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Businessziel, Nutzer, Prozess, Datenlage und messbares Qualitätsmaß.
Digital David × Talentschmiede.ai
AI Engineering. In der Praxis.
AI Engineering aus Frankfurt: Digital David ergänzt unsere Talententwicklung mit Architektur, Produktentwicklung und Betriebserfahrung.
Engineering in der Praxis
AI-Produkte aus der Gruppe.
Live erreichbare Produkte und dokumentierte Produktlinien machen unsere Engineering-Praxis greifbar. Entdecken Sie die Anwendungen und ihre Einsatzfelder.
Recruiting AI · Live erreichbar
talenty.ai
AI-gestütztes Sourcing, Matching, Outreach und Screening als produktive Recruiting-Plattform.
Produkt ansehen ↗Conversational AI · Live erreichbar
Talky
Interviews und Kandidatenkommunikation über Telefon, Video, WhatsApp und Webchat.
Produkt ansehen ↗Document Intelligence · Produktlinie
DocuGuard.ai
Klassifizierung, Schwärzung, Prüfpfade und Human-in-the-Loop für sensible Dokumente.
Produktlinie ansehen ↗AI Security Operations · Live erreichbar
DMARCify
DMARC-Auswertung, Sender-Kategorisierung, Drift-Alerts und Policy Management.
Produkt ansehen ↗Regulated AI Workflows · Produktlinie
Factify Pharma
AI-Workflows für Research, Regulatory, Studienmanagement und Safety-Prozesse.
Produktlinie ansehen ↗Financial AI Workflows · Produktlinie
Factify Finance
AI-gestützte Dokument-, Risiko-, AML- und Compliance-Workflows für Finance.
Produktlinie ansehen ↗Capability Map
Sechs Felder. Ein produktives AI-System.
Modelle, Software, Daten und Betrieb greifen ineinander. Öffnen Sie ein Feld, um Aufgaben und Technologien zu sehen.
Agentic Systems
Multi-Agent-Orchestrierung, Agent Control Planes, MCP-Integration und automatisierte Workflows.
- Agents
- Tool use
- MCP
- Orchestration
LLM Engineering
RAG, Context Engineering, Modellauswahl, Fine-Tuning, Evals und Vektordatenbanken.
- LLMs
- RAG
- Evals
- Vector search
Conversational AI
Voice Agents, Chat-Systeme, mehrsprachige Interaktion und saubere Übergabe an Teams.
- Voice
- Chat
- Realtime
- Handover
Document Intelligence
Klassifizierung, Entity Extraction, OCR und überprüfbare Dokumenten-Workflows.
- OCR
- Extraction
- Validation
- Audit
AI Product Engineering
Full-Stack-AI-Produkte, Plattformarchitektur, Integrationen und nutzbare Interfaces.
- Product
- APIs
- Full stack
- Integration
AI Platform & MLOps
Deployment, Observability, Modellzugriff, Security, Cost Governance und skalierbarer Betrieb.
- Cloud
- MLOps
- Security
- FinOps
Delivery System
Vom Problem bis zum Betrieb.
Vier Schritte verbinden Systementwicklung und Teamaufbau – vom messbaren Ziel bis zu Betrieb und Wissenstransfer.
Architect
Systemgrenzen, Modelle, Datenzugriff, Rollen, Security und Human Oversight.
Build
Inkrementelle Delivery, Evals, Reviews, Integration und Feedback mit echten Nutzern.
Run & Scale
Monitoring, Kosten, Incident Handling, Verbesserung und Wissenstransfer.
Technology Index
Der Stack folgt dem System.
Ein Auszug aus dem öffentlich dokumentierten Stack der Gruppe. Die Auswahl folgt Architektur, Datenumfeld und Betriebsanforderungen.
Models & LLMsAzure OpenAI · GPT-4/5 · Claude · Mistral
OrchestrationLangChain · LlamaIndex · Semantic Kernel · MCP
ApplicationPython · TypeScript · Next.js · React · Node.js
DataPostgreSQL · Redis · Pinecone · Weaviate · Supabase
PlatformAzure · AWS · Vercel · Cloudflare · Kubernetes
OperationsDocker · Terraform · GitHub · MLflow · Grafana · Datadog
Der Markt 2026Warum AI Engineering gefragt ist.
Unternehmen nutzen AI längst. Jetzt fehlen Engineering-Kompetenz, Plattformbetrieb und sichere Delivery, um aus Experimenten belastbare Systeme zu machen.
der befragten europäischen Organisationen sehen sich bei AI & ML Engineering und Operations als unterbesetzt.
Linux Foundation, 2026 ↗berichten Lücken bei AI Security und Risk Management; 56 % bei Betrieb und Monitoring.
State of Tech Talent Europe ↗der befragten Arbeitgeber nennen Skill Gaps als größte Hürde für ihre Transformation.
World Economic Forum, 2025 ↗Team und Technik zusammen denken
Welches AI-System soll als Nächstes produktiv werden?
Wir verbinden Use Case, Architektur und die AI Engineers, die das System bauen und langfristig weiterentwickeln. Startpunkt ist ein konkretes Gespräch.