00Data, ML ve AI platformları için Agentic Workforce

Data & AI platformunuz, ilk günden tam kadro.

NextEraLabs; data, ML ve AI platformlarınızı uçtan uca kuran, yöneten, geliştiren ve sürekli iyileştiren, üretime hazır AI ajanlarından oluşan eksiksiz bir ekibi işe koyar: AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud üzerinde.

15 yılı aşkın uçtan uca veri projesi deneyimine sahip mühendislerce tasarlandı.

  • 18ajan rolü
  • 4katman: platform, data, ML, AI
  • 3hyperscale bulut
  • 15+yıllık veri projesi deneyimi
01Ekip18 ajan rolü · 4 katman · 4 ekip

Ekip: dört katmanda 18 ajan rolü

Tek ekip, iki bakış: çalıştığı platform katmanına ya da yaşam döngüsündeki yerine göre. Her rol bir insanın işini üstlenir ve ekibinizin okuyup inceleyerek birleştirebileceği bir çıktı teslim eder.

İş kolları

Şekil 01 — Üst üste dört katman. Temelde platform, en üstte AI.

Katman 4 / 4 · en üst3 rol

AI

Yönetişim altındaki verinizde asistanlar ve ajanlar.

  • KNWBilgi AjanıBilgi mühendisiBirlikte çalışır 2Geliştir

    AI uygulamaları için dokümanları, embedding'leri ve retrieval indekslerini hazırlar.

    Teslim ederRetrieval indeksleri, kaynak kapsama raporu

    Birlikte çalışır

    İş kolları

  • AIEAI AjanıAI mühendisiBirlikte çalışır 3Geliştir

    Yönetişim altındaki veriniz üzerinde asistanlar ve ajan iş akışları kurar.

    Teslim ederDeğerlendirme setleriyle birlikte AI servisleri

    Birlikte çalışır

    İş kolları

  • EVLDeğerlendirme AjanıDeğerlendiriciBirlikte çalışır 3İyileştir

    Modelleri ve AI uygulamalarını değerlendirme setleriyle test eder, gerilemeleri işaretler.

    Teslim ederDeğerlendirme raporları, gerileme bulguları

    Birlikte çalışır

    İş kolları

Katman 3 / 43 rol

ML

Feature'lar, eğitim ve canlıdaki modeller.

  • FEAFeature AjanıFeature mühendisiBirlikte çalışır 2Geliştir

    Modellerin eğitimde ve canlıda kullandığı feature store'u kurar ve sürdürür.

    Teslim ederFeature pipeline'ları, feature dokümantasyonu

    Birlikte çalışır

  • MLEML AjanıML mühendisiBirlikte çalışır 3Geliştir

    Eğitim pipeline'larını kurar, deneyleri yürütür.

    Teslim ederDeğerlendirme raporuyla birlikte model adayları

    Birlikte çalışır

    İş kolları

  • MLOMLOps AjanıMLOps mühendisiBirlikte çalışır 3Yönet

    Modelleri canlıya alır, drift'i izler, yeniden eğitimi tetikler.

    Teslim ederSürüm kayıtları, drift raporları

    Birlikte çalışır

Katman 2 / 47 rol

Data

Pipeline'lar, modeller, kalite ve yönetişim.

  • MIGMigrasyon AjanıMigrasyon lideriBirlikte çalışır 3Kur

    Eski veri ambarınızı (SQL, stored procedure, ETL işleri) okur ve hedef platformda yeniden kurar.

    Teslim ederDönüştürülmüş modeller, satır bazında mutabakat raporu

    Birlikte çalışır

  • PIPPipeline AjanıVeri mühendisiBirlikte çalışır 7Geliştir

    Veri alma ve dönüştürme pipeline'larını, incelenen pull request'ler olarak kurar ve sürdürür.

    Teslim ederdbt modelleri, orkestrasyon DAG'leri, pull request'ler

    Birlikte çalışır

  • ANAAnalitik AjanıAnalitik mühendisiBirlikte çalışır 3Geliştir

    Semantik katmanı modeller, iş sorularını yanıtlar, dashboard taslakları hazırlar.

    Teslim ederSorgusu gösterilen yanıtlar, dashboard'lar

    Birlikte çalışır

    İş kolları

  • QAKalite AjanıVeri kalitesi mühendisiBirlikte çalışır 4Yönet

    Kimsenin vakit bulamadığı testleri yazar; tazeliği ve anomalileri izler.

    Teslim ederTest setleri, veri kalitesi bulguları

    Birlikte çalışır

  • GOVYönetişim AjanıVeri sorumlusuBirlikte çalışır 4Yönet

    Kataloglar, hassas veriyi sınıflandırır, lineage'i belgeler, her değişiklikte politikayı denetler.

    Teslim ederKatalog kayıtları, lineage, politika bulguları

    Birlikte çalışır

    İş kolları

  • PRFPerformans AjanıPerformans mühendisiBirlikte çalışır 3İyileştir

    Yavaş sorguları ve işleri bulur, iyileştirir.

    Teslim ederSorgu planlarıyla birlikte iyileştirme pull request'leri

    Birlikte çalışır

  • RFXRefactor AjanıBakım sorumlusuBirlikte çalışır 2İyileştir

    Teknik borcu azaltır: kullanılmayan modeller, tekrarlanan mantık, geciken sürüm yükseltmeleri.

    Teslim ederTemizlik pull request'leri, kullanımdan kaldırma planı

    Birlikte çalışır

Katman 1 / 4 · temel5 rol

Platform

Diğer her şeyin üzerinde çalıştığı bulut temeli.

  • ARCMimari AjanıÇözüm mimarıBirlikte çalışır 3Kur

    Gereksinimlerinizi AWS, Azure ya da Google Cloud üzerinde hedef mimariye dönüştürür.

