Reproducibility
Infrastructure-as-Code, versionierte Modelle, deterministisches Testing. Jedes Deployment ist wiederholbar und nachvollziehbar.
Technologie
Wie wir Architektur, Betrieb und Automatisierung denken.
Präzision, Stabilität und Kontrolle – unsere Systeme verbinden Daten, KI und Automatisierung in einer modularen Architektur, die sich in reale Produktionsumgebungen übertragen lässt.
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Alle Komponenten entstehen inhouse. Aktuell in geschlossener Evaluierung mit ausgewählten Industriepartnern.
Systemarchitektur
Vier Ebenen – entwickelt für industrielle Realitäten.
1. Datenebene
Strukturierte Erfassung, Validierung und Normalisierung technischer Daten. Ergebnis: belastbare, versionierte Datenströme mit dokumentierter Herkunft.
2. Bewertungsebene
ML-Modelle extrahieren Merkmale und liefern interpretierbare Bewertungen mit Konfidenz – kalibriert auf Ihre Qualitätskriterien, nicht auf externe Benchmarks.
3. Orchestrierungsebene
Regelbasierte Workflows mit definierten Freigabe- und Eskalationspunkten. Integration in bestehende Systeme via REST, Webhooks oder Batch-Prozesse.
4. Betriebsebene
Containerisiertes Deployment mit Observability-Stack, automatisiertem Rollback und definierten KPIs für Latenz, Durchsatz und Verfügbarkeit.
Technische Prinzipien
Security by Design
Least-Privilege-Zugriff, verschlüsselte Datenpfade, isolierte Netzwerksegmente. Audit-Logs für alle sicherheitsrelevanten Operationen.
Operational Excellence
Definierte SLAs, automatisiertes Monitoring, strukturierte Incident-Response. Keine "Best Effort"-Ansätze im Produktivbetrieb.
Integration First
API-first Design, dokumentierte Schnittstellen, Kompatibilität mit gängigen ERP/MES-Systemen. Cloud-agnostisch, on-prem-fähig.
Stack & Infrastruktur
Kerntechnologien
Python · TypeScript · Docker · Kubernetes · PostgreSQL · Redis
ML & Data Processing
PyTorch · scikit-learn · OpenCV · Pandas · LLM-Integrationen (Claude API, OpenAI)
DevOps & Observability
Terraform · GitHub Actions · Prometheus · Grafana · ELK Stack · Sentry
Deployment-Szenarien
- On-Premises: Vollständige Luftgapped-Fähigkeit, keine externen Abhängigkeiten im Betrieb
- Cloud: AWS/Azure/GCP mit definierter Datenresidenz
- Hybrid: Edge-Processing mit zentraler Orchestrierung
Betriebsverantwortung
Datensouveränität
Strikte Datenlokalität nach Kundenanforderung. On-Premises-Deployments ohne Cloud-Abhängigkeiten. Verschlüsselung at-rest und in-transit nach aktuellen Standards (AES-256, TLS 1.3).
Change Management
Strukturierte Release-Prozesse mit Staging-Environment, automatisierten Regressionstests und dokumentierten Rollback-Szenarien. Keine "Hot-Fixes" im Produktivbetrieb ohne Freigabe.
Technische Gespräche
Detaillierte Architekturentscheidungen, Integrationspfade und Security-Konzepte teilen wir ausschließlich in vertraulichen technischen Reviews – direkt, ohne Sales-Ebene.