AI- und Daten-Pipelines mit echtem Engineering-Nutzen
Individuelle AI-Agenten, Azure-OpenAI-Integrationen und Data Warehouses — mit Guardrails, messbaren Ergebnissen und ohne Hype.
Was wir liefern
Wir helfen Teams, AI pragmatisch einzusetzen — von Microsoft-Fabric-Data-Warehouses und TimescaleDB-Pipelines bis zu Azure-OpenAI-Agenten, die echte Engineering-Arbeit automatisieren.
Data Warehouse und Analytics-Plattform
Microsoft Fabric, TimescaleDB oder individuelle PostgreSQL-basierte Pipelines. Zentralisierte Daten aus heterogenen Quellen, automatisierte ETL und Echtzeit-Reporting.
Individuelle AI-Agenten
Von Azure OpenAI angetriebene Agenten zur Automatisierung repetitiver Arbeit — Code-Review, Dokumentenverarbeitung, internes Reporting oder kundenseitiges Tooling.
Azure-OpenAI-Integration
Anbindung an Azure OpenAI Service, Aufbau einer RAG-Pipeline über Ihre eigenen Daten, sicherer Modellzugriff und Optimierung der Inferenzkosten.
AI-Tools für Engineering-Teams
GitHub-Copilot- und Cursor-Rollout mit Guardrails und Team-Onboarding. Messbare Produktivitätssteigerungen — nicht nur ein neues Tool, das niemand nutzt.
Magistra a.s. — Datenplattform für Apothekenkette
Microsoft-Fabric-Data-Warehouse, das 200+ Apotheken integriert. Automatisierte ETL-Pipelines ersetzen manuelle Exporte. Echtzeit-Reporting und 360°-Kundensicht über alle Kanäle.
Wann Sie uns ansprechen sollten
Daten sind in Silos — Reporting ist manuell und langsam
Geschäftsentscheidungen stützen sich auf Tabellen und manuelle Exporte. Sie brauchen eine zentrale Datenplattform mit automatisierten Pipelines und Echtzeit-Dashboards.
Hochvolumige Datenverarbeitung mit GB/s
Netzwerk-Telemetrie, IoT-Daten oder Transaktionsströme — Sie brauchen eine Storage- und Query-Schicht, die realen Enterprise-Volumen standhält.
Sie wollen mit AI repetitive Engineering-Arbeit reduzieren
Code-Review, Dokumentation, Testgenerierung — messbare Zeitersparnis mit passenden Guardrails, kein seitlich angeschraubter Chatbot.
Technologien
- Microsoft Fabric
- TimescaleDB
- PostgreSQL
- Azure OpenAI
- GitHub Copilot
- Semantic Kernel
- RAG
- pgvector
- Azure AI Search
- Python
- Power BI
Weiterlesen
7 Min Lesezeit
Claude Batch API für Übersetzungen: 50 % günstiger, aber es ist eine Queue
In der Übersetzungspipeline für The Clinic Praha sind wir von der synchronen Claude API auf die Batch API gewechselt. 50 % Rabatt plus Prompt Caching ergeben rund 80 % Ersparnis. Der Haken liegt in der Queue — und in ein paar Fällen, in denen Batch die falsche Wahl ist.
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MCP-Server und Claude: fünf Fragen, die wir vor der ersten Codezeile beantworten
Das Model Context Protocol ist gerade ein heißes Thema. Claude an eine Datenbank anzubinden macht daraus aber noch kein Produkt. Nach mehreren Prototypen arbeiten wir mit einer Methodik aus fünf Fragen, die wir beantworten, bevor eine Zeile MCP-Server-Code entsteht — plus einer unbequemen Frage zu Admin-UIs.
Weitere Leistungen
Systeme bauen, die skalieren — ohne Engpässe
Wir entwerfen und liefern .NET-Cloud-Anwendungen von der API-Architektur bis in die Produktion. Sauberer Code, verlässliche Integrationen, keine Überraschungen unter Last.
Azure-Infrastruktur, die funktioniert — und nicht überteuert ist
Architektur, Migration und Optimierung Ihrer Azure-Umgebung. Konkrete Ergebnisse, gemessen in Performance und Kosten — nicht nur Folien.
Täglich Änderungen ausliefern — ohne Angst
Automatisierte Pipelines, Observability und Release-Management. Deployments werden zur Routine — nicht zum wöchentlichen Feuerwehreinsatz.
30-Min-Beratung mit einem Senior-Architekten vereinbaren
Unverbindlich. Kein Vertriebsdruck. Ein direktes technisches Gespräch.