Engineering

Was wir bauen

Wir entwerfen und implementieren die technische Schicht, die KI in der Produktion zuverlässig macht: Datenpipelines, LLM-Integrationsmuster, Evaluierungs-Harnesses und das operative Werkzeug, das Teams brauchen, um KI-Systeme langfristig sicher zu betreiben.

Kernkompetenzen

LLM-Pipeline-Architektur Versionierte Prompts, strukturierte Output-Validierung, Retry-Logik und Audit-Logging – die Bausteine, die eine Demo von einem verlässlichen System unterscheiden.

Evaluierung & Qualitätssicherung Automatisierte Eval-Harnesses, Golden-Test-Sets und LLM-as-Judge-Scoring. Jede Modellveränderung wird gegen eine definierte Baseline gemessen, bevor sie die Produktion erreicht.

Observability Maßgeschneiderte Instrumentierung für Token-Verbrauch, Latenzverteilung und Output-Qualität. Du erhältst Dashboards, die operative Fragen beantworten – nicht nur Fehlerzählungen.

Integrations-Engineering Saubere, dokumentierte Integrationen mit deiner bestehenden Dateninfrastruktur: ERP-Systeme, CRMs, Data Warehouses und interne APIs. Kein Lock-in.

Unsere Engineering-Standards

• Alle Produktions-Prompts sind versionskontrolliert und änderungsgeprüft
• Output-Schemata werden zur Laufzeit validiert – keine stillen Fehler
• Deployments beinhalten einen Rollback-Pfad
• Dokumentation ist ein Deliverable, kein Anhang

Wann diese Arbeit sinnvoll ist

Engineering beginnt dort, wo ein Prototyp nützliche Antworten liefert, aber dem umgebenden System noch nicht anvertraut werden kann. Typische Auslöser sind inkonsistentes JSON, Prompts aus einer Konsole, teure Wiederholungen oder eine Integration ohne klaren Rollback-Pfad. Die Frage ist nicht, ob ein Modell ein Beispiel lösen kann, sondern ob der vollständige Workflow beobachtbare Verträge besitzt.

Delivery-Modell

Wir starten mit einem repräsentativen Workflow und einer Baseline. Inputs, Outputs, Latenzerwartungen, Zugriffsschranken und menschliche Freigaben werden vor der Implementierung beschrieben. Der erste Schnitt verbindet die echte Datengrenze mit einem versionierten Prompt und einem validierten Output-Schema. Danach kommen Retries, Fallbacks, Traces und Deployment-Kontrollen nur dort hinzu, wo der Workflow sie braucht.

Typische Deliverables sind Systemkarte, Prompt-Registry, Schema-Definitionen, Evaluierungs-Harness, Integrationsadapter, operatives Dashboard, Runbook und Rollback-Verfahren. Verwandte Muster sind im LLMOps-Service und im Insight zu Produktionspipelines beschrieben.

Abhängigkeiten, Grenzen und Abnahme

Voraussetzung sind stabiler Zugriff auf repräsentative Daten, eine verantwortliche Person für den nachgelagerten Prozess und eine Umgebung, in der Logs und Secrets bewusst behandelt werden können. Ein Modell ersetzt keine fehlenden Quelldaten und keine ungeklärte Geschäftsentscheidung. Die Abnahme orientiert sich deshalb an vereinbarten Fällen: Schema-Pass-Rate, kritische Faktenprüfungen, erlaubtes Fehlerverhalten, Latenzbudget und dokumentierte Eskalation. Eine überzeugende Demo allein ist kein Abschlusskriterium. Mit einer Readiness-Frage starten.

Integrationshinweise

Die Implementierung bleibt nah am vorhandenen Stack. Adapter trennen Provider-Aufrufe von der Geschäftslogik, typisierte Verträge machen Änderungen reviewbar, und explizite Zustände halten Retries und Teilabschlüsse sichtbar. Wo ein Workflow einen menschlichen Gate braucht, wird es im Datenmodell abgebildet und nicht einer ungeschriebenen Konvention überlassen. So bleibt der erste Release klein und behält dennoch einen Weg zu weiteren Quellen, Modellen oder Interfaces.