Alle Leistungen·Leistung · Build

ML Engineering

From notebook to production. MLOps, model lifecycle, monitoring — built so your compliance officer signs off without breaking a sweat and your operations lead runs it without extra overhead.

Cluster
Build
Dauer
from 8 weeks
Honorar
auf Anfrage · projektbasiert

Was Sie konkret bekommen

Konkrete Ergebnisse als Übergabe-Artefakt.

From notebook to production. ML engineering to DevOps standards: reproducible pipelines, eval suite, monitoring, incident response. We make your machine learning production-ready — not just production-adjacent.

  • Training pipeline, fully reproducible and versioned (data, code, and model) — every release can be reconstructed exactly.

  • Eval suite with automatic regression detection and drift monitoring — you catch performance issues before your users do.

  • Inference service, low-latency and audit-loggable to feature level — compliance queries answered in hours, not weeks.

  • Monitoring dashboard with alerting on quality, latency, and cost — operationally steerable rather than blind optimism.

  • Runbook and incident response, validated in dry runs — not just documented. Includes escalation paths and ownership.

  • Six months on-call after go-live, followed by a structured handover to your team — no vendor lock-in.

Vorgehen

So arbeiten wir.

Drei Phasen, klare Outputs. Sie sehen jeden Schritt — und können nach jedem aussteigen.

  1. 01

    Architecture

    Pipeline blueprint, tech-stack decisions. We use your existing infrastructure when it fits — and tell you when it doesn't.

  2. 02

    Build

    Pipelines, eval suite, service. Weekly demos on real code in your repo. No big-bang delivery at the end.

  3. 03

    Operate

    Handover, monitoring setup, on-call phase. After six months your team runs it — we remain reachable.

Honorar & Modelle

Auf Anfrage. Projektbasiert. Individuell.

Jedes Mandat wird auf Scope, Reifegrad und Zeithorizont individuell kalkuliert. Wir arbeiten projektbasiert mit Festpreis, tagesbasiert mit transparenten Tagessätzen (Junior bis Senior) oder als Retainer-Modell.

  • Projektbasiert

    Festpreis pro Phase mit definierter Definition of Done. Bevorzugt für klar abgegrenzte Scopes.

  • Tagesbasiert

    Tagessätze gestaffelt nach Senioritätslevel — Junior, Mid, Senior, Principal. Transparente Abrechnung.

  • Retainer

    Fester Stundenkontingent pro Monat. Sinnvoll für Operate-Phasen oder Fractional-Lead-Mandate.

Erstgespräch

ML Engineering — sprechen wir darüber.

30 Minuten, fokussiert auf Ihren Use-Case. Am Ende: eine klare Empfehlung — oder die Begründung, warum ein anderer Weg passt.