AWS Data Engineering & AI/ML (SageMaker)

AWS bietet die größte Auswahl an Daten- und ML-Services, aber die richtigen auszuwählen und effektiv zu verbinden, erfordert umfassendes Fachwissen. Wir entwerfen durchgängige Datenplattformen auf AWS – von Ingestionspipelines und Data Lakes bis hin zum Modelltraining mit SageMaker und Echtzeit-Inferenz-Endpunkten – alles mit ordnungsgemäßer Governance und Kostenkontrolle.

• Data Lake-Architektur — Entwurf von S3-basierten Data Lakes mit Lake Formation-Governance, Glue-Katalogen und Athena für serverlose Analysen.
• ETL-Pipeline-Entwicklung — Aufbau skalierbarer Datenpipelines mit Glue, Step Functions und Kinesis für die Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung.
• SageMaker ML-Plattform — Einrichtung durchgängiger ML-Workflows: Datenlabeling, Modelltraining, Hyperparameter-Optimierung und Modellbereitstellung mit SageMaker.
• Echtzeit-ML-Inferenz — Bereitstellung von Modellen als Echtzeit-Endpunkte, Batch-Transformationsjobs oder serverlose Inferenz mit Auto-Scaling und A/B-Testing.
• Data Governance — Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, Lineage-Tracking, Zugriffskontrollen und Compliance-Tagging über die gesamte Datenplattform hinweg.
• GenAI-Integration — Integration von Bedrock Foundation Models und benutzerdefinierten, feinabgestimmten Modellen in Produktionsanwendungen mit RAG-Mustern.

Wir bauen auf dem AWS-Datenökosystem auf: S3 und Lake Formation für die Speicherung, Glue und Kinesis für die Verarbeitung, Redshift und Athena für Analysen, SageMaker für ML und Bedrock für generative AI – alles orchestriert mit Step Functions und überwacht mit CloudWatch und SageMaker Model Monitor.

Datengesteuerte Unternehmen, die Analyseplattformen, ML-Pipelines oder GenAI-Funktionen auf AWS aufbauen möchten. Egal, ob Sie Ihre Datenreise beginnen oder eine bestehende ML-Operation skalieren, wir bringen das Architekturexpertise ein, um den ROI Ihrer Dateninvestitionen zu maximieren.