AI & Data
AI di tempat yang memang tepat.
Data pipeline, pelaporan, dan fitur AI di dalam tools yang sudah Anda gunakan, dengan keputusan penting tetap di tangan manusia.
Yang kami serahkan.
- 01Workflow ML atau LLM produksiModel di-deploy di balik API berversi, dengan prompt, data fine-tuning, atau weight semua version-controlled.
- 02Infrastruktur data pipelineAirflow atau dbt untuk batch, streaming di mana ia membuktikan nilainya. Schema-validated, observable, idempotent.
- 03Sistem RAG atau agent yang berfungsiPipeline embedding, evaluasi retrieval, system prompt, guardrail. Perilaku fallback saat model macet.
- 04Monitoring drift + biayaDashboard performa model, pengeluaran token, dan data drift. Alert saat akurasi atau budget bergerak.
- 05Harness evaluasiGolden test set, rubrik scoring, dan CI gate agar perubahan model tidak secara diam-diam menurunkan kualitas.
Yang tidak kami lakukan.
- Ship demo dan menyebutnya produksi — setiap model mendarat dengan monitoring, jalur fallback, dan eval suite.
- Menggunakan model terbesar ketika yang lebih kecil cocok — kami mengukur, lalu memilih. Biaya adalah fitur.
- Menghasilkan omong kosong yang masuk akal — RAG tanpa evaluasi retrieval adalah liability. Kami mengukur groundedness.
Alur sebuah proyek.
-
System health check
Kami memetakan sistem yang Anda jalankan, keterhubungannya, dan letak risikonya, lalu menyerahkan rencana tertulis, baik Anda melanjutkan bersama kami maupun tidak.
-
Rencana yang Anda setujui
Cakupan, urutan, dan biaya disepakati secara tertulis sebelum pekerjaan dimulai.
-
Progres mingguan
Perangkat lunak yang berjalan setiap minggu, ditunjukkan lewat demo, sehingga Anda melihat kemajuan nyata, bukan sekadar laporan status.
-
Serah terima dan dukungan
Kode, dokumentasi, dan runbook kami serahkan. Kami tetap mendampingi untuk dukungan jika Anda menginginkannya.
Teknologi yang kami gunakan.
Backend
Node.js 
Python 
Go 
Java 
C# Cloud
AWS 
GCP 
Azure 
Vercel 
Netlify Data
PostgreSQL 
MongoDB 
Redis 
BigQuery 
Snowflake AI / ML
TensorFlow 
PyTorch 
OpenAI 
Anthropic 
Gemini 
NotebookLM 
ElevenLabs Proyek terbaru.
Pertanyaan umum.
01OpenAI, Anthropic, atau open-source?
Kami bekerja di semuanya dan ship multi-provider via Vercel AI Gateway ketika latensi atau biaya penting. Model adalah detail implementasi; harness eval yang tetap.
02Bagaimana Anda menangani halusinasi?
Respons grounded pada retrieval dengan sitasi, validasi structured-output via schema Zod, dan pengecekan kepercayaan per-respons. Di mana taruhannya tinggi, kami menambah antrean review manusia.
03Apakah Anda fine-tune atau hanya prompt?
Keduanya, tergantung workload. Fine-tuning membuktikan nilainya ketika prompt engineering plateau dan Anda punya ≥1K contoh berlabel. Kami mengukur sebelum memutuskan.
04Bagaimana dengan privasi data?
Deployment on-prem via Bedrock, Azure OpenAI, atau Llama self-hosted jika diperlukan. Kami tidak pernah mengirim data ke model yang tidak dicakup kontrak Anda.
Tiga cara bekerja sama dengan kami.
- 01
System health check
Asesmen berbiaya tetap atas sistem yang Anda jalankan, diakhiri dengan rencana yang bisa Anda jalankan bersama kami maupun tanpa kami.
Pilih ini jika Anda butuh kejelasan sebelum berkomitmen.
Jadwalkan health check - 02
Tim Dedikasi
2–8 engineer yang sepenuhnya tergabung dalam alur kerja Anda dengan retainer bulanan.
Pilih ini jika Anda butuh kecepatan build berkelanjutan.
Bentuk Tim - 03
Berbasis Proyek
Lingkup tetap, timeline tetap, harga tetap untuk MVP dengan brief terkunci.
Pilih ini jika Anda sudah punya spec dan ingin harga di muka.
Tentukan Proyek
Belum yakin? Jadwalkan panggilan 15 menit, kami bantu memilih cara kerja yang paling sesuai.
Mulai dari sini
Mari mulai dengan system health check.
Ceritakan sistem yang Anda jalankan dan di mana kendalanya. Kami akan kembali dengan lingkup dan biaya tetap untuk health check-nya.