Software-, ML- und KI-Engineering
Individuelle Modelle, Datenpipelines und LLM-Anwendungen, gebaut so, dass jedes Ergebnis prüfbar und jeder Lauf wiederholbar ist.
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Was wir bauen
Individuelle Modelle
Auf Ihren Daten trainiert, für Aufgaben, die kein Standardmodell abdeckt. Bild, Text oder Tabelle, je nachdem, worin das Problem steckt.
Datenpipelines und MLOps
Ingestion, Unterstützung beim Labeling, Versionierung und Retraining, die auch nach einem Personalwechsel weiterlaufen.
LLM-Anwendungen
Retrieval, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben rund um ein Sprachmodell, mit einem Evaluationssatz, der über den Rollout entscheidet.
Validierung und Reproduzierbarkeit
Held-out-Validierung
Splits und Metriken stehen fest, bevor das Training beginnt. So ist ein Ergebnis ein Ergebnis und keine nachträgliche Erzählung.
Reproduzierbares Training
Fixierte Daten, fixierter Code, protokollierte Läufe. Jede Zahl im Bericht lässt sich auf den Lauf zurückführen, der sie erzeugt hat.
Dokumentation im Verlauf
Nachträglich geschriebene Zulassungsunterlagen schreibt man zweimal. In regulierten Projekten entsteht die Dokumentation parallel zum Code.
Übergabe
Sie erhalten Code, Gewichte und das Trainingsprotokoll. Nichts an der Pipeline hängt daran, dass wir bleiben.
Showcase: Therapieansprechen aus Biopsie-Scans
Ein Modell auf H&E-gefärbten Biopsie-Scans
Wir haben die KI- und ML-Pipeline entwickelt, die ein Modell auf H&E-gefärbten Krebs-Biopsie-Scans trainiert, um die Ansprechwahrscheinlichkeit auf eine Therapie vorherzusagen. Die ausführliche Fassung steht auf der Seite Unsere Arbeit.
Was wir von Ihnen brauchen
Eine beschriebene Aufgabe, eine klare Label-Definition und Zugang zu einem Datensample. Daraus sagen wir Ihnen, ob das Problem lösbar ist, bevor irgendjemand unterschreibt.
Passend dazu
Sprechen wir über Ihr Modell
Schicken Sie uns das Problem und eine Beschreibung der Daten. Wir sagen Ihnen, ob es lösbar ist.
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