Engine 01 · SW 개발
비즈니스가 달리는 AI·데이터 인프라.
AI를 살짝 얹은 앱 개발이 아닙니다. 데이터 수집·처리·분석의 중추 — 귀사의 데이터를 중심으로 설계한 AI 파이프라인과 맞춤형 모델을 구축합니다.
데이터가 재정의하는 소프트웨어
기존 방식의 개발
- 기능이 먼저, 데이터는 나중
- 과거를 설명하는 대시보드
- 핸드오버 후 낡아가는 일회성 구축
- 평가 없이 덧붙여진 모델
- 사일로마다 흩어진 데이터
koldaat AI 인프라
- 데이터 아키텍처가 먼저 — 기능은 그 위에
- 다음을 내다보는 예측 시스템
- 운영 중 재학습하며 좋아지는 파이프라인
- 모든 모델에 평가 베이스라인 동봉
- 모든 신호를 담는 하나의 관리된 기반
무엇을 만드는가
세 가지 역량 그룹, 하나의 엔지니어링 규율.
LLM · RAG 시스템
- 귀사 코퍼스 기반 LLM/RAG 지식 시스템
- 기업용 AI 에이전트·코파일럿
- 툴 사용·워크플로 자동화
- 평가 스위트와 가드레일
예측 모델링
- 수요·이탈·매출 예측
- 이상 징후·부정 탐지
- 추천·랭킹 시스템
- 백테스트와 홀드아웃 검증
데이터 파이프라인 (ETL)
- ETL/ELT 파이프라인 자동화 엔지니어링
- 스트리밍·배치 수집
- 데이터 품질 모니터링·리니지
- 웨어하우스·레이크하우스 아키텍처
무엇을 받는가
온전히 귀사가 소유하는 자산 — 락인 없음.
- 문서화된 프로덕션 데이터 파이프라인
- 평가 리포트가 딸린 맞춤형 AI 모델
- API 레이어와 연동 엔드포인트
- 모니터링·재학습 플레이북
- 아키텍처·보안 문서
- 핸드오버와 팀 교육
가장 어려운 데이터 질문을 들고 오세요.
짧은 콜 한 번이면 저희가 도울 수 있는 일인지 알 수 있습니다 — 어느 쪽이든 정직하게 말씀드립니다. 어떤 경우든 구체적인 것을 얻어 가시게 됩니다: 범위가 정의된 파일럿 제안, 초안이 잡힌 성공 지표, 그리고 귀사의 데이터가 해낼 수 있는 일에 대한 명확한 그림. 약정도, 부담도 없습니다.
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