Vier Disziplinen. Ein Ergebnis: produktive Systeme.

AI Engineering

RAG-Systeme über Ihre Domänen-Daten. Autonome Agents für wiederkehrende Workflows. Vision-Modelle für Qualität und Produktion. Wir bauen KI-Komponenten, die in echte Software eingebettet werden — nicht in Chat-Spielwiesen.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) über Ihre Wissensbasen
• Agentische Workflows mit Tool-Calling und Orchestrierung
• Computer Vision für Qualität, Sicherheit, Inspektion
• Fine-Tuning und Evaluation für Domänen-spezifische Genauigkeit

Custom Software

Web-Plattformen, interne Tools, APIs und SaaS-Produkte. Wir setzen auf moderne, wartbare Stacks (TypeScript, Python, Cloud-native) und liefern Code, der nicht nur funktioniert, sondern auch in zwei Jahren noch erweiterbar ist.

• Produkt-MVPs und SaaS-Plattformen
• Interne Tools, Admin-Konsolen, Dashboards
• API-Design, Integrationen und Headless-Architekturen
• Migration von Legacy-Systemen auf moderne Stacks

Data & MLOps

Damit KI in Produktion verlässlich rechnet, braucht es solide Datenpipelines, sauberes Modell-Deployment und Monitoring. Wir bauen die unsichtbare Infrastruktur, die Ihre KI-Investition rückzahlt.

• Datenpipelines (Snowflake, BigQuery, Postgres, dbt)
• Vector-Datenbanken und Embedding-Strategien
• Modell-Deployment, A/B-Tests, Canary-Releases
• Observability, Drift-Erkennung, Cost-Monitoring

AI Strategy & Discovery

Bevor Code geschrieben wird, schärfen wir den Use Case. In zwei- bis fünftägigen Discovery-Sprints identifizieren wir, wo KI wirklich Wert stiftet — und wo Sie sich Zeit, Geld und Frust sparen.

• Use-Case-Mapping und Priorisierung
• ROI- und Machbarkeits-Bewertung
• Technische Architektur-Reviews
• Workshops für Führung und Fachteams