MLOps-Beratung und -Entwicklung
MLOps-Beratung und -Entwicklung: Machine-Learning-Plattformen, CI/CD für Modelle, Experiment-Tracking und Model Registries, Model Serving und Autoskalierung, GPU-Infrastruktur, Drift-Monitoring, LLMOps für Anwendungen mit Sprachmodellen und Modell-Governance, mit dedizierten MLOps-Ingenieuren für Ihr Team oder einer MLOps-Plattform, die wir Ende-zu-Ende umsetzen.
MLOps-Arbeit, die wir übernehmen
Einrichtung der Machine-Learning-Plattform
Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform oder Databricks oder Kubeflow und MLflow auf Ihrem eigenen Kubernetes-Cluster, in Terraform definiert, mit getrennten Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebungen und Zugriff über Ihren Identitätsanbieter.
Experiment-Tracking und Model Registry
Läufe, Parameter, Metriken und Artefakte werden in MLflow 3 oder Weights & Biases protokolliert, und jedes Modell wird mit dem Code, den Daten und den Parametern registriert, aus denen es entstanden ist, und dann über eine dokumentierte Freigabe in die Produktion überführt statt über eine von Hand kopierte Datei.
CI/CD für Machine Learning
Trainingscode wird bei jedem Pull Request gelintet und getestet, Daten- und Modellprüfungen laufen in GitHub Actions, Azure DevOps oder GitLab CI, und ein neues Modell wird nur freigegeben, wenn es das aktuelle am vereinbarten Evaluierungsdatensatz schlägt.
Inferenz-Endpunkte und Autoskalierung
Echtzeit- und Batch-Inferenz auf KServe, Ray Serve, BentoML, SageMaker-AI-Endpunkten oder Online-Endpunkten von Azure Machine Learning, auf null skaliert, wenn ein Modell ruht, über Canary- und Shadow-Deployments ausgerollt, mit gemessener Latenz und gemessenen Kosten pro tausend Vorhersagen.
Modell-Monitoring und Drift-Alarme
Eingabe-Drift, Vorhersage-Drift und Live-Genauigkeit gegen verzögerte Ground Truth werden in Evidently, Arize oder Ihrem Grafana-Stack verfolgt, Alarme an das Team geleitet, dem das Modell gehört, und das Retraining wird durch einen vereinbarten Schwellenwert ausgelöst statt durch einen Kalender.
GPU-Infrastruktur und Kosten
GPU-Node-Pools auf AKS, EKS oder GKE mit dem NVIDIA GPU Operator, in Kueue oder Ray eingereihte Trainingsjobs, Spot-Kapazität für Läufe, die von Checkpoints fortsetzen, und Inferenzkosten, die durch Quantisierung, Batching und passend dimensionierte Instanzen sinken.
Einrichtung eines Feature Stores
Feast, Databricks-Feature-Tabellen oder der Feature Store in SageMaker AI, sodass Training und Live-Vorhersagen Merkmale lesen, die vom selben Code berechnet wurden, mit zeitpunktgenauen Joins für Trainingsdatensätze und Abfragen mit geringer Latenz fürs Serving.
LLMOps
Prompts und Retrieval-Einstellungen werden wie Code versioniert, jedes Release durch einen Evaluierungslauf abgesichert, Traces in MLflow oder Langfuse erfasst, ein Gateway wie LiteLLM sorgt für Routing, Ratenbegrenzung und Kosten pro Team, und Open-Weight-Modelle werden mit vLLM auf KServe bereitgestellt.
Modell-Governance und Audit-Trail
Model Cards, Lineage von den Quelldaten bis zum Deployment, Freigabeprotokolle und Zugriffs-Logs werden in der Registry geführt, in der Form, die die Dokumentationspflichten von ISO/IEC 42001 und dem EU AI Act verlangen, wobei personenbezogene Daten in Trainingsdatensätzen so erfasst werden, dass sie auf Anfrage entfernt werden können.
MLOps-Ingenieure einstellen
Dedizierte MLOps-Ingenieure
MLOps-Ingenieure, die in Vollzeit zu Ihrem Team gehören, in Ihren Tools und Ihrem Prozess arbeiten und an Ihren Lead berichten. Sie führen die Interviews; wir tragen den ukrainischen Vertrag, die Gehaltsabrechnung, die Rechnungsstellung und den Urlaub.
