AI 소프트웨어 개발 대행업체 채용 시 꼭 알아야 할 핵심 기준
기업이 애플리케이션 개발을 돕기 위해 AI 소프트웨어 개발 대행사를 고용할 때 고려해야 할 많은 요소가 있습니다. 최근 보고서에 따르면 오늘날 자격을 갖춘 AI 개발자가 심각하게 부족합니다.
많은 기업이 자격을 갖춘 개발자를 직접 찾기가 어렵기 때문에 AI 개발 프로젝트를 아웃소싱합니다. 다행히도 올바른 AI 소프트웨어 개발 대행사와 협력하면 이 프로세스가 훨씬 쉬울 수 있습니다.
그러나 기업은 AI 프로젝트를 개발하고 처리하기 위해 소프트웨어 개발 서비스를 아웃소싱할 때 특히 주의해야 합니다. IT 서비스와 인력을 적절히 확대하면 기업이 개발하는 제품을 차별화하고 수익을 늘릴 수 있습니다.
이를 바탕으로 기업은 AI 스타트업의 성공을 돕기 위해 맞춤형 소프트웨어 개발 대행사를 고용하기 위한 몇 가지 핵심 기준을 알아야 합니다.
인공지능 스타트업에 적합한 소프트웨어 개발 대행사를 찾는 방법은 무엇입니까?
인공지능 스타트업에는 새로운 애플리케이션을 만드는 데 도움을 줄 숙련된 전문가가 필요합니다. 안타깝게도 좋은 AI 소프트웨어 개발 대행사를 선택하는 것은 말처럼 쉽지 않습니다. 좋은 소식은 몇 가지 지침을 따르면 프로세스가 훨씬 쉬워진다는 것입니다.
- 올바른 유형의 서비스 선택
"아웃포스팅"과 "아웃소싱" 사이에는 많은 채용 대행사가 너무 늦을 때까지 완전히 이해하지 못하는 큰 차이가 있습니다. 국외 파견은 다른 회사의 직원을 고용하는 것을 의미합니다. 아웃소싱은 독립 계약자를 고용하는 보다 일반적인 접근 방식입니다. 둘 다 IT 직원을 추가할 수 있는 실행 가능한 방법입니다. 어떤 방법을 사용할지 결정하는 것은 일반적으로 측정할 측정 항목의 수에 따라 사례별로 다릅니다.
- 예산 결정
회사의 예산은 아웃소싱할지 아웃소싱할지 결정하는 주요 요소 중 하나가 됩니다. 기업이 신규 직원을 채용하는 경우 아웃포스팅은 아웃소싱보다 비용이 훨씬 더 많이 듭니다. 예산에 따라 직원 배치는 비즈니스의 통제 범위를 벗어날 수 있으며, 이로 인해 소프트웨어 개발자를 추가하기로 결정하게 될 수도 있습니다.
회사가 아웃소싱을 선택할지 아웃소싱을 선택할지 결정하려면 다른 지표에 더 주의를 기울여야 할 수도 있습니다. IT 직원을 고용하고 서비스를 확장하는 대부분의 기업은 장기적인 요구에 따라 직원을 해고하는 것을 선호합니다. 아웃소싱은 비용이 더 많이 들지만 신입사원에게 회사 문화와 개발 프로젝트 경험을 가르치는 데 드는 비용보다 훨씬 더 많은 이점이 있습니다.
- 수수료 및 비즈니스 목표
AI 소프트웨어 애플리케이션을 개발하려면 상당한 투자가 필요하지만 서비스에 대해 더 많은 비용을 지불하지 않도록 해야 합니다.
기업에서 직원을 추가해야 하는 이유는 무엇인가요? 해당 업무에 고숙련 인력이 필요한가요? 아니면 기업에서 기밀로 유지해야 하는 민감한 자료를 조사하는 일이 포함되나요? 고도로 숙련된 인력이 필요하거나 회사의 비밀이 관련된 업무라면 아웃소싱보다는 해외 파견을 고려할 수도 있습니다.
전체적으로 직원의 생산성은 얼마나 됩니까? 비용을 고려할 때 직원 급여뿐만 아니라 잠재적인 보험 및 교육 비용도 고려할 수 있습니다. 교육 및 훈련은 많은 기업이 고려하지 않는 비용이고, 신입사원이 겪어야 하는 학습 곡선과 생산성 부족으로 인해 실제로 비즈니스를 수행하는 데 드는 비용입니다. 또한, 기업은 장기근속 직원을 상대하는 데 따른 기회비용도 깊이 고려해야 합니다.
- 평판 고려
기업은 자신이 고용하는 소프트웨어 개발 팀이 모범 사례를 이해하고 있는지 확인하기를 원하며, 여기에는 AI 애플리케이션을 개발할 때 민첩한 개발의 관련성을 이해하는 것도 포함됩니다.
