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■ freelance workflow engineering & KI-lösungen

individuelle ML-modelle trainiert auf deinen daten

RAG-architekturen für enterprise-wissen

computer vision systeme in produktion

end-to-end MLOps & model monitoring

wir bauen

intelligente systeme

von computer vision bis RAG-architekturen — skalierbare ML-systeme entwickelt für die produktion.

DATA PIPELINE

raw → cleaned → structured → features

DATA PREPARATION

collecting & structuring your data

every ml project begins with data. we design robust pipelines that ingest, clean, and transform raw data into meaningful features — the foundation of any intelligent system.

■automated data ingestion from multiple sources
■cleaning, validation & anomaly detection
■feature engineering & selection
■data versioning & reproducibility

HOW IT WORKS

your data becomes insight

we feed your raw data into custom-trained models that identify hidden patterns, segment your users, and surface the signals that matter for your business.

import torch

from transformers import AutoModel

# load pre-trained embeddings

model = AutoModel.from_pretrained("bert-base")

embeddings = model.encode(documents)

# reduce dimensions

from sklearn.manifold import TSNE

reduced = TSNE(n_components=2).fit_transform(embeddings)

# cluster analysis

from sklearn.cluster import KMeans

clusters = KMeans(n_clusters=4).fit_predict(reduced)

# evaluate

accuracy = evaluate(clusters, ground_truth)

print(f"accuracy: {accuracy:.1%}")

# >> accuracy: 96.2%

4 segments identifiedsilhouette 0.847

your customer base automatically segmented into actionable groups — ready for targeted campaigns, personalized features, or strategic decisions.

INFERENCE OUTPUT

WHAT YOU ARE SEEING

live model inference

a trained rag pipeline processing enterprise documents in real-time. the model analyzes semantic structure, clusters content by domain, and outputs actionable recommendations.

pipelinerag + hybrid retrieval

modeltransformer-xl encoder

documents12,847 processed

RESULT

96.2%estimated accuracy

latency 127ms

false positive 0.3%

TECH STACK

tools mit denen wir intelligente systeme bauen

ml frameworks

pytorch, tensorflow, scikit-learn, hugging face

llm & rag

langchain, pinecone, chromadb, openai, anthropic

data

pandas, spark, dbt, airflow, postgresql

mlops

mlflow, wandb, docker, kubernetes, aws sagemaker

languages

python, typescript, sql, rust

infrastructure

aws, gcp, cloudflare, vercel, supabase

ffrroomm rraaww ddaattaa ttoo pprroodduuccttiioonn mmooddeellss —— eennggiinneeeerriinngg iinntteelllliiggeenntt ssyysstteemmss tthhaatt lleeaarrnn,, aaddaapptt,, aanndd ssccaallee

USE CASES

wo wir machine learning anwenden

dokumenten-intelligence

RAG-systeme, die deine enterprise-wissensbasis verstehen. semantische suche, automatisierte extraktion und intelligentes Q&A über tausende dokumente.

computer vision

objekterkennung, bildklassifikation und visuelle inspektionssysteme. von qualitätskontrolle in der produktion bis zur medizinischen bildanalyse.

predictive analytics

nachfrageprognose, churn-prediction und anomaly detection. modelle trainiert auf deinen daten — mit handlungsrelevanten business-insights.

konversationelle KI

individuelle chatbots und KI-agenten powered by LLMs. kontextbewusste assistenten, die sich nahtlos in deine bestehenden tools und workflows integrieren.

aus deinen

daten

■

wird dein

modell

■

für deinen

impact

DIRECT LINE

+49 151 403 12997

sprich direkt über dein projekt — kein formular, kein warten.

laencer KI & machine learning lösungen — individuelle ML-modelle, RAG-architekturen und computer vision von emanuel höfling