Dört uzmanlık alanı. Tek bir çalışma biçimi.
Keşif sprintleri, denetimler veya tasarım sistemlerini tek başına ürün olarak satmıyoruz. Üretim yazılımları üzerinde, baştan sona, üretime girene kadar çalışıyoruz. Aşağıda en çok yaptığımız iş türleri ve onlara nasıl yaklaştığımız var.
Backend ve dağıtık sistemler
Ne yapıyoruz
Yük altında ve nöbette doğru olması gereken üretim backend sistemleri. Ödeme rayları, sevkiyat motorları, tazminat değerlendirme hatları, çok kiracılı veri düzlemleri. Varsayılan olarak Postgres ile birlikte ağırlıklı olarak Rust, Go ve TypeScript’te çalışıyoruz. Mevcut kod tabanı gerektirdiğinde Java ve Python’da rahatız.
Nasıl yaklaşıyoruz
Sistemi şu anda işleten kişilerle oturarak başlıyoruz. İlk hafta genellikle çalışma kılavuzlarını okumak, olayları izlemek ve gerçek bir isteği uçtan veritabanına ve geri izlemekten ibaret. Örtük sözleşmeleri arıyoruz — sistemin yaptığı ama kimsenin yazmadığı şeyleri. Sonra, küçük artımlarla, eski sisteme karşı sürekli çalışan bir karşılaştırma kablajı ile inşa ediyoruz. Aynı sorun bir benzersizlik kısıtı ve değişmez bir uygulama adımıyla çözülebildiğinde dağıtık işlemlerden ve egzotik uzlaşmadan kaçınıyoruz.
Tercih ettiğimiz teknoloji
Rust · Go · TypeScript / Node · Postgres · Kafka · NATS · AWS / GCP
Örnek — Northwind Freight: kıtasal bir sevkiyat motoru, kesintisiz yeniden inşa edildi →
Mobil — iOS ve Android
Ne yapıyoruz
Yerli iOS ve Android uygulamaları, özellikle saha kullanımına yönelik yazılıma odaklanarak: bir depoda elde tutulan terminaller, bir hastada başucunda klinik akış, bir araçta sevk memuru araçları. Çevrimdışını varsayılan durum, çevrimiçini ise iyileştirme olarak ele alıyoruz; tersi değil.
Nasıl yaklaşıyoruz
Yerli Swift ve Kotlin yazıyoruz. Zaten React Native kullanmıyor olmadıkça ve geçiş bakımdan daha rahatsız edici olmadıkça onu kullanmıyoruz. Arayüzden önce senkronizasyon motorunu tasarlıyoruz; her mutasyonu kuyruğa alınabilir ve denetlenebilir yapıyoruz; “ekranım neden güncel değil” hata ayıklama yüzeyini ona ihtiyaç duymadan önce inşa ediyoruz. İşimiz bittiğinde kod tabanını mühendislerinizden birine ya da ikisine teslim edebilirsiniz; bir sonraki özelliği yayımlayabilirler.
Tercih ettiğimiz teknoloji
Swift · Kotlin · SwiftUI · Jetpack Compose · SQLite / Room · GraphQL · Bluetooth LE
Örnek — Lumen Care: hemşirelerin vardiya sırasında gerçekten kullandığı bir devir teslim aracı →
Altyapı ve platformlar
Ne yapıyoruz
Yaklaşık on ile yüz yirmi kişi arasındaki mühendislik ekipleri için dağıtım hatları, gözlemlenebilirlik ve geliştirici deneyimi çalışmaları. Çoklu bölgeli üretim dağıtımları, kıdemli mühendisi yormayan nöbet rotasyonları, bir Backstage kurulumundan küçük ama bir wiki’den büyük dahili geliştirici platformları.
Nasıl yaklaşıyoruz
Zaten iyi çalıştırmıyorsanız Kubernetes kurmuyoruz. Altyapı projelerimizin çoğu daha az servisin çalıştığı bir noktada bitiyor, daha çoğunun değil. Başarıyı haftalık değişiklik, dağıtıma kadar süre ve nöbet rotasyonunun büyüklüğüyle ölçüyoruz — herhangi bir aracın benimsenmesiyle değil. Sizi üç EC2 örneği ve bir RDS’de bırakırsak, bu da iyidir.
Tercih ettiğimiz teknoloji
Terraform · AWS / GCP · Tailscale · Buildkite · OpenTelemetry · Honeycomb · Grafana
Örnek — Meridian Health: dört eyaletteki Medicaid sözleşmesinde tazminat mutabakatı →
Yapay zekâ ve ML mühendisliği
Ne yapıyoruz
Model değerlendirme, çıkarım platformları, geri getirme sistemleri ve hepsinin altında oturan sıkıcı veri mühendisliği etrafındaki üretim çalışmaları. Bir araştırma laboratuvarı değiliz; araştırma ekibinizin inşa ettiğini alıp günde yirmi dört saat, CFO’nuzun savunabileceği gecikme ve maliyet rakamlarıyla çalıştıran mühendisleriz.
Nasıl yaklaşıyoruz
Modelleri bir sistemdeki bileşenler olarak ele alıyoruz. İlginç iş neredeyse her zaman onların etrafındadır: deterministik değerlendirme hatları, yeniden oynatma altyapısı, LLM çıktısı ile onun üzerinde hareket eden deterministik sistemler arasındaki sınır. Doğru cevap bir SQL sorgusuysa ve bir model değilse size söyleyeceğiz. Yaklaşık üçte birinde öyle.
Tercih ettiğimiz teknoloji
Python · Ray · DuckDB / Arrow · pgvector · Modal · vLLM · OpenAI / Anthropic / yerel
Örnek — Cresta ML: 9 saat değil, 22 dakikada biten bir değerlendirme hattı →
Yapmadığımız işler
Yalnızca denetim projeleri almıyoruz. Marka ya da pazarlama sitesi işi yapmıyoruz. Tahkim maddeli MSA imzalamıyoruz. Saatlik faturalama yapmıyoruz. Adımız taahhütlerde olmadan, ekibinizin bir uzantısı olarak beyaz etiketli çalışmıyoruz.
Yukarıdakilerin herhangi biri için sizi güvendiğimiz insanlara seve seve yönlendiririz. Yılda iki üç kez işi devrettiğimiz kısa bir stüdyo ve birey listesi var — sorun, isimleri göndeririz.