전략적 계획부터 완전한 배포까지, 프로덕션 준비 AI 솔루션 — 컴퓨터 비전, NLP, RAG 시스템, ML 모델 및 확장 가능한 MLOps 인프라 — 런던 기반의 경험 많은 AI 및 MLOps 엔지니어가 구축합니다.
엔드투엔드 AI 및 머신러닝 솔루션을 구축해 드립니다.
프로젝트에 명확하고 비용이 책정된 방향을 제시하기 위한 초기 AI 프로젝트 평가 및 전략 계획.
- 귀하의 사용 사례를 위한 AI 전략 계획
- 개발 및 인프라를 포함한 비용 분석
- 데이터 전략 및 준비 상태 평가
- 초기 프로젝트 평가 및 타당성 검토
- 구조화된 서면 문서로 제공
- 납품물에 대한 질문에 대한 납품 후 지원
Foundation의 모든 기능 + 개발 결정을 안내하는 전문가 모델 추천.
- 모든 Foundation 결과물 포함
- 모델 추천 — 알고리즘 및 아키텍처의 정당한 선택
- 프레임워크 지침 (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 및 기타 적절한 프레임워크)
- 컴퓨터 비전, NLP, ML 또는 시계열 사용 사례에 대한 적합성 평가
- 권장 사항을 기반으로 한 실행 가능한 개발 로드맵
- 납품물에 대한 질문에 대한 납품 후 지원
완벽한 전략 및 기술 청사진 — 완전한 AI 구축을 자신감 있게 의뢰하는 데 필요한 모든 것.
- 모든 표준 결과물 포함
- 완전한 기술 아키텍처 문서 — 시스템 설계, 인프라 및 통합 지점
- 배포, 컨테이너화 및 클라우드 인프라를 다루는 MLOps 파이프라인 계획
- 엣지 디바이스 및 API 설계 고려 사항(해당하는 경우)
- 생산 준비 체크리스트 및 위험 평가
- 납품물에 대한 질문에 대한 납품 후 지원
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이 서비스에 대한 주요 정보로 결정을 내리는 데 도움을 드립니다. Zinn Hub에서 생성됨, 판매자가 아님.
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경험 수준
기술 스택
서비스 범위
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전체 설명
당신은 AI 아이디어를 가지고 있습니다. 다음에 필요한 것은 개념에서 작동하는 소프트웨어로의 명확하고 구조화된 경로입니다. 이것이 바로 이 서비스가 제공하는 것입니다.
With 5+ years of experience as an AI & MLOps Engineer, Zinn Digital® builds complete, end-to-end artificial intelligence solutions designed for the real world. Whether you are starting from scratch, have a dataset ready to train on, or already have a model you need to deploy at scale, every engagement is scoped, planned and executed with precision.
**구축할 수 있는 것:**
• 고급 컴퓨터 비전 — 객체 감지 및 추적(YOLO), 의미론적 분할, 자세 추정, 얼굴 인식 및 OCR.
• 지능형 NLP 및 딥러닝 — LLM 기반 맞춤형 챗봇, 자율 AI 에이전트 및 검색 증강 생성(RAG) 시스템; 시계열 예측.
• 고전적 머신러닝 — 분류, 회귀, 클러스터링 및 이상 감지.
• 풀스택 MLOps 및 배포 — FastAPI를 사용한 고속 확장 가능한 API, AWS(S3, EC2, SageMaker) 클라우드 인프라, Docker 및 Kubernetes를 사용한 컨테이너화, Jetson Nano와 같은 하드웨어에 대한 엣지 장치 최적화.
**티어 작동 방식:**
모든 성공적인 AI 프로젝트는 견고한 기초에서 시작됩니다 — 비즈니스 문제 이해, 데이터 환경 평가, 비용 파악, 전략적 방향 설정. 입문 단계는 정확히 그것을 제공합니다: AI 전략 계획, 비용 분석, 데이터 전략 및 초기 평가를 생성하는 엄격한 초기 참여. 이것만으로도 수주일의 잘못된 노력을 절약하고 자신감 있게 실행할 수 있는 청사진을 제공합니다.
