MLOps und produktiver Modelleinsatz
- Vom Notebook in Produktion: Packaging, Tests und Release-Gates.
- Feature-Store-Integration und reproduzierbares Experiment-Tracking.
- Modelldokumentation für Audits: Annahmen, Metriken und Grenzen.
- Hybrid-Deployment für Computer-Vision- und NLP-Workloads.
- Monitoring-Hooks für Drift, Kalibrierung und operative Fehlermodi nach Go-live.
Individuelle Entwicklung von Data-Science-Modellen
Wir entwerfen und betreiben Data-Science-Modelle für das konkrete Problem, die vorhandenen Daten und die Entscheidung, die das Modell tragen soll — nicht nach Schablone.
Vor dem Training dokumentieren wir den Entscheidungsträger, die Datenherkunft, Leakage-Risiken und die operative Nutzung des Scores. So bleibt das Modell an einen Prozess gebunden, den Sie nach unserem Ausstieg betreiben können.
Gelieferte Arbeit ist:
- Wissenschaftlich fundiert
- Im Zielprozess nutzbar
- Effizient im Training und Betrieb
- So dokumentiert, dass Audit und Betrieb möglich sind
Wir verbinden die Praxis von Data Scientists und Ingenieuren mit laufender methodischer Arbeit. Typische Felder:
Jedes Mandat planen wir mit Domänenspezialisten — wir übergeben keinen Black-Box-Score ohne Annahmen, Grenzen und einen Validierungsplan, den das Kundenteam wiederholen kann.
Jedes Vorhaben wird von Daten, Constraints und der zu stützenden Entscheidung geschnitten. Der Kanal zum Kunden bleibt in jeder Phase — vom Framing bis zur Validierung.
Wir beginnen mit der Diagnose: was messbar ist, was nicht durchsickern darf und was der Prozess tatsächlich leisten wird.
- Problem, Daten und Entscheidung vor dem Training festgehalten
- Constraints aus der Domäne, nicht aus einem generischen Playbook
- Ein Validierungsplan, den Fachleute nach der Übergabe fahren können
Support umfasst das Projekt und die Zeit nach der Übergabe: Monitoring, Retraining und Änderungen, wenn Prozess oder Daten wandern.
Ein Modell, das auf der Vorjahreskohorte lief, ist keine fertige Arbeit. Wir lassen Retraining, Alarm bei Input-Drift und Zielwechsel, wenn die Geschäftsfrage wechselt.
- Monitoring von Inputs, Outputs und einfache Datenqualitätschecks
- Retraining, wenn Prozess oder Population wandert
- Übergabenotizen, denen ein Maintainer ohne den Autor folgen kann
Qualität aus der Paarung von Domänenexperten und Ingenieuren: reproduzierbare Pipelines, dokumentierte Annahmen, Checks gegen Leakage, Bias und Betriebsfehler.
Ein Modell behandeln wir wie Produktionssoftware: versionierte Daten, ein nicht zum Tunen genutztes Testset und eine klare Aussage, worüber der Score entscheiden darf.
- Reproduzierbares Training und Evaluation
- Leakage-, Bias- und Kalibrierungschecks vor Go-Live
- Dokumentation, die ein Auditor oder ein neuer Ingenieur lesen kann