Predictive Analytics
Churn, Nachfrage, Kreditrisiko, Next Best Action: Modelle, die reale Ereignisse scoren, statt sie auf einem Dashboard zu beschreiben. Jedes Modell wird gegen eine Baseline validiert, damit Sie genau wissen, was es beiträgt.
KI & Daten
Machine-Learning-Lösungen
Modelle, die sich ihren Platz in der Produktion verdienen. Wir belegen den Wert zuerst auf Ihren Daten, dann bauen wir Pipeline, Deployment und Monitoring darum.
2 Wo.vom Kickoff zum ersten funktionierenden Prototyp, typischerweise
4-6Wochen bis zum produktionsreifen Pilot, gemessen auf Ihren Daten
100%Senior-Engineers in jedem Projekt
0Lock-in: Code, Gewichte und Pipelines gehören Ihnen
Was wir bauen
Sechs Kompetenzfelder, ein Standard: Jedes Modell kommt mit Evaluations-Harness, Deployment-Pfad und Monitoring-Plan.
Natural Language Processing
Extraktion aus Verträgen und Rechnungen, Klassifikation von Tickets und Post, Assistenten, verankert in Ihren Dokumenten. Wir kombinieren LLMs mit klassischem NLP, wo es jeweils günstiger und messbar besser ist.
Computer Vision
Fehlererkennung an der Linie, OCR auf schwierigen Scans, Zählen und Tracking im Videostrom. Wir trainieren auf Ihren Bildern und testen unter den Bedingungen, die Ihre Kameras wirklich sehen.
Deep Learning
Für den Moment, in dem Gradient Boosting nicht mehr reicht: Sequenzmodelle, Embeddings, multimodale Netze. Wir setzen Deep Learning ein, wo die Daten es rechtfertigen, und sagen klar, wenn sie es nicht tun.
MLOps & Deployment
Versionierte Daten, reproduzierbares Training, CI für Modelle, Drift-Alerts auf Live-Traffic. Die unglamouröse Infrastruktur, die entscheidet, ob Ihr Modell den sechsten Monat übersteht.
Individuelle Modellentwicklung
Modelle, trainiert oder feinjustiert auf Ihren Daten, für Ihre Metrik, in Ihrem Besitz. Gewichte, Code und Pipelines werden übergeben, nicht an Sie zurückvermietet.
Womit Sie am Ende dastehen
Artefakte statt Folien. Jedes Projekt endet mit Ergebnissen, die Ihr Team ohne uns betreiben kann.
Evaluations-Harness & Metrik-Report
Eine wiederholbare Testsuite mit den Metriken, die für Ihren Fall zählen, plus ein schriftlicher Report, wie das Modell gegen die Baseline abschneidet.
Deploytes Modell hinter einer API
Ein containerisierter Service mit Authentifizierung, versionierten Endpoints und Lasttests für Ihren erwarteten Traffic.
Trainings- & Fine-Tuning-Pipeline
Skriptgesteuertes, reproduzierbares Training von Rohdaten bis zum registrierten Modell. Auf neuen Daten erneut ausführbar, ohne ein Notebook zu rekonstruieren.
Monitoring & Drift-Alerts
Dashboards für Latenz, Kosten und Vorhersagequalität, mit Alerts, wenn Eingangsdaten oder Modellverhalten von der Baseline abweichen.
Model Cards & Dokumentation
Was das Modell tut, welche Daten es gesehen hat, wo es versagt und wo seine Grenzen liegen. Geschrieben für Engineers, Auditoren und Ihr künftiges Team.
Übergabe & Runbooks
Schritt-für-Schritt-Runbooks für Retraining, Rollback und Incident Response, plus Übergabesessions mit den Engineers, die das System übernehmen.
KI & Daten
So liefern wir
01
Discovery
Wir beginnen mit Ihrer Geschäftsmetrik, nicht mit einem Algorithmus. Ein bis zwei Workshops definieren das Vorhersageziel, die zu schlagende Baseline und was ein Erfolg in Geld wert ist.
02
Datenaufbereitung
Wir prüfen, welche Daten Sie tatsächlich haben, und bauen daraus die Datensätze und Features für das Training. Leakage-Checks und ein sauberer Train/Test-Split passieren hier, nicht nach der Demo.
03
Modellentwicklung
Wir trainieren zuerst einfache Baselines und fügen Komplexität nur hinzu, wo sie sich auf dem Evaluationsset bezahlt macht. Jedes Experiment wird getrackt, Ergebnisse bleiben reproduzierbar und vergleichbar.
04
Deployment & Monitoring
Das Modell geht hinter einer API live, mit Monitoring, Drift-Alerts und Rollback-Pfad. Die ersten Wochen echten Traffics beobachten wir gemeinsam mit Ihnen und justieren vor der Übergabe nach.
Formen der Zusammenarbeit
Drei Engagement-Formen, eine Regel: fester Umfang, wo immer möglich, Senior-Engineers immer.
Machbarkeitsstudie auf Ihren Daten
2-3 Wochen · fester Umfang
Bevor Sie Budget binden, prüfen wir, ob Ihre Daten das geplante Modell tragen. Sie bekommen Zahlen, keine Meinungen.