    Teslim ederReferans mimari, karar kayıtları

    Birlikte çalışır

    İş kolları

  • INFAltyapı AjanıPlatform mühendisiBirlikte çalışır 4Kur

    Ortamları, ağı ve kimlik yönetimini kod olarak kurar.

    Teslim ederInfrastructure-as-code pull request'leri, runbook'lar

    Birlikte çalışır

    İş kolları

  • SECGüvenlik AjanıGüvenlik mühendisiBirlikte çalışır 3Kur

    Erişim, secret ve ağ politikalarını kurar; her değişikliği bunlara göre denetler.

    Teslim ederErişim modeli, politika bulguları

    Birlikte çalışır

    İş kolları

  • SREGüvenilirlik AjanıNöbetçi mühendisBirlikte çalışır 4Yönet

    Pipeline'ları ve platformu izler, olayları sınıflandırır, runbook'ları güncel tutar.

    Teslim ederKök nedenli olay notları, pull request olarak düzeltmeler

    Birlikte çalışır

    İş kolları

  • FINFinOps AjanıFinOps analistiBirlikte çalışır 2İyileştir

    Bulut maliyetini izler, pahalı iş yüklerini bulur, çözümü önerir.

    Teslim ederMaliyet raporu, boyutlandırma pull request'leri

    Birlikte çalışır

    İş kolları

02Nasıl çalışırDört adım

İşin güvenle devredilebileceği tek bir rolle başlayın. Ekibiniz ilkine güvendiğinde sıradakini ekleyin.

Nasıl çalışır: dört adım

  1. Birinci adım

    Değerlendir

    Platformunuzu, iş yükünüzü ve ajanların güvenle devralabileceği işleri çıkarırız.

  2. İkinci adım

    Devreye al

    Ajanlar kendi bulut tenant'ınızda rol, araç ve güvenlik sınırlarıyla devreye girer.

  3. Üçüncü adım

    Denetle

    Ekibiniz onaylar. Her işlem kayıt altındadır ve geri alınabilir.

  4. Dördüncü adım

    Ölçekle

    Güven arttıkça yeni roller ekleyin. Sonucun sorumluluğu mühendislerimizde kalır.

03Güvenlik sınırlarıKurumunuz neden evet der

Güvenlik sınırları: kurumunuz neden evet der

  1. G1

    Sizin ortamınızda çalışır

    Sizin tenant'ınız, sizin veriniz, sizin erişim modeliniz.

  2. G2

    Her değişiklikte insan onayı

    Ajanlar pull request ve ticket ile önerir; birleştiren insandır.

  3. G3

    Her şey denetlenebilir

    Her işlem, sorgu ve karar kayıt altına alınır.

  4. G4

    Platforma özgü

    Zaten kullandığınız araçlarla çalışır; yeni bir bağımlılık yaratmaz.

04PlatformlarÜç hyperscale bulut

Tek ekip. Üç hyperscale bulutun tamamı.

Ekip; AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud üzerinde — tek bulut, çoklu bulut ya da hibrit — ve altındaki açık kaynak katmanında doğal olarak çalışır.

01

AWS

  • S3
  • Glue
  • Redshift
  • Athena
  • EMR
  • Kinesis
  • Lake Formation
  • SageMaker
  • Bedrock
  • QuickSight
02

Microsoft Azure

  • Fabric
  • OneLake
  • Synapse
  • Data Factory
  • Stream Analytics
  • Data Activator
  • Power BI
  • Azure Machine Learning
  • Azure AI Foundry
03

Google Cloud

  • BigQuery
  • Dataflow
  • Dataproc
  • Pub/Sub
  • Dataplex
  • Data Fusion
  • Composer
  • Looker
  • Vertex AI
+

Açık kaynak her bulutta ya da on-prem

  • dbt
  • Trino
  • Apache Iceberg
  • Apache Spark
  • Apache Flink
  • Apache Superset
  • Prefect
  • Apache NiFi
  • Keycloak
  • MLflow
+

Kurulum modeli Her ölçekte, her yerde, her araçla veri çözümleri

  • SaaS
  • PaaS
  • IaaS
  • On-prem
05Şirketİstanbul, 2020’den beri

Şirket: işin arkasında duran mühendisler

NextEraLabs Bilgi Teknolojileri 2020'de İstanbul'da kuruldu. 15 yılı aşkın süredir pek çok sektörde uçtan uca veri projeleri hayata geçiren uzman bir ekibiz. Yeni çağ için yeni nesil çözümler

Kuruluş
2020
Yıllık uçtan uca veri projesi deneyimi
15+
Sektörler
  • 01e-Ticaret
  • 02Finans
  • 03Telekom
  • 04Hızlı tüketim (FMCG)
  • 05Üretim

Mühendislerimizin sunduğu diğer hizmetler

Hâlâ sahada bir ekip gerektiren işler için danışmanlık.

  • 01Bulut veri dönüşümü ve migrasyon
  • 02Veri mimarisi ve mühendisliği
  • 03DWH modelleme, re-engineering, re-factoring
  • 04Data lakehouse
  • 05Veri yönetişimi ve veri kalitesi
  • 06İş zekâsı
  • 07Gerçek zamana yakın veri ambarı
  • 08DataOps ve MLOps
  • 09Müşteri analitiği ve tahminleme
  • 10Sahtekârlık tespiti ve bilgisayarlı görü
06İletişimKadıköy, İstanbul

Bize ulaşın

info@nexteralabs.com
Ofis
Fenerbahçe Mah. İğrip Sk. No: 13/1
Kadıköy, 34726 İstanbul, Türkiye
Haritada aç ↗