MLOps & Engineering
Vom Experiment zur Produktion. Automatisierte Pipelines für zuverlässige KI.
Schluss mit
Jupyter Notebooks in Prod
Viele KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern an der Operationalisierung. Wir bringen DevOps-Prinzipien in die Data Science Welt.
Mit robusten CI/CD-Pipelines, automatisiertem Retraining und lückenlosem Monitoring sorgen wir dafür, dass Ihre Modelle nicht nur einmal funktionieren, sondern dauerhaft Wert liefern – skalierbar und wartbar.
CI/CD for ML
Automatisierte Trainings- und Deployment-Pipelines (GitHub Actions, Azure DevOps).
Model Registry
Versionierung von Modellen, Daten und Artefakten (MLflow, Weights & Biases).
Monitoring
Erkennung von Data Drift und Performance-Degradation in Echtzeit.
Serving
Hochperformantes Model Serving mit Kubernetes, KServe oder Serverless.
Engineering Services
Wir bauen die Infrastruktur für Ihre KI-Teams.
ML Platform Setup
Aufbau einer zentralen Plattform, die Data Scientists ermöglicht, Modelle selbstständig und standardisiert in Produktion zu bringen.
Performance Tuning
Optimierung von Inferenz-Latenzen und Kostenreduktion durch Quantisierung, Caching und Hardware-Auswahl.
Pipeline Audit
Analyse bestehender ML-Workflows auf Schwachstellen, Reproduzierbarkeit und Automatisierungsgrad.