Standard 계층은 모델 권장사항을 추가합니다 — 당신의 사용 사례에 가장 적합한 알고리즘 및 아키텍처에 대한 구체적이고 정당한 지침 — 따라서 추측이 아닌 확실성을 가지고 개발에 들어갑니다.
Full Engagement 티어는 완전한 기술 아키텍처를 제공합니다. 즉, 개발 팀이 구축해야 하는 상세한 시스템 설계, 인프라 결정, 통합 지점 및 MLOps 파이프라인 계획을 포함합니다. 이는 완전한 구축을 의뢰할 준비가 된 조직을 위한 최종 결과물입니다.
**이것은 누구를 위한 것입니다:**
AI 기반 제품 개념을 검증하는 스타트업. 머신러닝으로 프로세스를 자동화하려는 기존 비즈니스. 모델을 노트북에서 프로덕션으로 가져가기 위해 MLOps 전문 지식이 필요한 데이터 팀. 예산을 투입하기 전에 전문가의 의견을 원하는 기술 창업자.
**Why Zinn Digital®:**
Based in London, Zinn Digital® covers the complete AI lifecycle — from raw data analysis and model training through to cloud deployment and post-delivery support. Clean code, real-world performance, and solutions tailored to your specific requirements rather than off-the-shelf templates.
Zinner 품질 보증
모든 Zinner는 플랫폼에 참여하기 전에 검토 및 승인됩니다.
모든 서비스는 당사의 품질 보증 약속으로 뒷받침됩니다.
배송된 작업을 승인할 때까지 결제가 보호됩니다.
패키지 비교
| 기능 | 기초 | 표준 | 완전한 참여 |
|---|---|---|---|
| 배송 시간 | 2일 | 5일 | 10일 |
| 수정 | 1 | 1 | 2 |
| 당신의 사용 사례를 위한 AI 전략 계획 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 개발 및 인프라를 포함한 비용 분석 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 데이터 전략 및 준비 상태 평가 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 초기 프로젝트 평가 및 타당성 검토 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 구조화된 서면 문서로 제공됩니다. | ✓ | ✕ | ✕ |
| 배송 후 배송물에 대한 질문에 대한 지원 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 모든 Foundation 결과물 포함 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 모델 권장 사항 — 알고리즘 및 아키텍처의 정당한 선택 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 프레임워크 지침 (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 및 기타 적절한 것) | ✕ | ✓ | ✕ |
| 컴퓨터 비전, NLP, ML 또는 시계열 사용 사례에 대한 적합성 평가 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 권장 사항을 기반으로 한 실행 가능한 개발 로드맵 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 모든 표준 결과물 포함 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 완전한 기술 아키텍처 문서 — 시스템 설계, 인프라 및 통합 지점 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 배포, 컨테이너화 및 클라우드 인프라를 포함하는 MLOps 파이프라인 계획 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 해당하는 경우 엣지 디바이스 및 API 디자인 고려사항 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 프로덕션 준비 체크리스트 및 위험 평가 | ✕ | ✕ | ✓ |
추가 정보
나를 선택하는 이유
제가 사용하는 도구
완벽한 대상
자주 묻는 질문
특히 Standard 및 Full Engagement 계층에서 강력히 권장됩니다. AI 프로젝트는 범위가 매우 다양하며, 간단한 대화를 통해 전달물이 상황에 맞게 올바르게 범위가 지정되도록 합니다. 메시지 버튼을 사용하여 프로젝트에 대한 간단한 설명을 공유하면 올바른 시작점을 확인할 수 있습니다.
최소한 프로젝트 목표에 대한 명확한 설명 — 해결하려는 문제, 보유하거나 획득할 계획인 데이터, 알려진 성능 또는 기술 요구 사항이 필요합니다. 제공하는 컨텍스트가 많을수록 전달물이 더 정확하고 실행 가능해집니다. 요구 사항 양식은 구매 후 이를 캡처하기 위해 제공됩니다.
