Les compétences pour lesquelles les équipes viennent réellement nous voir
Des ingénieurs IA et machine learning qui ont mis en production des fonctionnalités à base de LLM et connaissent les points de défaillance : qualité de la recherche documentaire, dispositifs d'évaluation, streaming qui se bloque, coûts qui évoluent dans le mauvais sens. Côté TypeScript, cela signifie Mastra, le Vercel AI SDK et Postgres avec pgvector ; côté .NET, Semantic Kernel et Kernel Memory. Des développeurs full-stack et back-end en .NET, Node, Python, Java et PHP. Des développeurs mobiles iOS et Android. Des data engineers pour les pipelines, l'entreposage de données et le travail d'intégration qui rend l'analytique fiable. Des ingénieurs DevOps et cloud sur AWS, Azure et GCP.
Un cas fréquent : une équipe interne compétente dans laquelle personne n'a encore mis un modèle de langage en production. Un ou deux ingénieurs expérimentés à ses côtés pendant quelques trimestres changent la donne durablement – les connaissances restent dans votre équipe au lieu de partir avec un prestataire.
