실제 비즈니스 문제, AI 네이티브 시스템 아이디어, 함께할 팀을 가진 기업이라면 제안할 수 있습니다. AI 스타트업이거나 완성된 프로토타입이 있을 필요는 없습니다. 현재 아는 것, 바꾸고 싶은 것, 필요한 지원을 알려주세요.
AI 네이티브 파트너십 · 아키텍처 · 엔지니어링 · AI 역량 강화
AI 네이티브 아이디어. 실제로 작동하는 시스템.
비즈니스에 필요한 AI 네이티브 시스템을 알려주세요. 팀과 함께 기회를 파악하고 아키텍처를 설계하며 실제 업무에 맞는 시스템을 구축합니다.
파트너십 개요v1.0
방식임베디드 엔지니어링 협업
전문성아키텍처 + 엔지니어링
팀현장 밀착, 팀 내 협업
실행 환경고객의 클라우드 · 저장소
결과물AI 네이티브 역량
조건합의한 업무 범위
1개 아이디어
해결할 비즈니스 문제와 만들고 싶은 AI 네이티브 시스템에서 시작합니다.
2전문 분야
비즈니스 요구에 맞춘 아키텍처 설계와 직접적인 엔지니어링.
1개 공동 목표
유용한 시스템과 이를 발전시킬 역량을 갖춘 팀을 함께 만듭니다.
함께하는 고객사
우리의 믿음
아이디어를 만든 팀과 함께 구축합니다.
좋은 AI 아이디어에는 프로토타입 이상의 것이 필요합니다. 탄탄한 아키텍처와 이를 일상의 역량으로 바꿀 사람이 필요합니다. 숙련된 엔지니어가 팀과 함께 유용한 시스템을 구축하고 발전시킬 역량을 키웁니다.
01 / AI 역량 강화
의존성 대신 역량을 쌓습니다.
엔지니어, 분석가, 의사결정자와 협업하여 AI를 구매하는 도구가 아닌 조직의 실행 역량으로 만듭니다. 페어링, 실무 지침, 평가 체계, 경영진이 승인할 수 있는 거버넌스를 함께 구축합니다.
- 비즈니스 전반의 AI 준비도 및 기회 평가
- 실제 운영 업무에서 엔지니어와 직접 페어링
- 협업 이후에도 유지되는 평가, 관측성, 거버넌스 체계
- 성과, 자원, 도입 방향에 대한 리더십 합의
02 / 엔지니어링 아키텍처
시스템을 설계하고 운영 환경에 구현합니다.
데이터 상주 요건, 클라우드, 보안 검토, 기존 도구 등 실제 제약을 반영해 목표 아키텍처를 정합니다. 설계한 엔지니어가 직접 구현하며 별도 파트너에게 넘기지 않습니다.
- 데이터 웨어하우스와 보고 체계를 위한 AI 목표 아키텍처
- 데이터 계층, 검색, 모델 인터페이스, 에이전트 및 승인 흐름
- 모델에 종속되지 않는 설계 — Anthropic과 OpenAI 교체 가능
- 고객의 메인 브랜치에 병합하고 고객의 클라우드에서 실행
진행 방식
제안하고, 조율하고, 합의하고, 구축합니다.
모든 협업은 아이디어에 대한 대화에서 시작합니다. 기회를 검토하고 팀과 제약을 이해한 뒤 아키텍처와 엔지니어링 전문성이 필요한 부분을 함께 정합니다.
단계 01제안
기회 제안하기
기업, 해결하려는 문제, 구상 중인 AI 네이티브 시스템을 소개해 주세요. 누구를 위한 것인지, 왜 중요한지, 누가 함께 만들지 알려주세요.
명확한 제안
단계 02검토
협업 적합성 검토
사업적 가치, 기술적 실현 가능성, 팀의 참여 준비도를 살펴봅니다. 방향이 맞으면 기회와 필요한 자원을 함께 구체화합니다.
상호 합의
단계 03협업 합의
파트너십 설계
업무 시작 전에 범위, 책임, 산출물, 일정, 거래 조건을 합의해 양 팀의 기대를 맞춥니다.
합의한 업무 범위
단계 04공동 개발
만들고 배우며 성장하기
엔지니어가 팀과 함께 시스템을 설계, 구현, 평가합니다. 통제된 배포 시점과 다음 발전 방향도 함께 정합니다.
함께 성장하는 역량
지원 역량
AI 시스템을 뒷받침하는 전문성.
기회 평가부터 구현까지, 아키텍처와 엔지니어링 전문성으로 팀이 AI를 실제 업무에 활용하도록 돕습니다.
역량 강화S-01
AI 준비도 및 역량 강화 프로그램
아이디어를 뒷받침하는 데이터, 사람, 업무를 이해합니다. 리더십과 AI 운영 모델을 만들고 공동 실무를 통해 팀의 역량을 키웁니다.
아키텍처S-02
BI 기반 AI 아키텍처
모델이 웨어하우스를 읽고 추론하고 활용하도록 시맨틱 모델, 통제된 접근, 검색, 모델 인터페이스를 설계합니다. 웨어하우스는 기준 데이터 원본으로 유지합니다.
