ZTC 소개

비전

데이터와 AI 기술을 기업의 실제 업무 흐름에 안정적으로 연결하는 신뢰 가능한 파트너

기술 자체보다 적용 맥락과 운영 가능성을 함께 검토하여, 현장에 정착할 수 있는 형태의 AI 서비스를 제공하는 것을 지향합니다.

기술 전문성

모델 개발과 서비스 설계의 기준을 기술 검증과 운영 가능성에 둡니다.

• 문제 정의, 데이터 구조, 평가 기준을 함께 검토합니다.
• 실험 결과와 적용 범위를 문서화하여 의사결정 근거를 남깁니다.

고객 중심

고객의 업무 절차와 조직 환경을 이해한 뒤 필요한 수준의 해법을 제안합니다.

• 과도한 기능 확장보다 실제 운영에 필요한 범위를 우선 정리합니다.
• 현업, 기획, 개발, 운영 담당자 간 협의 구조를 고려합니다.

지속적 개선

배포 이후 운영 데이터와 피드백을 바탕으로 개선 과제를 이어갈 수 있어야 합니다.

• 정기 점검, 성능 검토, 변경 관리 기준을 함께 설계합니다.
• 프로젝트 종료가 아니라 운영 전환 이후의 안정성을 함께 봅니다.

모델 개발과 실험

• TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등 검증된 개발 도구 활용
• 실험 결과와 평가 기준 문서화
• 예측, 분류, 이상 탐지, 최적화 과제 대응

LLM·검색형 서비스

• 문서 검색, 질의응답, 대화형 서비스 설계
• 외부 모델과 내부 지식 자산의 연계 방식 검토
• 응답 정책, 권한, 로그 관리 기준 반영

데이터·인프라 운영

• 배포 환경, 데이터 파이프라인, 모니터링 항목 설계
• 클라우드와 온프레미스 환경의 운영 조건 검토
• 변경 관리와 재학습 검토 프로세스 지원

협업 및 전달 방식

• 요구사항 정의서, 검토 문서, 운영 가이드 등 산출물 정리
• 현업, 기획, 개발, 운영 조직이 함께 보는 협의 구조 설계
• 단계별 시범 구현과 운영 전환 범위 분리