Data Engineering
Pipelines, Warehouses und Lakehouses, die auch bei wachsendem Volumen korrekt bleiben. Batch oder Streaming, in der Cloud, die Sie bereits nutzen.
Daten, die tragen.
Modelle, die laufen.
Wir bauen verlässliche Datenplattformen, machen aus Daten Entscheidungen und bringen KI in den Produktivbetrieb.
Werkzeuge, mit denen wir täglich arbeiten
Drei Disziplinen, ein Team.
Die meisten Probleme berühren alle drei. Wir decken den ganzen Weg ab, von Rohdaten bis zum Modell im Betrieb.
Data Science
Prognosen, Experimente und Analysen, die eine echte geschäftliche Frage beantworten, mit klar benannter Unsicherheit.
KI-Engineering
LLM-Anwendungen, Retrieval und Agenten, von Anfang an mit Evaluierung gebaut. So wissen Sie, wann sie wirklich funktionieren.
So läuft ein Projekt ab.
Analysieren
Wir erfassen Ihre Daten, Systeme und Ziele und einigen uns auf das eine Ergebnis, das sich zuerst lohnt.
Umsetzen
In kleinen Schritten, in Ihren Repositories und Ihrer Cloud, jede Woche mit Ihrem Team abgestimmt.
Übergeben
Dokumentation, Tests und Schulung, damit Ihr Team das System selbst betreibt, wenn wir gehen.
Erfahrene Engineers, von Anfang bis Ende.
Jedes Projekt wird von Leuten geführt, die selbst produktive Daten- und Machine-Learning-Systeme gebaut haben. Wer im Erstgespräch sitzt, schreibt auch den Code.
Ein Datenproblem, das sich zu lösen lohnt?
Erzählen Sie uns, woran Sie arbeiten und wo es hakt.