Projekte im Bereich MLOps
Ein abgegrenztes Arbeitspaket im Bereich MLOps mit festem Umfang, festem Plan und einem benannten Verantwortlichen auf unserer Seite, der das Ergebnis verantwortet und den Fortschritt in Ihren Kanälen berichtet.
MLOps als laufender Service
MLOps als fortlaufende Leistung: jeden Monat dieselben Personen, ein Backlog, das Sie priorisieren, und Stunden, die Sie in unserem Portal und auf der Rechnung einsehen können.
Die Seite zum dedizierten Team erklärt, wie Spezialisten zu Ihrem Team stoßen, und die Seite zum Outsourcing behandelt Projektlieferung, Übernahmen und unsere Abrechnung.
Wer sich bei Ihnen um MLOps kümmert
MLOps-Ingenieure
Pipelines, Registries, Serving und Monitoring
Machine-Learning-Ingenieure
Die Modelle und Evaluierungen, die die Pipelines ausführen
Cloud- und DevOps-Ingenieure
Kubernetes, GPUs, Netzwerk und Terraform
Data Engineers
Feature-Pipelines und Trainingsdaten
Python-Entwickler
APIs und Dienste rund um die Modelle
Modelle, die die Produktion erreichen und dort bleiben
Die meiste MLOps-Arbeit ist Ingenieurarbeit rund um das Modell: Training, das sich aus Code- und Datenversionen wiederholen lässt, eine Registry mit Lineage, durch Evaluierung abgesicherte Releases und ein Monitoring, das dem Verantwortlichen sagt, wenn die Genauigkeit nachlässt. Ein bestehendes Setup wird zuerst nur mit Lesezugriff geprüft, und Sie erhalten eine schriftliche Liste der Lücken nach Risiko, bevor sich etwas ändert.
Die Plattform ist Code wie jeder andere: Infrastruktur in Terraform, Pipelines in Git, CI, die sich mit föderierten Zugangsdaten statt gespeicherter Schlüssel in der Cloud anmeldet, Secrets in einem Tresor und Abhängigkeiten auf aktuellen Releases, sodass der Weg eines Modells in die Produktion jedes Mal derselbe ist und sich nachträglich prüfen lässt.
Weitere Daten- und KI-Leistungen von uns
KI und Machine Learning
Services für die Entwicklung von KI und Machine Learning: Prognosen, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, Computer Vision, NLP und Spracherkennung sowie MLOps, mit dedizierten Machine-Learning-Engineers oder Projektlieferung.
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.
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 zu MLOps
In welchen Branchen arbeiten Ihre MLOps-Ingenieure?
KI- und Datenprodukte, bei denen jede Woche viele Modelle trainiert und ausgerollt werden; Fintech, für Betrugs- und Kreditmodelle, die einem Audit standhalten müssen; E-Commerce und Handel, für Empfehlungs-, Such- und Prognosemodelle; Healthcare, für Modelle, die nachvollziehbare Trainingsdaten brauchen; Werbung und Marketing-Technologie, für täglich neu trainierte Gebots- und Zielgruppenmodelle; und Enterprise-SaaS, für Machine-Learning-Funktionen im Produkt.
Brauchen wir Kubeflow, oder genügt eine verwaltete Plattform?
Eine verwaltete Plattform wie Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform oder Databricks deckt die meisten Teams mit einer Handvoll Modellen ab, die keine Cluster betreiben wollen. Kubeflow, KServe und MLflow auf Kubernetes lohnen sich, wenn Sie viele Modelle betreiben, dieselbe Plattform in mehreren Clouds brauchen oder die GPU-Kosten direkt steuern wollen.
Können Sie Modelle aus den Notebooks unserer Data Scientists in die Produktion bringen?
Ja. Der Notebook-Code wird zu einer getesteten Trainings-Pipeline, das Modell wird mit seinen Daten und Parametern registriert, hinter einem Endpunkt oder als Batch-Job bereitgestellt und überwacht, während Ihre Data Scientists weiter so arbeiten wie heute.
Wie schnell können MLOps-Ingenieure starten?
Steht für die Position MLOps-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 MLOps-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.
Sollen Ihre Modelle zuverlässig in die Produktion gelangen?
Sagen Sie uns, wie viele Modelle Sie betreiben, wo sie trainiert werden und wie sie heute in die Produktion gelangen. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine Antwort: einen Review-Plan, Kandidatenprofile oder eine erste Liste der zu schließenden Lücken.