Produkt
cNode — Decision-Intelligence-Plattform
Unser Flaggschiff. EU-souverän, multi-mandantenfähig, Audit-Trail ab Tag eins.
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
- Budget
- ab 120 k€
Was Sie konkret bekommen
Konkrete Ergebnisse, keine Folien-Workshops.
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.
- 01
Architektur
Pipeline-Skizze, Tech-Stack-Entscheidungen. Wir nutzen Ihre bestehende Infrastruktur, wenn sie passt — und sagen es, wenn nicht.
- 02
Build
Pipelines, Eval-Suite, Service. Wöchentliche Demos auf echtem Code in Ihrem Repo. Kein Big-Bang am Ende.
- 03
Operate
Handover, Monitoring-Setup, on-call-Phase. Nach sechs Monaten betreibt Ihr Team — wir bleiben erreichbar.
Erstgespräch
ML-Engineering — sprechen wir darüber.
30 Minuten, keine Folien, keine Verkaufsschleife. Am Ende sagen wir, ob das passt — oder was besser wäre.