Python-Entwickler für Machine Learning im Betrieb.
Wenn Sie Python für Machine Learning und Daten brauchen, können unsere Entwickler ein System im Betrieb vorweisen. Die Nachfrageprognose auf PyTorch und XGBoost, die wir für FeelEat gebaut haben, hält im laufenden Betrieb 98% Genauigkeit, gespeist von Airflow-Pipelines und durch automatisiertes Nachtrainieren genau gehalten. Dasselbe Team schneidet Ihre Python-Arbeit zu, liefert sie aus und überwacht sie.
Wir beginnen mit Ihren Daten.
Ein bezahlter Discovery-Sprint
Zuerst prüfen wir, ob das wirklich ein Machine-Learning-Problem ist, und wir sehen uns die Daten an, die Sie heute tatsächlich haben. Der Sprint schliesst mit einem Umfangsdokument, einer Architektur und einer kalkulierten Roadmap.
Vereinbarte Kosten, kein laufender Zähler
Preis und Zeitplan werden vor jeder Entwicklung festgelegt. Wir bepreisen das Ergebnis, damit Forschungszeit nicht still zu einer offenen Rechnung wird.
Ein Senior-Python-Team baut Baseline zuerst
Wir bauen zuerst eine einfache Baseline, und jede zusätzliche Komplexität muss sie schlagen. Die Baseline gibt Ihnen ausserdem eine Zahl, an der sich jedes spätere Modell messen lässt.
Nachtrainieren nach dem Launch
Automatisiertes Nachtrainieren ist von Anfang an eingebaut. Wenn FeelEat Gerichte ergänzt oder Standorte eröffnet, wird die Genauigkeit verfolgt und das Modell mit den neuen Daten nachtrainiert. So bleiben die Prognosen bei 98%.
Die Python-Disziplinen hinter produktivem ML.
KI-/ML-Engineering
Modelle mit PyTorch, XGBoost und scikit-learn, dazu feste Evaluationssets und Monitoring, damit sie auch mit echten Daten weiter funktionieren.
KI-/ML-LösungenData Engineering
Jedes Modell hängt an dieser Schicht: Airflow-Pipelines, Event-Erfassung und ein Warehouse, das verstreute Betriebsdaten an einem prüfbaren Ort zusammenführt.
Data Engineering & AnalyticsKI-Agenten
Werkzeugnutzende Agents mit deterministischen Leitplanken, menschlichen Freigabeschritten und harten Kostenbudgets, wobei jede Aktion in einem Audit-Log landet.
KI-AgentenDas Produkt um das Modell herum
Die Plattform, die APIs und die Telemetrie um Ihren Python-Kern, gebaut vom selben Unternehmen, damit das Modell ein Produkt hat, in dem es arbeitet.
SaaS-EntwicklungEine Python-Prognoseplattform, die sich alle vier Stunden aktualisiert.
FeelEat Nachfrageprognose — Python über einem laufenden Betrieb
Für FeelEat haben wir die Nachfrageprognose pro Standort und pro Gericht in Python gebaut. PyTorch lernt die langfristigen Muster (Saisonalität, Trend, wie eine Aktion anläuft und abklingt), und XGBoost formt aus den kombinierten Merkmalen scharfe, nachvollziehbare Entscheidungen. Airflow steuert die Pipelines auf PostgreSQL und AWS.
Fragen vor dem Engagement von Python-Entwicklern
Schreiben Sie es in ein Briefing. Ein Senior-Engineer liest es und antwortet innerhalb eines Arbeitstages.
Welche Python-Arbeit macht CODT Technologies tatsächlich?
Produktives Machine Learning und das Data Engineering darunter: PyTorch, XGBoost, TensorFlow, scikit-learn und ONNX für die Modelle; Airflow, PostgreSQL und AWS für die Pipelines, die sie füttern. Bei den Grenzen sind wir klar. Unsere benannten Webplattformen laufen auf TypeScript und Node.js, wenn Sie also einen Django-Shop brauchen, sagen wir Ihnen das. Engagieren Sie unsere Python-Entwickler für die Modell- und Datenschicht, die stimmen muss.
Warum PyTorch und XGBoost zusammen?
Jedes Werkzeug tut, was es am besten kann. PyTorch lernt Muster über die Zeit (mehrjährige Saisonalität, langsame Trends, wie eine Aktion anläuft und abklingt) und gibt sie als Merkmale zurück. XGBoost trifft darauf scharfe, nachvollziehbare Entscheidungen über alle Merkmale. Diese Aufteilung steht hinter den 98% Genauigkeit im Betrieb.
Wie bleibt ein Modell nach dem Launch genau?
Die Genauigkeit wird an den tatsächlichen Ergebnissen gemessen, und Drift löst ein Nachtraining mit frischen Daten aus. Ein neuer Standort startet mit Modellen von ähnlichen Standorten, bis er eigene Daten hat.
Welche Ergebnisse hat Ihre Python-Arbeit gebracht?
Die Prognoseplattform, die wir für FeelEat gebaut haben, läuft mit 98% Genauigkeit und hat Fehlbestände um 58% und Überbestand um 41% gesenkt. Die vollständige Fallstudie mit der Bauweise ist auf dieser Seite verlinkt.
Gehören die Datenpipelines zum Python-Auftrag?
Ja. Der Auftrag umfasst Event-Erfassung, Airflow-Pipelines, Warehousing und Governance, damit die ML-Schicht aus einer prüfbaren Quelle liest und niemand jede Nacht CSV-Dateien zusammenführen muss.
Wem gehören Code, Modell und Daten?
Alles gehört Ihnen: der Python-Code, die trainierten Gewichte, die Pipelines und die Infrastrukturkonfiguration, übergeben bei Lieferung. Eine Support-Kopie bleibt nur mit Ihrer schriftlichen Erlaubnis bei uns, und ein NDA unterzeichnen wir auf Anfrage.
Wie schnell können Python-Entwickler starten?
Ein Senior-Engineer antwortet innerhalb eines Arbeitstags. Danach folgt ein bezahlter Discovery-Sprint, der mit einem schriftlichen Umfang und einem fixen Angebot endet. Das Build-Team startet 4–5 Arbeitstage nach Ihrer Unterschrift unter das Angebot. Bei Python-Arbeit gehören zum Sprint auch der Problemrahmen und eine Datenprüfung, und zwar bevor ein Modell gebaut wird.
Ein Problem, das es wert ist,
gut gelöst zu werden?
Erzählen Sie uns, was Sie bauen und bis wann es stehen muss. Sie bekommen eine klare Einschätzung, ob wir passen und was die Arbeit braucht.