Eingebettete Engineering-Pods
Ein bis drei Senior Engineers arbeiten innerhalb Ihrer Teamstruktur, mit Ihren Tools, Ihren Repos und Ihren Standups, statt aus einer separaten Anbieter-Codebasis zu liefern.
Leistung
Forward-deployed AI Engineers
Statt Ihnen einen Vorschlag zu übergeben und bis zur Auslieferung zu verschwinden, betten wir einen oder mehrere Senior Engineers direkt in Ihr Team ein, mit denselben Standups, demselben Repo und derselben On-Call-Rotation, um das System zu bauen und über den Teil hinweg präsent zu bleiben, der tatsächlich darüber entscheidet, ob es den Kontakt mit der Produktion übersteht.
Was es ist
Die meisten Beziehungen zu KI-Anbietern sind auf eine Übergabe ausgelegt: Ein Team baut etwas isoliert, präsentiert es und geht wieder. Das funktioniert einigermaßen gut bei Software, die keine Live-Finanzdaten oder regulierten Workflow berührt. Es funktioniert schlecht bei KI-Systemen, deren eigentliche Schwierigkeiten erst sichtbar werden, sobald das System in Ihrer Umgebung läuft: ein Modell, das sich auf Ihren echten Daten anders verhält als auf dem Demo-Datensatz des Anbieters, eine Integration, die an Ihren tatsächlichen API-Rate-Limits scheitert, oder eine Workflow-Annahme, die nicht zur tatsächlichen Arbeitsweise Ihres Ops-Teams passt.
Ein Forward-Deployed-Engagement platziert ein bis drei Senior Engineers für die Dauer des Builds in Ihrem Team: in Ihrem Slack, in Ihrem Sprint-Planning, mit Zugriff auf Ihre Staging-Umgebung ab Woche eins. Sie schreiben Code gegen Ihre tatsächlichen Systeme, nicht gegen eine sandboxed Annäherung daran, und sie tragen den Pager für das, was sie gebaut haben, durch die Stabilisierungsphase nach dem Launch, weit über die Demo hinaus.
Das eignet sich für Teams, die die Roadmap und das Fachwissen haben, aber Engineering-Kapazität benötigen, die im Tempo arbeiten kann, das KI-Entwicklung tatsächlich erfordert: schnelle Iteration an echten Daten, sicher sowohl in der Modell- als auch in der umgebenden Anwendungsschicht, und verfügbar, um das zu reparieren, was freitags um 18 Uhr kaputtgeht, über das hinaus, was im Sprint-Review auffällt. Das kommt einer Erweiterung Ihres Engineering-Teams näher als einer Anbieterbeziehung.
Was wir bauen
Bausteine von Forward-Deployed AI Engineers
02
Verantwortung über Build → Deploy → Betrieb
Dieselben Engineers, die das System bauen, tragen es durch das Deployment und die anschließende Stabilisierungsphase, statt es an ein Support-Team zu übergeben, das den Code nicht geschrieben hat.
03
Full-Stack-KI-Kompetenz
Sicher über die Modell- und Retrieval-Schicht, den umgebenden Anwendungscode und die Infrastruktur hinweg, auf der alles läuft, sodass ein Integrationsfehler nicht in einer Lücke zwischen zwei Anbietern verschwindet.
04
Schnelle Iteration mit echten Daten
Arbeit direkt in Ihrer Staging- und, wo angemessen, zugriffskontrollierten Produktionsumgebung bereits früh im Engagement, sodass Probleme in Woche zwei auftauchen, nicht erst im vierten Monat.
05
Wissenstransfer ins Unternehmen
Strukturierte Übergabe von Entscheidungen, Runbooks und der Architektur-Begründung im Verlauf des Engagements, damit Ihr Team das System auch ohne uns betreiben und erweitern kann.
06
Flexible Skalierung
Der Umfang des Engagements passt sich der jeweiligen Arbeitsphase an: ein Engineer für einen fokussierten Build, ein kleines Pod für eine größere Integration, Reduktion, sobald das System stabil läuft.
07
Incident Response während der Stabilisierung
On-Call-Abdeckung für das von uns Gebaute während der ersten Wochen mit echtem Produktions-Traffic, wenn die meisten wirklich hartnäckigen Bugs tatsächlich auftauchen.
