Entwicklung von KI und Machine Learning
Entwicklung von KI und Machine Learning: Prognosemodelle und Forecasting, Betrugserkennung und Risikobewertung, Empfehlungssysteme, Computer Vision, Natural Language Processing und Spracherkennung, auf Ihren Daten trainiert und mit MLOps im Betrieb gehalten, mit dedizierten Machine-Learning-Ingenieuren für Ihr Team oder einem Machine-Learning-Projekt, das wir Ende-zu-Ende umsetzen.
Was wir mit KI und Machine Learning bauen
Prognosemodelle und Forecasting
Nachfrage- und Absatzprognosen, Churn- und Customer-Lifetime-Value-Vorhersagen und Lead Scoring aus Ihrer eigenen Historie, mit LightGBM, XGBoost oder CatBoost auf tabellarischen Daten und statsforecast oder vortrainierten Zeitreihenmodellen wie Chronos und TimesFM, jedes vor dem Release an einer einfachen Baseline gemessen.
Betrugserkennung und Risikobewertung
Transaktionsbetrug, Kontoübernahmen und Geldwäsche-Alarme sowie Kredit- und Zahlungsrisiko-Scores, in Echtzeit aus einem Feature Store ausgeliefert, mit Schwellenwerten, die auf die Kosten eines Fehlalarms für Ihre Prüfer abgestimmt sind, und jedem Score, der mit SHAP Merkmal für Merkmal erklärt wird.
Empfehlungen und Suchranking
Empfehlungen für Produkte, Inhalte und Next-Best-Actions mit Two-Tower-Retrieval und einem Ranking-Modell darüber, Suchergebnisse per Learning to Rank neu sortiert und jede Änderung in einem A/B-Test an Klicks, Conversion oder Umsatz beurteilt statt allein an Offline-Werten.
Computer Vision
Klassifikation, Objekterkennung, Segmentierung und OCR in PyTorch, aus vortrainierten Modellen wie Ultralytics YOLO, Vision Transformers und Segment Anything auf Ihren gelabelten Bildern feinabgestimmt und nach ONNX Runtime, TensorRT oder Core ML exportiert, wenn das Modell auf einem Gerät laufen muss.
Natural Language Processing
Textklassifikation, Entitätsextraktion, Stimmungsanalyse und semantische Ähnlichkeit mit feinabgestimmten Transformer-Modellen von Hugging Face, auf Englisch, Ukrainisch und in anderen Sprachen, wo ein kleines, selbst gehostetes Modell pro Dokument schneller und günstiger ist als der Aufruf eines großen Sprachmodells.
Sprache und Audio
Spracherkennung mit Whisper oder NVIDIA Parakeet, angepasst an Ihr Vokabular und Akzente, Sprechertrennung mit pyannote, Anruftranskription und -analyse für Contact Center und Text-to-Speech, im Batch oder als Stream.
Werbe- und Preismodelle
Klick- und Conversion-Vorhersage, Gebotsoptimierung, Uplift-Modelle, die zeigen, welche Kunden eine Kampagne tatsächlich verändert, Kundensegmentierung und dynamische Preisgestaltung, jedes in einem kontrollierten Experiment getestet, bevor es Budgets steuert.
Trainings-Pipelines und MLOps
Training, Evaluierung und Registrierung als Pipeline in MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, der Gemini Enterprise Agent Platform (dem Nachfolger von Vertex AI) oder Databricks, mit in DVC oder Delta-Tabellen versionierten Daten, sodass sich jedes Modell in der Produktion auf seinen Code, seine Daten und seine Parameter zurückführen lässt.
Model Serving und Monitoring
Modelle, die hinter FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton (früher Triton Inference Server) oder KServe bereitgestellt oder mit ONNX Runtime innerhalb einer .NET- oder Java-Anwendung ausgeführt werden, mit in Evidently überwachter Drift und Vorhersagequalität und einem Retraining-Lauf, wenn die Genauigkeit unter die mit Ihnen vereinbarte Grenze fällt.
Machine-Learning-Ingenieure einstellen
Dedizierte Machine-Learning-Ingenieure
Machine-Learning-Ingenieure, die in Vollzeit zu Ihrem Team gehören, in Ihren Repositories, Ihrem Tracker und Ihren Meetings arbeiten und an Ihren Lead berichten. Sie führen die Interviews; wir tragen den ukrainischen Vertrag, die Gehaltsabrechnung, die Rechnungsstellung und den Urlaub.