- Datenaudit: Abdeckung, Qualität, Leakage-Risiken
- Baseline-Modell und ehrliche erste Metriken
- Go/No-Go-Empfehlung mit Begründung
- Kalkulierte Roadmap, falls die Antwort Go lautet
Aufbau eines Produktionspiloten
4-6 Wochen
Ein Use Case, geführt bis zum produktionsreifen Pilot: trainiert, evaluiert, hinter einer API deployt und auf Live-Daten gemessen.
- Trainings-Pipeline und Evaluations-Harness
- Deploytes Modell mit Monitoring und Alerts
- Wöchentliche Demos auf Ihren echten Daten
- Rollout-Plan über den Pilot hinaus
Eingebettetes ML-Team
Monatlich · fortlaufend
Senior-ML-Engineers in Ihrem Team: Sie liefern Modelle, etablieren MLOps-Disziplin und heben das Niveau Ihrer eigenen Leute.
- Arbeit am Code, nicht an Foliensätzen
- MLOps-Standards, die nach uns bestehen bleiben
- Pairing und Code-Reviews mit Ihren Engineers
- Kapazität, die mit Ihrer Roadmap skaliert
Für wen das gedacht ist
Produktteams mit validiertem Use Case
Sie wissen, was das Modell tun soll und ungefähr, was es wert ist. Wir führen es in Wochen von der Idee zum gemessenen Pilot.
Unternehmen mit Daten, aber ohne ML-Team
Jahre an operativen Daten, niemand, der sie modelliert. Wir bringen das Team mit, bauen die ersten Systeme und übergeben sie so, dass Sie sie selbst betreiben können.
Teams, die im Notebook-Stadium feststecken
Der Prototyp läuft auf dem Laptop und scheitert im Review. Wir machen aus Notebooks Pipelines, Tests und Deployments, die Produktion überleben.
Scale-ups, die MLOps-Disziplin brauchen
Die Modelle laufen, aber jedes Retraining ist Handarbeit und den Metriken traut niemand. Wir installieren Pipelines, Monitoring und Prozesse für sicheres Skalieren.
Tools, mit denen wir arbeiten
PyTorch
scikit-learn
Hugging Face
OpenAI & Anthropic APIs
LangGraph
Ray
ONNX
Weights & Biases
MLflow
Vertex AI
AWS SageMaker
Vektordatenbanken
Airflow
dbt
FastAPI
Docker & Kubernetes
Tiefer einsteigen
Fünf Spezialisierungen im Machine Learning, jede mit eigenem Playbook.
Antworten auf Ihre Fragen
Eigenes Modell entwickeln oder fertige Lösung kaufen?
Kaufen, wenn ein Standardmodell das Problem löst; entwickeln, wenn Ihre Daten oder Ihre Domäne den Unterschied machen. Wir benchmarken beides und empfehlen den günstigeren Weg zu Ihrem Genauigkeitsziel. Ganz ohne Dogma.
Wie verhindern Sie Halluzinationen?
Der Assistent antwortet ausschließlich aus Ihren eigenen Quellen und zitiert sie, sodass jede Antwort prüfbar ist. Darauf sitzen Grenzen dessen, was er sagen darf, sowie ein automatisierter Genauigkeitstest bei jedem Release. Wir messen, wie oft er etwas erfindet, und blockieren das Release, wenn diese Zahl in die falsche Richtung läuft. Vertrauen entsteht durch Tests, nicht durch Hoffnung.
Behalten wir die IP und die Modelle?
Ja. Code, Modellgewichte und Pipelines gehören vollständig Ihnen. Kein Lock-in, keine Miete auf Ihre eigenen Modelle. Wir übergeben alles und dokumentieren es so, dass Ihr Team es selbst betreiben kann.
Wie bleiben die Modelle nach dem Launch genau?
MLOps mit Monitoring, Drift-Alerts und Eval-Suiten in der CI. Lässt die Qualität nach, trainieren oder justieren wir schnell nach. Genauigkeit ist ein System, das wir laufend pflegen, kein Schnappschuss vom Launch-Tag.
Wir glauben, wir haben zu wenig Daten. Ist ML damit vom Tisch?
Meistens nicht. Vortrainierte Modelle, Fine-Tuning und Datenaugmentierung senken die Schwelle, und eine Machbarkeitsstudie zeigt in zwei Wochen, was Ihre Daten wirklich tragen. Manchmal lautet die Antwort: jetzt anfangen, die richtigen Daten zu sammeln. Dann sagen wir genau das.
Wie messen Sie Erfolg?
Bevor wir irgendetwas trainieren, vereinbaren wir die Metrik, die zu schlagende Baseline und die Schwelle, ab der Produktion sich lohnt. Jede Demo berichtet gegen dieses Harness. Fehlen die Zahlen, wissen Sie es nach Wochen, nicht nach einem Jahr Budget.
Bereit, ein Modell in Produktion zu bringen?
Buchen Sie ein Gespräch mit einem Senior Engineer. Nach 30 Minuten wissen Sie, ob Ihr Use Case eine Machbarkeitsstudie wert ist.
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