SaaS 회사가 채용 부담 없이 AI 기능을 출시하고, 엔지니어링을 확장하고, 스택을 현대화하도록 돕습니다.
역량
검증된 성과
Series A B2B SaaS 회사는 영업 팀 시간의 60%를 수동 프로스펙팅에 쓰고 있었습니다. AI 기반 리드 스코어링, 자동화 아웃리치, CRM 동기화 시스템을 구축하여 파이프라인을 변화시켰습니다 — 자격 리드 226% 성장 및 답장률 40% 달성.
파이프라인 성장
답장률
킥오프부터 프로덕션까지
SaaS의 장점
미국의 시니어 AI 엔지니어 1명은 풀로딩 시 연 $180K–$250K입니다. 같은 예산으로 NKKTech은 시니어 엔지니어 3–4명 + 프로젝트 매니저로 구성된 전담 팀을 제공하며, 제품에 전적으로 일합니다. 같은 비용으로 3–4배의 엔지니어링 산출물입니다.
미국에서 AI 엔지니어를 채용하는 데 역할당 3–6개월이 걸립니다 — 인터뷰, 제안, 통지 기간, 온보딩. NKKTech으로 팀이 14일 내 구성되고 즉시 출시를 시작합니다. 채용 부담 없음, 램프업 시간 없음.
패키지
기존 SaaS 제품에 LLM 기반 기능을 추가합니다. AI 검색, 문서 처리, 콘텐츠 생성 또는 스마트 추천. 6–10주.
AI 우선 SaaS 제품을 위한 엔드-투-엔드 MVP 개발. 아키텍처, 프론트엔드, 백엔드, LLM 통합, 배포, 출시. 10–18주.
워크플로우에 통합된 시니어 엔지니어 2–6명 + PM. 장기 제품 개발, 반복, 확장. 최소 3개월.
집중된 AI 기능 애드온 (LLM 검색, 문서 처리, AI 추천)의 경우 일반 딜리버리는 6–10주입니다. 타임라인은 API 복잡성, 기존 코드베이스 품질, 통합 지점에 따라 다릅니다. 디스커버리 콜 후 고정 범위 제안서에 상세 분석을 제공합니다.
네. React, Next.js, Vue, Node.js, Python (FastAPI/Django), Ruby on Rails, 그리고 AWS, GCP, Azure 전반의 클라우드 인프라 경험이 있습니다. LLM 통합의 경우 데이터 프라이버시 요구사항에 따라 OpenAI, Anthropic, 오픈소스 모델을 사용합니다.
당사가 제공한 프로젝트 기반: (1) AI 기반 검색 및 문서 Q&A — 지원 티켓을 크게 줄임. (2) 비정형 입력에서 자동화 데이터 추출. (3) 제품 데이터를 사용한 개인화 추천. (4) 반복적 사용자 행동을 줄이는 AI 보조 워크플로우. 스코핑 콜에서 어느 것이 제품과 ICP에 적합한지 평가하도록 돕습니다.
데이터 프라이버시를 사후가 아닌 제약으로 AI 시스템을 설계합니다. SOC 2, HIPAA, GDPR 요구사항이 있는 고객의 경우 필요시 프라이빗 LLM 배포 또는 셀프 호스트 모델을 사용하고, 민감 데이터를 서드파티 API로 보내는 것을 피하며, 아키텍처 레벨에서 적절한 데이터 격리를 구현합니다.
네. 전담 팀 모델이 이를 위해 특별히 설계되었습니다. NKKTech 엔지니어가 귀사의 Slack에서 일하고, 도구를 사용하고, 스탠드업에 참여하고, 개발 워크플로우를 따릅니다. 방향은 귀사가 관리하고, 딜리버리는 우리가 관리합니다. 최소 3개월, 이후 월별.
SaaS 제품에 대해 알려주세요. 72시간 내 아키텍처와 가격이 포함된 고정 범위 제안서를 보내드립니다.