat · migráció technikai megvalósítása a bank adatcsapatával
BővebbenHazai kiskereskedelmi lánc
Data & AI Engineering
Egységes adatmodell és Snowflake-költségoptimalizálás
Szerepünk: 2 adatmérnök · a belső BI-csapat mellett
BővebbenNemzetközi biztosítócsoport hazai leányvállalata
AI Applications & Integration
RAG-alapú tudáskereső kárügyintézőknek
Szerepünk: Teljes megvalósítás · adatbetöltéstől az ügyintézői alkalmazásba integrálásig
BővebbenHazai energiaszolgáltató
AI Applications & Integration
AI-alapú hatáselemzés adattárház-változásokhoz
Szerepünk: Közös fejlesztés ügyfelünk adatcsapatával · tudásgráf és lekérdező felület
BővebbenNemzetközi logisztikai vállalat
Product Engineering & Modernization
Monolitikus fuvarszervező rendszer fokozatos kiváltása
Szerepünk: Dedikált, 6 fős csapat technikai vezetővel · ügyfelünk IT-csapatával
BővebbenJárműipari beszállító
Product Engineering & Modernization
Webes gyártástervező alkalmazás az adatplatformra építve
Szerepünk: Teljes alkalmazásfejlesztés · integráció ügyfelünk adatplatformjával
BővebbenAz esetleírások ennek a koncepcióoldalnak a mintaszövegei. A végleges oldalon valós, ügyfeleinkkel egyeztetett projektek kerülnek a helyükre.
Így dolgozunk
Projektjeinken tapasztalt mérnökök dolgoznak, a hatásköröket és a feladatokat előre rögzítjük, az eredményt pedig ügyfelünkkel közösen ellenőrizzük.
01 — Kapcsolattartás
Közvetlen kapcsolat a fejlesztőkkel
Ügyfelünk azokkal egyeztet, akik a rendszert fejlesztik, nem projektmenedzseri vagy értékesítői közvetítőkkel.
02 — Közös munka
Együtt a belső csapattal
Ügyfelünk eszközeivel, kódbázisában és folyamatai szerint dolgozunk, így a belső csapat bármikor átveheti a munkát.
03 — Minőség
AI-támogatással, mérnöki ellenőrzéssel
A tervezésben, a fejlesztésben és a tesztelésben is használunk AI-eszközöket, de minden változást mérnök néz át.
04 — Átadás
Dokumentált átadás
Az átvételi feltételeket a projekt elején rögzítjük. A végén dokumentációt és betanítást adunk, hogy a belső csapat önállóan folytathassa a munkát.
Együttműködési formák
Háromféle együttműködési formát kínálunk, a feladatok és a felelősség mindegyikben előre rögzített.
A —
Csapatbővítés
Tapasztalt mérnökeink beállnak a meglévő csapatba, ügyfelünk irányításával és folyamatai szerint.
Mikor érdemes: Van belső csapat és vezetés, de hiányzik kapacitás vagy speciális tudás.
Ki irányít: Ügyfelünk csapata; mi a szakmai minőségért felelünk.
Elszámolás: Ráfordítás alapján.
B —
Dedikált csapat
Saját technikai vezetővel dolgozó SCALER-csapat egy termék vagy terület fejlesztésére, szoros együttműködésben a belső csapattal.
Mikor érdemes: Egy egész területet vagy terméket kell tartósan fejleszteni.
Ki irányít: Közösen; a technikai vezetést mi adjuk.
Elszámolás: Ráfordítás alapján, havonta.
C —
Körülhatárolt projekt
Egy adatfolyam, integráció vagy AI-funkció teljes megvalósítását vállaljuk, előre rögzített átadási feltételekkel.
Mikor érdemes: Jól meghatározható a cél, és olyan csapat kell, amelyik végigviszi.
Ki irányít: Mi, a megvalósításért és az átadásért is mi felelünk.
Elszámolás: Ráfordítás alapján vagy fix áron.
Miben vagyunk mások?
Mikor érdemes minket választani nagy rendszerintegrátor, kapacitásközvetítő vagy saját toborzás helyett?
| SCALER | Nagy nemzetközi rendszerintegrátor | Kapacitásközvetítő | Saját toborzás | |
|---|---|---|---|---|
| Mennyi idő alatt indul a munka? | néhány hét | 1–3 hónap (ajánlatkérés, szerződés) | néhány hét | 3–6 hónap |
| Adat, AI és szoftver egy csapatban | ✓ | ✓ | ✕ | részben |
| Ki felel az eredményért? | mi, a vállalt munkáért | a rendszerintegrátor | az ügyfél – csak szakembert kap | az ügyfél |
| Kivel egyeztet az ügyfél a projekt alatt? | a fejlesztő mérnökökkel | projektvezetőkkel, account managerekkel | a közvetítővel és a szakemberrel | a saját csapatával |
| Beilleszkedik a meglévő rendszerekbe és folyamatokba | ✓ | részben | ✓ | ✓ |
| A tudás a projekt után az ügyfélnél marad | ✓ | részben | részben | ✓ |
| Rugalmasan bővíthető vagy szűkíthető | ✓ | részben | ✓ | ✕ |
| Költségszint | közepes | magas | alacsony–közepes | hosszú távú fix költség |
Ügyfeleink mondták
Ügyfeleink szerint mérnökeink gyorsan beilleszkednek a csapatba, és végigviszik, amit elvállalnak.
4,9
átlagos ügyfélértékelés
We have been working with the SCALER team since 2018, and over the years our collaboration has become closer thanks to their positive and proactive attitude, and their understanding of business challenges.
Their team was really focused on making sure the matching algorithm worked really well.
They met all milestones and delivered the project within the agreed-upon timeline.
They are really deeply digging into the details to make the best shape of each part of the product.
Az idézetek eredeti nyelven szerepelnek.
Az első lépés
Dolgozz velünk
Egy konkrét feladattal érdemes kezdeni.
Egy 30 perces szakmai egyeztetésen tapasztalt mérnökünk átnézi a helyzetet, és javaslatot tesz a következő lépésre.
Adatplatform és AI-megvalósíthatósági felmérés
Egy kiválasztott üzleti igényhez megnézzük, milyen adatok és integrációk kellenek, mi hiányzik, és milyen lépésekben érdemes megvalósítani.
Vállalati tudáskereső vagy hatáselemző
Egy jól körülhatárolt felhasználási esetet valósítunk meg, előre egyeztetett adatforrásokkal, jogosultságokkal és minőségi elvárásokkal.