MLOps & Machine Learning
Engineering Expertise
Als spezialisierter KI Engineer fokussieren wir uns auf MLOps und Machine Learning Engineering – die Brücke zwischen Data Science und produktionsreifen AI-Systemen. Unser KI Engineer Team transformiert Jupyter Notebooks in skalierbare, überwachte und wartbare ML-Pipelines. Wir implementieren CI/CD für Machine Learning, automatisierte Model-Tests, Drift-Detection und A/B-Testing für ML-Modelle. Als erfahrener KI Engineer verstehen wir die Herausforderungen des Produktionsbetriebs und entwickeln robuste Lösungen.
Die Arbeit als KI Engineer erfordert tiefes Verständnis für Software Engineering, DevOps und Machine Learning. Unser KI Engineer Team beherrscht Container-Orchestrierung mit Kubernetes, Cloud-native Deployments, Monitoring mit Prometheus und Grafana, sowie Feature Stores und Model Registries. Wir implementieren MLflow, Kubeflow und custom MLOps-Pipelines für verschiedenste Anwendungsfälle.
Production-Ready AI Systems
& Infrastructure Engineering
Als KI Engineer liegt unser Fokus auf der Entwicklung produktionsreifer AI-Infrastrukturen. Wir designen und implementieren skalierbare ML-Architekturen, die Millionen von Predictions pro Sekunde verarbeiten können. Unser KI Engineer Ansatz kombiniert moderne Cloud-Technologien wie AWS SageMaker, Google Vertex AI und Azure ML mit on-premise Lösungen für maximale Flexibilität und Kontrolle.
