AI Engineering
KI-Features die in Production funktionieren.
Keine Demos, keine Proof-of-Concepts die niemand benutzt. Wir bauen LLM-Integrationen, RAG-Systeme und AI-Workflows die echten Traffic aushalten — mit Observability, Fallbacks und Unit Economics die aufgehen.
Das Problem
80% aller AI-Projekte schaffen es nicht in Production.
Der Grund ist selten das Modell. Es ist die fehlende Engineering-Disziplin drum herum: keine Tests, keine Evals, keine Rate-Limits, keine Cost-Observability, kein strukturiertes Prompt-Management. Prototypen scheitern beim ersten echten Traffic.
Unser Ansatz
Wir sind erst Engineers, dann AI-Spezialisten.
Das heißt: Jede LLM-Integration kommt mit Testing, Monitoring, Caching und klaren Cost-Budgets. Jedes Feature hat ein Eval-Dataset bevor es shipped. Jeder Prompt ist versioniert. Wir wissen was ein p99-Outage bei einem Provider kostet und designen dafür.
Was wir bauen
LLM Integration
Claude, GPT-4, Gemini, Open-Source-Modelle via OpenRouter. Provider-agnostisch mit Fallback-Routing und Cost-Budgets pro Feature.
RAG Architekturen
Retrieval-Augmented Generation mit pgvector, Qdrant oder Weaviate. Hybrid Search, Re-Ranking, Context-Window-Management für 100k+ Dokumente.
AI Agents & Tool Use
Multi-Step Agents mit strukturiertem Tool-Calling, State-Management und Guardrails. MCP-Server für Integration in bestehende Tools.
Evals & Observability
Braintrust, Langfuse oder custom Eval-Pipelines. A/B-Testing von Prompts, Regression-Detection, Cost-Dashboards pro Feature.
Wie wir arbeiten
6-Wochen-Zyklen. Festpreis. NDA-first.
Discovery Call
30 Min kostenfrei. NDA vorab. Wir schauen uns dein Problem an und sagen dir ehrlich ob AI hier Sinn macht — oder ob es eine billigere Lösung gibt.
Festpreis-Scope
Innerhalb 48h bekommst du ein konkretes Angebot mit Festpreis, Timeline und klar definiertem Scope. Keine vagen Schätzungen.
Sprint in Production
6 Wochen, wöchentliche Reviews, wöchentliche Deployments. Am Ende: dein Feature läuft mit echtem Traffic, nicht auf Staging.
Handover + Maintenance
Dokumentation, Evals, Dashboards — alles übergeben an dein Team. Optional: Maintenance-Retainer für Monitoring + Incident-Response.
Was du danach hast
- Ein AI-Feature das echten Traffic aushält — mit Tests, Evals und Monitoring
- Klare Cost-Economics: du weißt was jeder Request kostet und wo du optimieren kannst
- Dokumentation die dein Team lesen kann — keine Blackbox
- Prompt-Versionierung + Eval-Setup für zukünftige Iterationen
- Fallback-Strategie für Provider-Outages (mindestens 2 Provider)