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ML-Engineering

Vom Notebook zur Production. MLOps, Modell-Lifecycle, Monitoring — gebaut so, dass der Compliance-Officer ohne Schweißausbruch unterschreibt und der Operations-Lead ohne Mehraufwand betreibt.

Cluster
Build
Dauer
ab 8 Wochen
Honorar
auf Anfrage · projektbasiert

Was Sie konkret bekommen

Konkrete Ergebnisse als Übergabe-Artefakt.

Vom Notebook in die Produktion. ML-Engineering nach DevOps-Standard: reproduzierbare Pipelines, Eval-Suite, Monitoring, Incident-Response. Wir machen Ihr Machine-Learning production-ready — nicht nur produktionsnah.

  • Trainings-Pipeline, vollständig reproduzierbar und versioniert (Daten, Code und Modell) — jedes Release lässt sich exakt rekonstruieren.

  • Eval-Suite mit automatischer Regressions-Detection und Drift-Monitoring — Sie merken Performance-Probleme, bevor Ihre Anwender sie melden.

  • Inference-Service, low-latency und audit-loggable bis auf Feature-Ebene — Compliance-Anfragen lassen sich in Stunden statt Wochen beantworten.

  • Monitoring-Dashboard mit Alerting auf Quality, Latenz und Cost — operativ steuerbar statt blindes Hoffen.

  • Runbook und Incident-Response, in Probeläufen getestet — nicht nur dokumentiert. Inklusive Eskalationspfaden und Verantwortlichkeiten.

  • Sechs Monate on-call-Begleitung nach Go-Live, danach strukturierter Handover an Ihr Team — kein Vendor-Lock-in.

Vorgehen

So arbeiten wir.

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

  1. 01

    Architektur

    Pipeline-Skizze, Tech-Stack-Entscheidungen. Wir nutzen Ihre bestehende Infrastruktur, wenn sie passt — und sagen es, wenn nicht.

  2. 02

    Build

    Pipelines, Eval-Suite, Service. Wöchentliche Demos auf echtem Code in Ihrem Repo. Kein Big-Bang am Ende.

  3. 03

    Operate

    Handover, Monitoring-Setup, on-call-Phase. Nach sechs Monaten betreibt Ihr Team — wir bleiben erreichbar.

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.