ML-Pipeline Berlin — End-to-End KI für skalierbare Produkte

Wir bauen robuste ML-Pipelines, Edge-Deployments und KI-Rechner für messbaren Geschäftserfolg.

Überblick

Unsere ML-Pipeline verbindet Datenaufnahme, Feature-Engineering, Training, Validierung und CI/CD-Deployments — lokal, in der Cloud und auf Edge-Geräten.

Skalierbar: Batch und Streaming
Reproduzierbar: Versionierung & MLOps
Sicher: DSGVO-konforme Datenflüsse

Datenschutz & Compliance

Architektur

Modulare Architektur mit klaren Schnittstellen — Data Ingest, Feature Store, Model Training, Serving und Monitoring.

Technologie-Stack

Kafka, RabbitMQ
TensorFlow / PyTorch
Kubernetes, Docker

Edge-Integration

Optimierte Modelle für Embedded- und Edge-KI-Rechner.

Kernfunktionen

Pipelines orchestrieren Trainingsläufe, Validierungen und automatisches Rollout der besten Modelle.

Zentrale Speicherung versionierter Features für konsistente Trainings- und Serving-Umgebungen.

Produktives Monitoring mit Alarmen und automatischen Rückroll-Strategien.

Use Cases & Erfolgsgeschichten

Finanzmodelloptimierung

Reduktion von Rechenzeit um 40% durch optimierte Modelle auf KI-Rechnern.

Mehr erfahren

Predictive Maintenance

Edge-Deployments mit Echtzeit-Inferenz in Produktionslinien.

Kontakt

Team & Expertise

Dr. Anna Meier — Lead ML Engineer

Langjährige Erfahrung in Production ML, MLOps und Edge-Optimierung. Fokus auf DSGVO-konforme Architekturen.

Beratung anfragen Das Team

Ressourcen & Downloads

Whitepaper, Architekturvorlagen und technische Spezifikationen zum Download.

Titel	Typ
ML-Pipeline Architektur (Kurzfassung)	PDF	Herunterladen
Edge Deployment Guide	PDF	Herunterladen

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