Data & AI Engineering | Anexia Digital Engineering
Daten und KI in Produktion bringen.
Von der Datenpipeline bis zum produktiven Modell: Wir bauen Systeme, die aus Rohdaten belastbare Vorhersagen und automatisierte Entscheidungen machen.
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ML · Analytics · Vision
Vom Rohdatensatz zur Wertschöpfung
KI ist nur so gut wie ihre Datenbasis. Wir bauen zuerst verlässliche Pipelines und ein sauberes Data Warehouse – dann Modelle, die im Betrieb tragen. Kafka, Spark und Airflow bilden die Pipeline; trainiert wird mit TensorFlow oder scikit-learn, angebunden über MLOps und REST-APIs mit Monitoring gegen Model Drift.
Data Engineering
ETL, Streaming mit Kafka und Spark, Data Warehouse als konsistente Grundlage.
Machine Learning
Modelle mit TensorFlow und PyTorch für Prognose, Klassifikation und Automatisierung.
Produktiv statt Prototyp
Modelle werden über APIs eingebunden, überwacht und kontinuierlich verbessert.
Governance eingeplant
Regelkonformität nach EU AI Act von Anfang an mitgedacht.
Von der Pipeline zum Modell
Machine Learning Engineering
Produktive ML-Systeme statt Notebook-Experimente – vom Training bis zum Deployment.
Data Engineering
Datenplattformen, Pipelines und Warehouses als Fundament datengestützter Wertschöpfung.
Predictive Analytics
Prognosemodelle für Nachfrage, Churn oder Wartungsbedarf (Predictive Maintenance).
Conversational AI
Chatbots und Assistenten für Support und interne Prozesse.
Computer Vision
Bild- und Videoanalyse für Qualitätskontrolle, Erkennung und Automatisierung.
MLOps & Betrieb
Modelle über APIs eingebunden, überwacht und kontinuierlich nachtrainiert.
Von Rohdaten zu Wertschöpfung
Datenbasis
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Modelle
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Betrieb
1 von 3
Datengetrieben. Bringen wir Ihre Daten in produktive Modelle.
Von der Pipeline bis zum produktiven Modell bringen wir Ihre Daten zum Arbeiten – von der ERP- oder IoT-Quelle bis zur Bedarfsprognose. Sprechen Sie mit unseren Data Engineers.