Projektumsetzung mit KI und Machine Learning
Ein Team, das das KI und Machine Learning-Projekt vom Scope bis zum Release führt: Schätzung, Umsetzung, Tests und Deployment, mit einem Tech Lead auf unserer Seite, der Plan und Qualität verantwortet.
Support und Übernahmen für KI und Machine Learning
Ein bestehendes KI und Machine Learning-System, das von einem anderen Team übernommen oder am Laufen gehalten wird: zuerst eine rein lesende Prüfung und eine schriftliche Risikoliste, dann Fixes und neue Funktionen in der Reihenfolge ihrer Wirkung.
Die Seite zum dedizierten Team erklärt, wie Spezialisten zu Ihrem Team stoßen, und die Seite zum Outsourcing behandelt Projektlieferung, Übernahmen und unsere Abrechnung.
Wer an Ihrem KI und Machine Learning-Projekt arbeitet
Machine-Learning-Ingenieure
Modelle, Evaluierung, Serving und MLOps
Data Scientists
Problemdefinition, Experimente und Statistik
Data Engineers
Trainingsdaten und Feature-Pipelines
Python-, .NET- und Java-Entwickler
Die Dienste und Anwendungen, die das Modell aufrufen
QA-Ingenieure
Testautomatisierung für modellgestützte Funktionen
Trainiertes Modell oder Sprachmodell
Ein auf Ihrer eigenen Historie trainiertes Modell passt zu strukturierten Daten mit klarem Ziel: eine Zahl, die vorherzusagen ist, eine Klasse, die bestimmt werden soll, ein Ausreißer, der erkannt werden soll, ein Artikel, der empfohlen werden soll. Es ist pro Vorhersage günstig, seine Ergebnisse lassen sich Merkmal für Merkmal erklären, und es wird besser, je mehr gelabelte Daten sich ansammeln. Ein großes Sprachmodell passt zu Text, Dokumenten und Konversation, wo gelabelte Beispiele knapp sind und die Ausgabe Sprache ist. Viele Produkte nutzen beides, und wir empfehlen eines pro Problem.
So oder so beginnt die Arbeit mit einer Baseline und einem mit Ihnen vereinbarten Evaluierungsdatensatz, damit ein Modell etwas Messbares schlagen muss, bevor es live geht. Trainingsläufe sind aus Code- und Datenversionen reproduzierbar, Tests laufen in der Pipeline, und die Trainingsdaten bleiben in Ihrem Cloud-Konto, wobei personenbezogene Daten pseudonymisiert werden, bevor sie verwendet werden.
Weitere Daten- und KI-Leistungen von uns
Data Engineering
Services für Data Engineering: ETL-Pipelines, Spark, dbt und Streaming, Data Warehouses und Lakehouses auf Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift und Microsoft Fabric, mit dedizierten Data Engineers oder Projektlieferung.
Datenanalyse und Power BI
Services für Datenanalyse und Power BI: Dashboards in Power BI, Tableau und Looker, Produktanalytik, A/B-Tests, Finanz- und Marketing-Reporting, mit dedizierten Datenanalysten und BI-Entwicklern oder Projektlieferung.
Datenbankentwicklung
Services für Datenbankentwicklung und -administration: Schema-Design, Query-Tuning, Migrationen und Backups auf SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle und MongoDB, mit dedizierten Datenbankentwicklern und DBAs oder Projektlieferung.
Entwicklung von Computer Vision
Services für die Entwicklung von Computer Vision: Objekterkennung, visuelle Inspektion, OCR, Videoanalyse, medizinische Bildgebung und Modelle auf Edge-Geräten, mit dedizierten Computer-Vision-Engineers oder Projektlieferung.
Datenannotation
Services für Datenannotation und Labeling für KI: Labeling von Bildern, Videos, Texten, Audio und LiDAR, RLHF- und Evaluierungsdaten, mit Qualitätskontrolle bei jedem Batch, durch dedizierte Datenannotatoren oder Projektlieferung.
MLOps
Services und Beratung für MLOps: ML-Plattformen, CI/CD für Modelle, Model Registries, Serving und Autoskalierung, GPU-Infrastruktur, Drift-Monitoring und LLMOps, mit dedizierten MLOps-Engineers oder Projektlieferung.
Databricks-Entwicklung
Databricks-Entwicklung und -Beratung: Lakehouse-Einrichtung, Lakeflow-Pipelines, Unity Catalog, Migrationen, AI/BI, Machine Learning und Kostenkontrolle, mit dedizierten Databricks-Engineers oder Projektlieferung.
