Leistung · 03
KI-fähigeInfrastruktur
Modelle leben nicht in Notebooks. Sie leben auf Infrastruktur, die jemand entwerfen, dimensionieren und am Laufen halten muss. Wir bauen die Plattform, auf der Ihre Modelle arbeiten.
Was „KI-fähig“ bedeutet
Zwischen einem Proof of Concept auf dem Laptop eines Data Scientists und einem KI-Dienst in Produktion liegt eine ganze Ingenieursschicht: die richtige Rechenleistung zum richtigen Preis, Daten, die sauber und nachvollziehbar ankommen, versionierte und überwachte Modelle, vorhersagbare Latenzen, kontrollierte Zugriffe, Daten, die dort bleiben, wo das Gesetz es verlangt.
Diese Schicht ist Infrastruktur, nicht Data Science. Und sie ist genau das Handwerk unserer Cloud- und DevOps-Ingenieure.
Was wir bauen
- Rechenleistung: GPU-Cluster in der Cloud oder on-premise, Scheduling, Job-Queues, Auslastung ohne Verschwendung.
- Datenpipelines: Ingestion, Transformation, Feature Stores und Vektordatenbanken für RAG und semantische Suche.
- Serving und Gateways: Modelle als zuverlässige Dienste, mit Caching, Rate Limiting, Fallbacks und Versionierung.
- MLOps end-to-end: Model Registry, CI/CD für Machine Learning, Canary-Rollouts, Drift-Monitoring.
- Observability und Kosten: GPU-, Token- und Latenz-Metriken in Dashboards, die der CFO versteht.
- Sicherheit und Compliance: Workload-Isolation, Zugriffsverwaltung, Daten in der EU, DSGVO by design.
Der Punkt
Wir verkaufen keine Modelle und forschen nicht: Wir bauen und betreiben die Plattform, die sie arbeiten lässt. Ihr Data-Science-Team denkt ans Produkt, unsere Ingenieure halten alles andere am Stehen. Auf europäischer Cloud oder in Ihrem Rechenzentrum.
Sprechen wir über Ihren nächsten Ingenieur.
Erzählen Sie uns von Ihren Kooperationsmöglichkeiten. Wir antworten mit konkreten Profilen und einem Pilotprojekt-Angebot zum reduzierten Satz.