KI ist kein Add-on mehr – sie ist ein Kernbestandteil moderner Softwarearchitekturen und Datenplattformen. Wir entwickeln AI-Agenten, die eigenständig Aufgaben übernehmen, integrieren LLMs in bestehende Systeme und bauen Automatisierungsworkflows, die manuelle Prozesse ablösen. Dabei arbeiten wir mit den Frameworks und Diensten, die produktionsreife KI heute ermöglichen – nicht mit Prototypen-Spielzeug.

Im Solutions-Engineering-Kontext bedeutet das: Architektur, die KI-Komponenten von Anfang an als First-Class-Citizens behandelt. Im BI-Kontext: automatisierte Datenaufbereitung, intelligente Anomalie-Erkennung und LLM-gestützte Analyse direkt auf der Datenplattform.

Skalierbare Systeme entstehen nicht durch Zufall, sondern durch klare Modulschnitte und saubere Servicegrenzen. Wir entwickeln Microservices, die eigenständig deploybar, unabhängig skalierbar und wartbar sind – mit FastAPI als schlanker, hochperformanter Basis für datennahe Services und Snowpark Container Services für containerisierte Workloads direkt in der Snowflake-Umgebung.

Jeder Service folgt definierten Schnittstellenverträgen aus dem Solutions Engineering. Keine Überraschungen im Betrieb, keine versteckten Abhängigkeiten zwischen Teams.

Ideen müssen schnell validierbar sein – ohne dabei technische Schulden aufzubauen, die später teuer werden. Wir entwickeln MVPs, die tatsächlich produktionsreif sind: keine Wegwerflösungen, sondern Basen, auf denen weitergebaut werden kann.

Django, React und FastAPI für Geschwindigkeit und Stabilität. Ruby und Ember.js dort, wo bestehende Codebasen es erfordern oder der Use Case es nahelegt. Das Framework ist Mittel zum Zweck – entscheidend ist, dass das MVP das richtige Problem testet und das Ergebnis belastbare Erkenntnisse für die nächste Architekturentscheidung liefert.

Software, die nicht zuverlässig deployed, überwacht und aktualisiert werden kann, ist kein Asset – sie ist ein Risiko. Wir bauen die Betriebsinfrastruktur, die dafür sorgt, dass Systeme nicht nur beim Launch funktionieren, sondern dauerhaft. CI/CD, Infrastructure as Code und Cloud-native Architekturen auf AWS und Azure sind dabei keine Kür, sondern Standard.

Wir kennen die Eigenheiten beider Cloud-Plattformen – von AWS CloudFormation und Lambda bis zu Azure DevOps und AKS – und wählen je nach Anforderung, nicht nach Gewohnheit.