AI & Data Engineering
ML & LLM in Produktion. Ohne Proof-of-Concept-Limbo.
Wir bauen die Infrastruktur, die Ihre Data Scientists brauchen — reproduzierbare Pipelines, skalierbares Serving und transparente Kosten. Vom Experiment zur Produktion, ohne Rewrites.
Messbare Ergebnisse,
keine Vortragsfolien.
Reproduzierbare Pipelines
Jedes Modell-Training ist nachvollziehbar — Daten, Code, Hyperparameter, Metriken. DVC, MLflow, Weights & Biases.
Skalierbares Serving
Von Batch-Scoring bis Real-Time-Inference. GPU-Autoscaling, Canary-Deployments für Modelle, A/B-Testing in Produktion.
Kosten unter Kontrolle
LLM-API-Cost-Tracking, Prompt-Caching, Self-hosted-vs-API-Entscheidungen auf Basis echter Zahlen — nicht Hype.
Woran wir arbeiten.
MLOps Pipelines
Kubeflow, Metaflow, Airflow. Training, Validation, Deployment als CI/CD. Model Registry mit Approval-Gates.
Feature Stores
Feast, Tecton. Konsistente Features zwischen Training und Serving. Online- und Offline-Store.
LLM Infrastructure
vLLM, TGI, TensorRT-LLM für Self-Hosting. OpenAI/Anthropic/Bedrock-Integration mit Routing und Fallbacks.
Data Platforms
Lakehouse-Architekturen mit Iceberg, Delta Lake. dbt für Transformationen. Airbyte/Fivetran für Ingestion.
Vector Databases
pgvector, Qdrant, Pinecone. RAG-Pipelines, Embedding-Management, Hybrid Search.
Observability für ML
Model Drift Detection, Prediction Logging, Explainability. Grafana-Dashboards für Business-Metriken, nicht nur Accuracy.
Tools, die wir hier täglich einsetzen
Was uns am
häufigsten gefragt wird.
Meistens reichen API-Calls. Self-Hosting lohnt sich bei hohem Volumen (>1M Calls/Monat), strikten Datenschutz-Anforderungen oder speziellen Fine-Tuning-Bedürfnissen. Wir rechnen Ihnen die Break-Even-Schwelle vor.
Bereit für den nächsten Schritt?
Ein 30-minütiges Erstgespräch kostet nichts außer Ihrer Zeit. Danach wissen wir beide, ob wir zusammenpassen.