Engineering für Cloud, Data & AI.
Wir bauen Plattformen, Daten- und ML-Lösungen: Cloud Foundations & Landing Zones, Lakehouse/Data Platform, GenAI/LLM-Anwendungen – sicher, skalierbar, messbar.
Cloud · Data · AI
Klar. Technisch. Wirksam.
Kompetenzen entlang der Wertschöpfung – von Cloud-Fundamenten bis GenAI-Anwendungen.
Cloud & Platform Engineering
Foundations, Landing Zones, IDP/Developer Portals, GitOps, IaC.
Data Platform & Lakehouse
Batch/Streaming, Governance, Quality, Catalog, Reverse ETL.
Applied AI/ML & GenAI
LLMs/RAG, CV/NLP, Feature Stores, Online Inference, Evaluation.
MLOps & LLMOps
Pipelines, CI/CD für Modelle, Monitoring, Prompt/Guardrails, Registry.
Modernisierung & Microservices
Domain-Driven Design, Eventing, API-Design, Strangler-Figur.
Security & Compliance
Zero Trust, Secrets/KMS, IAM, Threat Modeling, DSGVO-by-default.
Lösungen
End-to-End von Strategie bis Betrieb – mit klaren Metriken (Time-to-Market, Zuverlässigkeit, Kosten, Risiko).
Cloud Foundations
Multi-Account/Subscription-Setup, Netzwerk, Identitäten, Observability, Kostenkontrolle.
Data Platform
Lakehouse, Governance & Lineage, Self-Service Data, Realtime & ML-Features.
GenAI & LLM-Apps
RAG, Tools/Agents, Evaluations, Guardrails, Kosten/Latency-Optimierung.
Platform Engineering
Interne Dev-Plattform (IDP), Golden Paths, Templates, Self-Service Deployments.
SRE & DevOps
SLIs/SLOs, Error Budgets, Incident Response, Release-Automatisierung.
Data Analysis
Threat Modeling, Shift-Left, Secrets/KMS, DSGVO, Privacy-Preserving ML.
CASE STUDY
Von Monolith zu AI-fähiger Plattform
Migration auf Cloud-Foundations, Aufbau einer Data-Plattform und Einführung von MLOps. Ergebnis: schnellere Releases, reproduzierbare Modelle, bessere Observability.
- Platform Engineering: Developer Portal & Golden Paths
- Data Platform: Lakehouse, Catalog, Quality Gates
- AI: RAG-Service mit Evaluations & Guardrails
FAQ
- Welche Clouds unterstützt ihr?
- AWS, Azure – Cloud-neutral, mit IaC und GitOps für reproduzierbare Umgebungen.
- Wie startet ein Projekt?
- Mit einem Discovery-Sprint: Ziele, Architektur, Roadmap und messbare Outcomes.
- Wie integriert ihr AI/ML?
- Über MLOps/LLMOps: Datenqualität, Trainings-/Inference-Pipelines, Evaluations, Monitoring & Guardrails.
- Security & Compliance?
- Security-by-Design, Least Privilege/IAM, Secrets/KMS, Audit-Trails, DSGVO-Konformität.
- Übernehmt ihr den Betrieb?
- Ja – SRE-Modell mit SLOs/Error Budgets und kontinuierlicher Kosten-/Leistungsoptimierung.
Lass uns starten
Sag uns kurz, was du brauchst – wir melden uns mit einem konkreten Vorschlag.
- Antwort binnen 24h
- Technik & Design aus einer Hand
- Skalierbar auf AWS/Azure