Snowflake-Entwicklung
Snowflake-Entwicklung und -Beratung: Warehouse-Design, Datenaufnahme mit Snowpipe und Openflow, dbt, Migrationen, Cortex AI, Sicherheit und Kostenkontrolle, mit dedizierten Snowflake-Entwicklern oder Projektlieferung.
Kafka und Event Streaming
Apache-Kafka-Entwicklung und -Beratung: ereignisgesteuerte Architektur, Kafka Connect und Debezium, Flink und Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK und Event Hubs, mit dedizierten Kafka-Engineers oder Projektlieferung.
Workflow-Automatisierung
Services für Workflow- und KI-Automatisierung: Flows in n8n, Make, Zapier und Power Automate, KI-Agenten in Workflows, Automatisierungen für CRM, Finanzen und Dokumente, mit dedizierten Automatisierungsentwicklern oder Projektlieferung.
Fragen zur KI und Machine Learning-Entwicklung
In welchen Branchen arbeiten Ihre Machine-Learning-Ingenieure?
KI- und Datenprodukte, bei denen das Modell das Produkt ist; Fintech, für Betrugserkennung, Kreditscoring und Transaktionsüberwachung; E-Commerce und Handel, für Empfehlungen, Suchranking, Absatzprognose und Preisgestaltung; Healthcare, für medizinische Bildanalyse, klinische Texte und Patientenrisikomodelle; Werbung und Marketing-Technologie, für Klickvorhersage, Gebote und Zielgruppenmodelle; und Enterprise-SaaS, für Churn-Vorhersage und Machine-Learning-Funktionen im Produkt.
Wie viele Daten brauchen wir für den Start?
Das hängt eher vom Problem ab als von einer Zahl an Zeilen. Der erste Schritt ist eine kurze Bestandsaufnahme dessen, was Sie haben: wie viel Historie, ob sie gelabelt ist und wie sauber sie ist. Ein Baseline-Modell auf diesen Daten zeigt, ob das Signal da ist, bevor Sie in einen vollständigen Bau investieren.
Trainieren Sie eigene Modelle oder nutzen Sie fertige KI-Dienste?
Beides. Wo ein Cloud-Dienst für Bild, Sprache oder Dokumente die nötige Genauigkeit bereits erreicht, binden wir ihn ein, denn ein eigenes Training würde mehr kosten und wenig bringen. Eigene Modelle trainieren wir, wenn Ihre Daten, Ihr Genauigkeitsziel oder Ihre Kosten pro Vorhersage über das hinausgehen, was diese Dienste bieten.
Können Sie ein Modell in unsere bestehende .NET- oder Java-Anwendung einbauen?
Ja. Das Modell kann als eigene API laufen, die Ihre Anwendung aufruft, oder nach ONNX exportiert und mit ONNX Runtime, das .NET- und Java-Bibliotheken hat, innerhalb der Anwendung ausgeführt werden. Das Zweite erspart einen Netzwerkaufruf und einen eigenen Dienst, der betrieben werden muss.
Wie schnell können Machine-Learning-Ingenieure starten?
Steht für die Position Machine-Learning-Ingenieur eine passende Person zur Verfügung, hängt der Start nur von Ihrem Interview sowie von NDA und IP-Übertragung ab. Andernfalls starten wir eine Suche, die typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen Kandidatenprofile liefert, und niemand beginnt, bevor Sie zugestimmt haben.
Wie stellen wir Machine-Learning-Ingenieure über BigTree108 ein?
Nennen Sie uns die Aufgabe, die Seniorität und die benötigten Stunden. Wir schlagen ein oder zwei Personen mit ihren Profilen vor, Sie führen die Interviews so, wie Sie Ihre eigene Neueinstellung interviewen würden, unterzeichnen einen Vertrag mit BIG TREE 108 LLC und erhalten eine Rechnung im Monat.
Wem gehören die Arbeitsergebnisse?
Sie. Jeder Spezialist hat einen unterzeichneten Vertrag mit BigTree108, der alle Arbeitsergebnisse dem Unternehmen überträgt, und unser Vertrag mit Ihnen überträgt sie an Sie weiter. Code, Designs und Dokumente werden in Ihre eigenen Repositories und Tools geliefert und nicht dort aufbewahrt, wo nur wir sie ändern können.
Haben Sie ein Machine-Learning-Problem zu lösen?
Sagen Sie uns, was Sie vorhersagen, erkennen, empfehlen oder identifizieren möchten und welche Daten Sie haben. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine Antwort: einen Plan für eine Bestandsaufnahme, Kandidatenprofile oder eine Empfehlung, wo Sie anfangen sollten.