聘请人工智能软件开发机构需要了解的关键标准
在企业聘请人工智能软件开发机构帮助开发应用程序时,必须考虑很多因素。正如最近的一份报告指出的那样,如今合格的人工智能开发人员严重缺乏。
许多企业将他们的人工智能开发项目外包出去,因为他们自己很难找到合格的开发人员。幸运的是,如果与合适的人工智能软件开发机构开展合作,这个过程会容易得多。
然而,企业在外包软件开发服务来开发和处理他们的人工智能项目时必须特别小心。正确扩充IT服务和人员可以使企业开发的产品与众不同,将会提高收入。
基于这一点,企业需要了解聘请定制软件开发机构以帮助人工智能初创公司取得成功的一些关键标准。
如何为人工智能初创公司找到合适的软件开发机构?
人工智能初创公司需要经验丰富的专家来帮助他们创建新的应用程序。不幸的是,选择优秀的人工智能软件开发机构说起来容易做起来难。好消息是,如果遵循一些准则,这个过程会容易得多。
- 选择正确的服务类型
“外派”和“外包”之间存在巨大差异,许多招聘代理对此完全理解之后已经为时已晚。外派意味着雇用另一家公司的员工。外包是更常用的方式,这涉及雇用独立承包商。这两者都是增加IT人员的可行方法。决定使用哪种方法通常因具体情况而异,其中有一些衡量指标。
- 确定预算
企业的预算将是决定外派还是外包的主要因素之一。如果企业正在招聘新员工,那么外派比外包要昂贵得多。根据预算,如果人员配备可能超出企业的控制范围,可能促使企业做出增加软件开发人员的决定。
如果企业想确定是选择外派还是外包,可能需要更多地关注其他指标。大多数聘请IT人员和扩充服务的企业更愿意为长期需求而裁员。尽管外包费用更高,但其收益远远超过向新员工传授企业文化和开发项目经验的成本。
- 费用和业务目标
开发人工智能软件应用程序需要投入大量资金,但需要确保没有为某项服务更多地支付费用。
企业需要增加员工的原因是什么?这项工作需要高技能还是低技能的劳动力?工作范围是否涉及深入研究企业需要保密的敏感材料?如果正在寻找高技能的劳动力或工作涉及企业机密,那么可能需要考虑外派而不是外包。
总而言之,企业员工的工作效率是多少?当考虑费用时,可能不仅要考虑支付员工的工资,还要考虑保险和教育的潜在成本。教育和培训是许多企业没有考虑的成本,新员工必须经历的学习曲线,并且生产力低下,因此是企业真正的业务成本。此外企业也必须深入考虑与长期员工打交道的机会成本。
- 考虑声誉
企业希望确保其雇用的软件开发团队了解最佳实践,这包括确保他们在开发人工智能应用程序时了解敏捷开发的相关性。
企业必须确保他们在这些方面确实具有良好的声誉,并且应该只与那些被标记为顶级软件开发机构的企业打交道。软件行业如今竞争激烈,如果不是内部人士,在招聘到合适的人选之前,可能会花费很多费用和时间,因为应聘者都了解一些行业术语。如果不是专业的技术人员进行招聘,很容易被愚弄,代理机构以为找到合适的人才,但他们并不是企业所需要的员工。
软件代理商的声誉是必不可少的考虑因素。作为技术局外人,可以通过这种方式了解代理机构在为企业提供帮助的员工和企业核心员工之间创造真正协同作用方面的有效性。这种协同作用对于以富有成效的方式完成工作至关重要。
- 沟通交流
当企业与非核心员工或承包商打交道时,可能不会认为沟通是一件大事。但是为了以富有成效的方式创造成功的项目,必须在新员工和核心员工之间进行良好的沟通。
如果企业的员工没有技术背景,那么其软件代理机构必须让企业的员工知道如何以非技术方式进行解释。毕竟,企业推出的产品很可能需要可供非技术受众使用。为什么不先从自己开始呢?
即使软件代理正在创建供企业内部使用的软件,这一过程的沟通仍然是成功的重要组成部分。企业的员工需要通俗地了解新软件可以做什么,以便在软件开发人员不在时能够充分利用或使用。如果企业进行远程招聘,尤其如此,而这些人并不会在办公室提出问题,甚至可能不在同一时区。
- 故障排除能力
没有哪个软件项目从一开始就完美无缺。不时出现的一些小问题不应该让运营和维护人员心烦意乱。但是,企业应该查看团队如何响应系统中不可避免的错误。
那么企业在哪里可以找到适合人工智能初创公司的最佳软件开发机构?对于一家人工智能初创公司来说,口碑是找到可以信任的软件开发机构的最佳方式。还可以了解来自竞争对手的成功产品。如果能够知道找出谁构建了他们的软件,那么可能会找到适合自己的人选。
确保花费适当的时间完成软件代理的整个招聘过程。可能需要多花费一些时间,但这种尽职调查最终肯定会得到回报。花费一些费用和时间寻找完美契合的人才要比快速招聘并面临沟通问题或者无法处理故障排除的团队或员工要好得多。
更糟糕的是,企业可能在超员的情况下进行外包。因此,企业确保在做出这一关键决定之前从内到外了解自己的目标。牢记这一点,就可以通过适当的人员扩充获得更大的帮助。
以信任的软件开发机构的最佳方式。还可以了解来自竞争对手的成功产品。如果能够知道找出谁构建了他们的软件,那么可能会找到适合自己的人选。 确保花费适当的时间完成软件代理的整个招聘过程。可能需要多花费一些时间,但这种尽职调查最终肯定会得到回报。花费一些费用和时间寻找完美契合的人才要比快速招聘并面临沟通问题或者无法处理故障排除的团队或员工要好得多。 更糟糕的是,企业可能在超员的情况下进行外包。因此,企业确保在做出这一关键决定之前从内到外了解自己的目标。牢记这一点,就可以通过适当的人员扩充获得更大的帮助。
以上是聘请人工智能软件开发机构需要了解的关键标准的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)发布博文,宣布将出席8月6日至8日,在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的全球半导体存储器峰会FMS2024,展示诸多新一代产品。未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage)简介前身是主要面向NAND供应商的闪存峰会(FlashMemorySummit),在人工智能技术日益受到关注的背景下,今年重新命名为未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage),以邀请DRAM和存储供应商等更多参与者。新产品SK海力士去年在

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S