컴퓨터 비전(객체 감지, 분할, 얼굴 인식, OCR), NLP 및 대규모 언어 모델(챗봇, AI 에이전트, RAG 시스템), 고전적인 기계 학습(분류, 회귀, 클러스터링, 이상 감지), 시계열 예측, Docker 및 Kubernetes를 사용한 AWS의 전체 MLOps 배포를 포함한 엔드투엔드 AI 솔루션.
네..h5,.pth 또는 pickle과 같은 형식의 사전 학습된 모델이 있다면, 맞춤형 계약으로 FastAPI를 사용한 API 설계 및 AWS의 확장 가능한 컨테이너화된 애플리케이션으로의 배포를 다룰 수 있습니다. 사전 주문 메시지에서 상황을 설명하면 올바른 범위와 등급이 확인됩니다.
네, 이것은 핵심 전문 분야입니다. 정교한 AI 에이전트 및 검색 증강 생성 시스템은 개인 문서 또는 내부 지식 기반을 기반으로 추론하고, 작업을 수행하고, 질문에 답하도록 설계될 수 있으며, 공개 모델에 데이터를 노출하지 않으면서 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공합니다.
수정은 귀하의 피드백을 기반으로 제공된 문서에 대한 수정 사항을 다룹니다. 예를 들어, 범위 가정 업데이트, 아키텍처 선택 개선 또는 권장 사항 명확화 등이 있습니다. 완전히 새로운 프로젝트 범위는 포함되지 않습니다. 포함된 수정 라운드 수는 계층별로 표시되며, 추가 라운드는 애드온으로 구매할 수 있습니다.
대부분의 심각한 AI 및 MLOps 프로젝트는 고유합니다. 요구 사항을 설명하는 메시지를 보내면 맞춤형 제안이 준비되며, 약정하기 전에 범위와 예산이 적합한지 확인하기 위한 무료 초기 상담이 포함됩니다.
예, 모든 등급에는 배송된 작업과 직접 관련된 질문이나 설명을 해결하기 위한 배송 후 지원 기간이 포함됩니다. 장기 유지보수, 추가 기능 개발 또는 확장 지원의 경우 별도의 맞춤형 계약으로 준비할 수 있습니다.
고객 리뷰
이 Zinn에 대해 고객들이 무엇을 말하는지 확인하세요
제가 가지고 있던 모든 우려는 제 자신의 데이터를 사용할 수 있는 온라인 시연으로 빠르게 해소되었으며, 제가 가지고 있던 모든 중요한 질문들이 답변되었습니다. 최종 결과물은 인상적으로 깔끔한 코드였으며 더 큰 프로젝트와 완벽하게 통합되었습니다.
전반적으로 좋은 작업입니다. 선생님들이 요청하시면 Bilal이 코드를 수정한다는 조건으로 5점을 드립니다. 감사합니다.
돌이켜보면 이 프로젝트는 예상보다 훨씬 컸고, 어떤 시간에도 혼자서는 완료할 가능성이 거의 없었습니다.
AI Agent V1에 대한 훌륭한 작업 — Neil은 AI Agent V1을 제공하는 데 환상적인 일을 해냈습니다. 에이전트는 원활하게 작동하고 예상대로 정확하게 수행되었으며 전문적으로 제공되었습니다. 프로세스 전반에 걸쳐 의사소통은 명확하고 시기적절하며 쉬웠으며, 이로 인해 모든 것이 매우 협력적이고 스트레스 없이 느껴졌습니다. V1 결과에 매우 만족하며 그의 작업 품질에 충분히 확신하여 AI Agent V2로 넘어갈 수 있습니다. AI 개발에 있어 신뢰할 수 있고 숙련되었으며 함께 일하기 쉬운 사람을 찾고 있다면 Neil을 강력히 추천합니다.
작업은 훌륭했습니다
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