아키텍처S-03
대화형 분석 및 에이전트 워크플로
자연어로 실제 데이터에 접근하고 SQL, 평가된 정확도, 감사 기록을 확인합니다. 에이전트는 데이터에 따라 작업하되 중요한 단계에는 사람의 승인을 둡니다.
자문S-04
아키텍처 자문 및 검토
자체 개발 팀을 위해 참조 아키텍처, 모델 및 공급업체 선정, 비용 모델과 기존 작업에 대한 솔직한 검토를 제공합니다.
제공 결과물
코드는 고객의 저장소에, 역량은 고객의 팀에.
팀과 함께 작동하는 코드와 이를 발전시킬 지식을 만듭니다. 예시 쿼리 인터페이스는 함께 만들 수 있는 통제된 모델 비종속 시스템의 형태를 보여줍니다.
- 고객의 AWS, Azure 또는 GCP 계정에서 실행하며 데이터를 외부로 옮기지 않습니다.
- 기능과 함께 평가 테스트를 커밋하고 CI에서 실행합니다.
- 팀이 확장해 나갈 수 있는 아키텍처 결정 기록.
- 합의된 권리 귀속 조건에 따라 코드와 지식을 공유합니다.
services/analytics/ask.py설명용 예시
# governed query interface over the warehouse from metrics import semantic_layer, guard from llm import client # anthropic | openai def ask(question: str, user: User) -> Answer: scope = guard.scope_for(user) # row-level policy sql = client.to_sql(question, semantic_layer.schema(scope)) guard.validate(sql, scope) # read-only, bounded rows = warehouse.run(sql, project="bq-prod") return Answer(rows=rows, sql=sql, trace_id=log(question, sql)) # evals/ask_test.py · agreed acceptance checks
성과
성공 지표부터 함께 정합니다.
개발 전에 기준선을 정하고 워크플로와 팀에 의미 있는 진전을 함께 정의합니다.
효율
시간
워크플로 완료에 드는 노력
현재 소요 시간과 수작업을 기록하고 구현 후 합의된 워크플로와 비교합니다.
현재 프로세스노력 비교
품질
품질
정확도 및 검토 노력
오류, 예외, 필요한 사람의 검토를 포함하여 대표 사례를 합의된 수용 기준으로 평가합니다.
합의된 테스트 사례결과 검토
정착
활용
팀의 지속적인 사용
대상 사용자가 일상 업무에서 워크플로를 사용하고 운영하며 확장할 수 있는지 확인합니다.
대상 사용자실제 사용 추적
팀 소개
아이디어부터 구축까지 함께하는 파트너.
우리는 기업이 축적한 비즈니스 지식을 AI 네이티브 시스템으로 구현할 수 있도록 fde.now를 설립했습니다.
팀과 함께 기회를 구체화하고 시스템을 설계·구축하며 지속적으로 발전시킬 역량을 키웁니다.
우리가 찾는 조건
의미 있는 문제, 함께 만들 준비가 된 팀.
사업적 가치, 팀의 실행 의지, 기술적 잠재력이 만나는 파트너십을 찾습니다. 제안을 검토할 때 다음 질문을 함께 살펴봅니다.
사업적 가치01
해결할 가치가 있는 문제
왜 중요한가요?
실제 필요, 영향을 받는 사람, AI 네이티브 접근이 성과를 바꿀 수 있는 이유를 알려주세요.
- 명확한 사용자 또는 고객
- 의미 있는 영향을 줄 업무 흐름
- 유용한 진전 측정 방법
팀의 실행 의지02
함께 만들 준비가 된 팀
무엇을 함께 투입할 수 있나요?
의사결정, 도메인 지식 공유, 엔지니어와의 협업에 참여할 팀을 찾습니다. 파트너십에는 양측의 노력이 필요합니다.
- 책임 있는 의사결정자
- 협업에 투입할 사람과 시간
- 조직 내 도입 계획
기술적 잠재력03
성장의 기반
실현할 수 있나요?
데이터, 시스템, 운영 조건이 유용한 제품을 뒷받침하는지, 역량이 첫 구현 이후에도 성장할 수 있는지 살펴봅니다.
- 관련 데이터 및 접근 경로
- 실현 가능한 보안 및 연동 요건
- 지속적인 AI 역량으로 이어지는 경로
기술 스택
이미 사용하는 기술 위에 설계합니다.
Google Cloud클라우드awsAWS클라우드
azAzure클라우드
Kubernetes인프라
BigQuery데이터
Postgres데이터dbtdbt데이터
Airflow데이터
Anthropic모델oaiOpenAI모델
Python언어
TypeScript언어별도 플랫폼 구매나 런타임 라이선스가 필요 없습니다. 사용하는 웨어하우스나 클라우드가 목록에 없다면 문의하세요. 아키텍처는 같고 커넥터가 달라집니다.
자주 묻는 질문
제안하기 전에.
아이디어나 협업 적합성에 대한 질문도 제안에 담아주세요.
파트너십 제안
함께할 엔지니어링 파트너가 있다면 무엇을 만들고 싶으신가요?
회사와 아이디어, 만들고 싶은 변화에 대해 알려주세요. 프로젝트에 필요한 아키텍처와 엔지니어링 지원을 함께 살펴봅니다.