Machine Learning Engineering
Von der Datenarchitektur bis zum produktionsreifen Modell.
Technisches Erstgespräch
Ergebnisse im Detail
Definiert die Datenlandschaft, Qualitätsstandards und Integrationspfade als Grundlage für alle Modellentwicklungen.
Enthält- Datenquellen-Mapping & Qualitätsanalyse
- Schema-Design & Feature Store Architektur
- Integrations-Schnittstellen & ETL-Pipelines
Liefert getestete, optimierte Modelle mit dokumentierter Trainingshistorie und Validierungsergebnissen.
Enthält- Modell-Artefakte mit Versionshistorie
- Validierungsberichte (Cross-Val, Out-of-Sample)
- Hyperparameter-Dokumentation & Reproduzierbarkeit
Macht die Modelllogik nachvollziehbar — für Fachbereiche, Management und regulatorische Anforderungen.
Enthält- Feature-Importance & SHAP-Analysen
- Bias-Screening & Fairness-Metriken
- Erklärungsansichten für verschiedene Zielgruppen
Ermöglicht die produktive Nutzung der Modelle durch standardisierte, dokumentierte Schnittstellen.
Enthält- REST/GraphQL-API-Spezifikation
- Authentifizierung & Rate-Limiting
- SDK-Dokumentation & Beispielcode
Stellt sicher, dass Modelle im Betrieb stabil bleiben, Drift erkannt wird und Retraining-Zyklen definiert sind.
Enthält- CI/CD-Pipeline für Modell-Deployments
- Drift-Detection & Performance-Monitoring
- Alerting & Retraining-Strategie
Unser Vorgehen
- Bestehende Datenquellen & Systeme
- Business-Anforderungen & Use Cases
- Compliance-Rahmenbedingungen
- Datenarchitektur-Dokumentation als Arbeitsgrundlage
- Aufbereitete Datenpipelines
- Definierte Zielmetriken & KPIs
- Baseline-Modelle oder Benchmarks
- Trainierte Modelle + Validierungsberichte
- Trainierte Modelle aus Phase 2
- Validierungsdaten & Testszenarien
- Regulatorische Anforderungen (XAI)
- XAI-Reports + Validierungsergebnisse
- Validierte Modelle
- Ziel-Infrastruktur & Systemlandschaft
- SLA- & Monitoring-Anforderungen
- API-Schnittstellen + MLOps-Setup
Typische Szenarien
ML-Deployment im Finanzumfeld
Modell von PoC in produktive API überführt — mit Audit-Trail und Monitoring.
Reproduzierbare Pipeline + Audit-Dokumentation
Prognosemodelle für Enterprise-Entscheidungen
Aufbau eines Forecasting-Systems mit erklärbaren Empfehlungen.
XAI-Reports + Live-Monitoring-Dashboard
Datenarchitektur für ML-Readiness
Konsolidierung fragmentierter Datenquellen in eine ML-fähige Infrastruktur.
Integrierte Data Pipeline + Feature Store