Die Kompetenzen, für die Teams tatsächlich zu uns kommen
KI- und Machine-Learning-Engineers, die LLM-Funktionen in Produktion gebracht haben und die typischen Fehlerquellen kennen – Retrieval-Qualität, Evaluierungs-Setups, hängendes Streaming, Kosten, die in die falsche Richtung skalieren. Auf der TypeScript-Seite heißt das Mastra, Vercel AI SDK und Postgres mit pgvector; auf der .NET-Seite Semantic Kernel und Kernel Memory. Full-Stack- und Backend-Entwickler für .NET, Node, Python, Java und PHP. Mobile-Entwickler für iOS und Android. Data Engineers für Pipelines, Data Warehousing und die Integrationsarbeit, die Analysen verlässlich macht. DevOps- und Cloud-Engineers für AWS, Azure und GCP.
Ein häufiges Muster: ein fähiges internes Team, in dem niemand bisher ein Sprachmodell in Produktion gebracht hat. Ein oder zwei erfahrene Entwickler an ihrer Seite für ein paar Quartale ändern das dauerhaft – das Wissen bleibt in Ihrem Team, statt mit einem externen Dienstleister zu gehen.
