Adat-, AI- és szoftvermérnökök egy csapatban.
Csapatunk Budapesten és Belgiumban dolgozik, tagjai többéves nagyvállalati projekttapasztalattal rendelkeznek. Olyan cégekkel dolgozunk, amelyeknek van saját IT- vagy adatcsapatuk, de egy-egy adat-, AI- vagy fejlesztési feladathoz további szakértelemre és kapacitásra van szükségük.
A következő években nem a kódírás sebessége dönt, hanem az, hogy ki érti az üzleti problémát, ki tudja összekötni a rendszereket, és ki viszi végig megbízhatóan a munkát.
Az AI gyorsítja a fejlesztést, de nagyvállalati környezetben a valódi munka máshol van: jó követelményekben, jó architektúrában, alapos ellenőrzésben és abban, hogy az új rendszer beilleszkedjen a meglévők közé. Erre építettük a csapatunkat.
Ezért tapasztalt, közvetlenül elérhető mérnökökkel dolgozunk, előre rögzített hatáskörökkel és feladatokkal, ügyfelünk csapatával közösen – az adatplatformtól az AI-megoldásokon át az üzleti alkalmazásokig.
Több mint 40 kolléga
Budapest · Belgium
ISO 9001 szerint tanúsított minőségirányítási és ISO/IEC 27001 szerint tanúsított információbiztonsági rendszerrel dolgozunk: minden projektben ugyanazokat az ellenőrzött folyamatokat követjük, és az ügyfelek adatait ennek megfelelően kezeljük.
Ügyfeleink szerint mérnökeink gyorsan beilleszkednek a csapatba, és végigviszik, amit elvállalnak.
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.
Egy konkrét feladattal érdemes kezdeni.
Egy 30 perces szakmai egyeztetésen tapasztalt mérnökünk átnézi a helyzetet, és javaslatot tesz a következő lépésre.
Egy kiválasztott üzleti igényhez megnézzük, milyen adatok és integrációk kellenek, mi hiányzik, és milyen lépésekben érdemes megvalósítani.
Egy jól körülhatárolt felhasználási esetet valósítunk meg, előre egyeztetett adatforrásokkal, jogosultságokkal és minőségi elvárásokkal.