Wir schaffen die Grundlage für schnelle, sichere Iteration von Modellen. Mit Feature‑Stores, Pipelines, Registries, Serving und Monitoring bringen wir ML zuverlässig in die Produktion – mit klaren Qualitätszielen, Kostenkontrolle und Governance.
Wir etablieren versionierte Datasets, Features, Modelle und Umgebungen (Data/Model/Code), inklusive Nachvollziehbarkeit und Wiederholbarkeit von Experimenten.
Wir definieren Feature‑Pipelines für Batch/Streaming, konsistente Definitionen und Materialisierung in Feature‑Stores – einschließlich Backfilling und Latenz‑SLOs.
Wir automatisieren Training/Evaluierung, tracken Runs und Metriken und führen eine Model Registry mit Lebenszyklus, Freigaben und Promotions (Dev→Staging→Prod).
Wir implementieren skalierbares Serving (Online/Batch), A/B‑ und Shadow‑Rollouts, Versionierung, Canary und Rollback – API‑basiert oder In‑DB/In‑Warehouse.
Wir messen Daten‑/Konzeptdrift, Performance, Ausfälle und Kosten, definieren Alarmierung und Playbooks und schließen Feedback‑Loops für Retraining.
Wir verankern Rollen/Rechte, Audit‑Trails, PII‑Schutz, Responsible‑AI‑Leitlinien und Dokumentation (Model Cards, Datasheets) entlang des ML‑Lebenszyklus.
Ergebnis sind nachvollziehbare ML‑Prozesse mit verlässlichen Deployments und messbarer Qualität.
Möchten Sie ML zuverlässig in Produktion bringen und iterierbar machen? Sprechen Sie uns an – wir etablieren Ihren MLOps‑Rahmen von Grund auf oder modernisieren bestehende Setups.