So arbeiten wir
Ablauf der Umsetzung
01Scoping und Team-Fit
Definition des Builds, der betroffenen Systeme und der spezifischen Engineering-Fähigkeiten, die das Pod benötigt, anschließend Zuordnung von Engineers zu diesem Profil, statt einfach wer gerade verfügbar ist.
02Einbettung
Die Engineers steigen in Woche eins in Ihre Tools, Repos und Standups ein, mit dem Zugriff, der nötig ist, um gegen echte Systeme zu arbeiten, nicht gegen eine Sandbox.
03Bauen im Offenen
Die Entwicklung findet sichtbar innerhalb Ihres bestehenden Sprint-Prozesses statt, sodass Ihre Product- und Engineering-Leads sie im Verlauf überprüfen und neu ausrichten können.
04Deploy
Auslieferung in die Produktion durch dasselbe Team, das es gebaut hat, wobei dieses Team das operative Risiko des Launches trägt, statt es an denjenigen zu übergeben, der zufällig in dieser Woche Bereitschaft hat.
05Stabilisieren
Verantwortung für Incidents und Performance-Probleme während der ersten Wochen mit echtem Traffic, dem Zeitraum, in dem die meisten echten Produktionsprobleme auftauchen.
06Übergabe oder Verlängerung
Vollständige Übergabe an Ihr Team mit Dokumentation und Runbooks, oder Fortsetzung des Engagements in die nächste Arbeitsphase: Ihre Entscheidung, getroffen auf Basis tatsächlicher Liefererfahrung statt eines Vorschlags.
Was Sie erwarten können
1‑3 Engineers
typische Pod-Größe, zugeschnitten auf den Build statt auf ein festes Paket
Woche 1
Engineers haben Arbeitszugriff auf Ihre Staging-Umgebung und liefern ihren ersten Pull Request
Volle Verantwortung
über Deploy und die Stabilisierungsphase hinweg, über die reine Build-Phase hinaus
Häufig gestellte Fragen
Wie unterscheidet sich das von Staff Augmentation?
Staff Augmentation fügt in der Regel Kopfzahl zu einem bestehenden Plan hinzu. Das hier kommt eher dem Hinzuziehen von Personen gleich, die mehrere solcher Systeme bereits ausgeliefert haben und wissen, wo sie typischerweise brechen: Der Wert liegt ebenso im Mustererkennen wie in der zusätzlichen Arbeitskraft.
Benötigen Ihre Engineers Produktionszugriff auf unsere Systeme?
Der Zugriff ist auf das beschränkt, was der Build erfordert, und folgt Ihrer bestehenden Zugriffskontrollrichtlinie: Lesezugriff, wo das ausreicht, zeitlich begrenzter erweiterter Zugriff für Deployment-Fenster, immer protokolliert. Wir arbeiten innerhalb Ihres Sicherheitsüberprüfungsprozesses, nicht daran vorbei.
Was passiert, wenn das Engagement endet?
Wir übergeben Dokumentation, Runbooks und eine Durchsprache der Architekturentscheidungen an diejenigen in Ihrem Team, die die Verantwortung übernehmen. Mehrere Kunden verlängern stattdessen in ein leichteres Beratungsarrangement statt einer harten Übergabe; das ist eine Wahl, kein Standard.
Können Engineers innerhalb unserer SOC-2- oder ISO-27001-kontrollierten Umgebung arbeiten?
Ja. Engagement-Bedingungen, Zugriffsbereitstellung und Offboarding sind so gestaltet, dass sie in jedes von Ihnen bereits betriebene Kontroll-Framework passen, und wir durchlaufen Ihre Anbieter-Sicherheitsüberprüfung direkt mit Ihrem Team.
Wie schnell kann ein Pod starten?
In der Regel zwei bis drei Wochen von der Scoping-Phase bis zu einem Engineer mit funktionierendem Zugriff, vorausgesetzt, Ihre Seite hat die Staging-Umgebung und die Verfügbarkeit der Stakeholder vorbereitet. Für eng abgegrenzte Builds sind schnellere Starts möglich.
Weiterführend
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