Leistungen

Maschinelles Lernen
& KI-Systeme

Wir trainieren Modelle, bauen reproduzierbare Daten-Pipelines und setzen Foundation-, Meta- und Agenten-Architekturen um — von der ersten Hypothese bis zur Integration in Ihre Embedded-, IoT- und Cloud-Landschaft.

Modell-Training & Fine-Tuning

Supervised Learning für industrielle Daten
Hyperparameter, Validierung, Metriken
Export und Deployment-Vorbereitung
Reproduzierbare Trainingsläufe

Daten-Pipelines & MLOps

ETL, Labeling, Feature Engineering
Training-Jobs, Artefakt-Versionierung
Monitoring von Daten- und Modell-Drift
Anbindung an bestehende IoT- und Backend-Stacks

Foundation- & Meta-Modelle

Basismodelle und Domänenanpassung
Ensembles, Routing, Spezialisten pro Teilaufgabe
Kosten-, Latenz- und Qualitäts-Trade-offs
On-premise, Cloud oder Hybrid

KI-Agenten & Orchestrierung

Multi-Step-Pipelines mit Supervisor-Kontrolle
Tool-Use und sichere Schnittstellen zu Systemen
MCP und Function Calling wo sinnvoll
Integration in Dashboards, APIs und Feldgeräte

Stack

Von Daten bis Produktion

Python

PyTorch, scikit-learn, pandas

Pipelines

Airflow-style jobs, CI für Modelle

Serving

FastAPI, batch & streaming inference

LLM / Agents

OpenAI-compatible APIs, MCP, RAG

LLM- und Agenten-Systeme in Produktion brauchen Security by Design — OWASP LLM, Prompt Injection und Audit-Logs behandeln wir im Bereich KI-Security. KI-Security & LLM-Audit →

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