기업은 이러한 분야에서 좋은 평판을 얻고 있는지 확인해야 하며 최고의 소프트웨어 개발 기관으로 분류된 기관과만 거래해야 합니다. 요즘 소프트웨어 산업은 경쟁이 매우 치열하며, 내부자가 아닌 경우 후보자가 업계 전문 용어를 어느 정도 알고 있기 때문에 올바른 후보자를 채용하기까지 많은 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 전문기술인력이 채용을 하지 않으면 속기 쉽습니다. 회사에서는 인재를 찾았다고 생각하지만 회사가 필요로 하는 인재는 아닙니다.
소프트웨어 대행사의 평판은 필수적인 고려 사항입니다. 기술 외부인으로서 이는 비즈니스를 돕는 사람들과 비즈니스의 핵심에서 일하는 사람들 사이의 실제 시너지를 창출하는 데 대행사가 얼마나 효과적인지 이해하는 방법입니다. 이러한 시너지 효과는 생산적인 방식으로 작업을 완료하는 데 매우 중요합니다.
- COMMUNICATION
기업이 비핵심 직원이나 계약자와 거래할 때 커뮤니케이션은 큰 문제로 간주되지 않을 수 있습니다. 그러나 생산적인 방식으로 성공적인 프로젝트를 만들기 위해서는 신입사원과 핵심직원 사이의 원활한 의사소통이 이루어져야 합니다.
회사 직원이 기술적인 배경 지식이 없다면 소프트웨어 대행사는 회사 직원에게 기술적이지 않은 방법으로 설명하는 방법을 알려주어야 합니다. 결국, 회사가 출시하는 제품은 기술적인 지식이 없는 사람들도 사용할 수 있어야 할 가능성이 높습니다. 스스로 시작해 보는 건 어떨까요?
소프트웨어 대행사가 기업 내부용 소프트웨어를 제작하더라도 이 프로세스에 대한 커뮤니케이션은 여전히 성공의 중요한 부분입니다. 조직의 직원은 소프트웨어 개발자가 자리를 비울 때 새 소프트웨어를 최대한 활용하거나 사용하려면 새 소프트웨어가 무엇을 할 수 있는지에 대한 일반적인 이해가 필요합니다. 이는 기업이 원격으로 채용하는 경우 특히 그렇습니다. 해당 사람들이 사무실에 있지 않고 질문을 하고 있지 않으며 심지어 같은 시간대에 있지 않을 수도 있습니다.
- 문제 해결 기술
처음부터 완벽한 소프트웨어 프로젝트는 없습니다. 때때로 발생하는 작은 문제로 인해 운영 및 유지 관리 담당자가 당황해서는 안 됩니다. 그러나 기업에서는 팀이 시스템의 불가피한 오류에 어떻게 대응하는지 살펴봐야 합니다.
그렇다면 기업이 AI 스타트업을 위한 최고의 소프트웨어 개발 에이전시는 어디에서 찾을 수 있을까요? AI 스타트업의 경우, 신뢰할 수 있는 소프트웨어 개발 에이전시를 찾는 가장 좋은 방법은 입소문입니다. 또한 경쟁사의 성공적인 제품에 대해서도 알아보세요. 소프트웨어를 만드는 사람이 누구인지 안다면 귀하에게 적합한 사람을 찾을 수도 있습니다.
전체 소프트웨어 에이전시 채용 프로세스를 완료하는 데 적절한 시간을 투자하세요. 시간이 조금 더 걸릴 수 있지만 이러한 실사는 결국에는 확실히 성과를 거둘 것입니다. 빨리 고용하고 의사소통 문제나 문제 해결을 처리할 수 없는 팀이나 직원에 직면하는 것보다 완벽한 핏을 찾는 데 약간의 비용과 시간을 소비하는 것이 훨씬 낫습니다.
더 나쁜 것은 기업이 직원이 과잉되면 아웃소싱할 수도 있다는 것입니다. 따라서 기업은 이 중요한 결정을 내리기 전에 목표를 안팎으로 이해하고 있는지 확인합니다. 이를 염두에 두고 적절한 직원 증원을 통해 더 큰 도움을 얻을 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 소프트웨어 개발 대행사와 함께하는 가장 좋은 방법. 또한 경쟁사의 성공적인 제품에 대해서도 알아보세요. 소프트웨어를 만드는 사람이 누구인지 안다면 귀하에게 적합한 사람을 찾을 수도 있습니다. 전체 소프트웨어 대행사 채용 프로세스를 완료하는 데 적절한 시간을 투자하십시오. 시간이 조금 더 걸릴 수 있지만 이러한 실사는 결국에는 확실히 성과를 거둘 것입니다. 빨리 고용하고 의사소통 문제나 문제 해결을 처리할 수 없는 팀이나 직원에 직면하는 것보다 완벽한 핏을 찾는 데 약간의 비용과 시간을 소비하는 것이 훨씬 낫습니다. 더 나쁜 것은 기업이 인력이 과잉되면 아웃소싱할 수도 있다는 것입니다. 따라서 기업은 이 중요한 결정을 내리기 전에 목표를 안팎으로 이해하고 있는지 확인합니다. 이를 염두에 두고 적절한 직원 증원을 통해 더 큰 도움을 얻을 수 있습니다.
위 내용은 AI 소프트웨어 개발 대행업체 채용 시 꼭 알아야 할 핵심 기준의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

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