Yüksek sayıda, teknik bilgi ve yetkinliğe sahip kaynak barındıran, teknoloji operasyon merkezi, TechOps Center, teknoloji deneyimi ve bilgisi olan kaynak ihtiyacı için hızla çözümler sunuyor.

Teknoloji dönüşümüyle gündeminize giren operasyonel ihtiyaçlarınızı karşılayacak insan kaynağını, TechOPS Center hizmetlerimizle, uzaktan, ihtiyacınıza göre ölçeklenebilecek şekilde, isterseniz dönemsel olarak ve hızlı bir şekilde karşılıyoruz. Uzaktan hizmet veren havuz kaynakların yüksek iş gücü kapasitesi ile, ilgili alanda uzman kaynağın deneyimini bir araya getirir, ihtiyaçlarınızı maliyet avantajıyla ve katkı sağlayan hizmet anlayışıyla karşılarız.

Etkin Kaynak Yönetimi

Onlarca kaynağın, uzman bir ekip tarafından sizin için yönetilmesi, istendiği durumda vardiyalı çalışarak, üretim hızının arttırılması

İhtiyaca Göre Kaynak Ölçekleme

Dönemsel, proje bazlı ve/veya kurumunuza özel başka nedenlerden kaynak ihtiyacınızın artması yada azalmasına çözüm alternatifleri

Maliyet Avantajı

Lokasyonda kaynak kiralama hizmetine kıyasla, paylaşımlı kaynak ya da yönetilen hizmet seçenekleriyle maliyetin avantajlı hale gelmesi

Uluslarası Standartlarda Eğitilmiş Kaynak

Hizmet kalitesini sürekli ve kararlı tutmak için tüm kaynaklara, uluslarası standartlarda eğitimlerin verilmesi ve bilgilerinin güncel tutulması

Hızlı Hizmet Başlangıcı

Çoğu zaman 1-2 hafta içinde ihtiyacınız olan kaynağın, uygun teknik donanımla hizmet sunmaya başlaması

Güncel Teknolojiyle Geliştirilmiş Araçlar

Hizmet ya da kaynak kiralama modellerinden hangisi olursa olsun,
ek bir yatırım yapmadan yönetim ve raporlama araçlarından faydalanma imkanı

TechOps Center Hizmetleri

Manuel Yazılım Testi

• Test Plan ve Senaryo
• Sistem ve Entegrasyon Testleri
• Fonksiyonel Testler
• Performans ve Yük Testleri
• Hata Yönetimi, Uyumluluk Testleri
• Regresyon Testleri
• Raporlama

Veri Temizleme

• Eksik verileri belirleme
• Gürültülü ve tutarsız verilerin temizlenmesi
• Yanlış verilerin düzeltilmesi
• Veri sınıfının doğrulanması

Veri Etiketleme

Farklı veri tiplerinde Yapay Zeka Sistemleri için etiketleme ve sınıflandırma