Solution · 团队补位

你招不到的那个 AI 工程师，我们按月补位

RAG、Agent 编排、私有化推理部署——这几个方向的人不好招，从发 JD 到人到岗通常要 6–8 周，还得赌招进来的人合不合适。如果进度等不了，可以先让外部团队把活接上。

和自己招人比

	自己招一个	我们按月补位
企业实际月成本	约 2.5–6 万（月薪 + 社保公积金 + 年终，随资历与城市浮动）	按人月 / 人天 / 单模块计价，同资历下与自招成本相当——省掉的是周期与风险，不是单月现金
到岗时间	6–8 周（挂 JD、筛简历、面试、谈薪、离职交接）	3 天内进场
招错人的代价	试用期 + 交接 + 重新招，通常损失 3 个月	首个模块不满意即可终止
需求结束后	人还在，成本还在	按月收缩，不占编制、不背社保
票据与结算	走工资，不产生可抵扣票据	增值税发票、对公结算、可签合同

文档解析切分、向量库选型与调优、embedding 与 rerank 部署、检索质量评测。做过 100+ SKU 级别的生产知识库。

多智能体协作、工具调用与容错、Dify / 自研编排、提示词工程与回归测试。

vLLM、Ollama 的多卡与量化配置，Qwen3 / DeepSeek 本地推理，离线镜像与依赖搬运，部署文档与知识转移。

Python / Go / TypeScript 服务、API 网关、限流重试、可观测性——让 demo 变成能上线运营的系统。

决策层

有些卡点不是人手不够——是没人能判断该用哪条路线、这个架构撑不撑得住、这笔技术投入值不值。这类问题多招一个工程师解决不了，招一个够格的技术负责人又是几个月起步的事。

盘清业务里哪些环节值得用 AI、哪些是伪需求；给出分阶段路线、技术选型、投入量级与验收指标。一次性交付，可直接拿去立项。

对现有系统或待建方案做独立评审，输出风险清单、优先级与改造路径——不是"建议重写"这种废话，是能排期的动作项。

面向投资方或收购方，评估目标团队的代码质量、架构债、交付能力与关键人依赖，出具书面报告。

按月投入若干天，参与技术决策、招聘把关、架构评审与供应商评估。不占编制，不接管日常管理。

这一层按次或按月计价，与人月无关——买的是判断，不是工时。一次性交付（路线图 / 评审 / 尽调报告）按范围报固定价；长期顾问按月约定投入天数。先聊清楚要解决什么问题，再报价。

20 年全栈工程与技术管理，核心团队曾任多家上市公司技术总监 / CTO，toC / toB / toG 三类平台都做过从架构到上线运营的完整交付；领域覆盖数字出版与 AIGC、电商与零售、O2O、CRM 与呼叫中心、法律科技、机器人与具身智能、电子政务。近两年专注 AI 应用工程化。

不需要一上来就签长期合同、定总价。先用一个边界清晰的模块把协作方式跑通——需求怎么对齐、交付到什么标准、节奏合不合。合适再谈长期，不合适双方都省时间。比起筛简历、约面试、等入职，这条路径快得多。

说清楚卡在哪，24 小时内给你可行性

不用先想好方案，一句话说清现在的进度卡点和时间要求即可。