Gese Contracting & Consulting GmbH
Künstliche Intelligenz & Machine Learning – Experten & Teams | GESE & Cie

Künstliche Intelligenz & Machine Learning – Expertenvermittlung für produktionsreife AI

AI/ML wird produktiv, wenn Daten, Modelle und Betrieb nahtlos zusammenspielen: vom Data Lake über Feature Engineering und Training (Tabular, Computer Vision, NLP, LLMs) bis zu Serving & Monitoring in der Zielumgebung (Cloud, On-Prem, Edge). Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet große Sprachmodelle mit Unternehmenswissen, Fine-Tuning/PEFT/LoRA passt Modelle effizient an Domänen an und MLOps automatisiert Pipelines, CI/CD, Registry und Rollouts (A/B, Canary). Observability, Evals und Guardrails sichern Qualität (Halluzination, Bias, Drift) – ergänzt um Responsible-AI-Governance (Privacy, RBAC, Auditability) und Kosten-/Latenz-Optimierung bei GPU/CPU-Inference. Wir besetzen hierfür AI/ML-Freelancer und Delivery-Teams in Data Science, Machine-Learning-Engineering, LLM/RAG und MLOps – mit Shortlist in 48–72 Stunden und Fokus auf messbare Business-KPIs.

Rollen & Profile
Data Scientist, ML Engineer, MLOps Engineer, AI Engineer (LLM/RAG), CV/NLP-Spezialist:in, Prompt/Eval Engineer, AI Architect.
Schwerpunkte
LLMs & RAG, Fine-Tuning/PEFT/LoRA, Feature Stores, Model Serving, Experiment Tracking, Monitoring & Guardrails.
Seniority
Senior/Lead, Principal, AI Architect, Interims Head of AI/ML, cross-funktionale Squads.
Domänen
E-Com, Industrie/IoT, Finance, Public, Health, Mobility, SaaS, Media.
AI/ML-Stack – Daten, Features, Training, Serving & Monitoring Daten & Labeling Data Lake · Labeling · Eval Sets Prompt/Response Corpora Feature Store & Pipelines Feast · Tecton · Spark/Ray · CI Compute & Training PyTorch · TensorFlow · JAX · HF Trainer Experimentation & MLOps MLflow/W&B · Ray Tune · Registry · CI/CD Serving, RAG & Monitoring vLLM/TGI · KServe · Vector DBs · Guardrails/Evals Typische Rollen Data Scientist · ML Engineer · MLOps Engineer · AI Engineer (LLM/RAG) · Computer-Vision/NLP · Prompt/Eval Engineer · AI Architect Mini-Zeitachse (Meilensteine) 2012 AlexNet 2015 ResNet 2017 Transformer 2019 BERT 2021 Diffusion 2023 LLMs/RAG

Technologie-Landscape & Hersteller

Schlüsselbegriffe: LLMs, RAG, Fine-Tuning/PEFT/LoRA, Prompting & Evals, Vector Search, MLOps, Responsible AI, Guardrails.

  • Modelle & Frameworks: PyTorch, TensorFlow, JAX, scikit-learn, Hugging Face (Transformers, PEFT), LangChain/LlamaIndex
  • Training & Orchestrierung: Ray, Spark, Dask, HF Trainer, DeepSpeed, Accelerate
  • Serving & Inferenz: vLLM, TGI, ONNX Runtime, Triton, KServe, FastAPI
  • RAG & Vektorsuche: FAISS, Milvus, Weaviate, Pinecone; Embeddings & Chunking/Indexing
  • MLOps & Observability: MLflow, Weights & Biases, Evidently, WhyLabs, Great Expectations
  • Governance & Sicherheit: Model Registry, RBAC, Auditability, Bias/Privacy, Prompt-Firewall/Guardrails

Typische Projekt-Use Cases (Besetzungen)

LLM-RAG für Knowledge
Dokumenten-Pipelines, Retrieval, Guardrails & Evals.
Fine-Tuning & PEFT
Domänenspezifische Adaption, Trainings- & Eval-Sets.
Computer Vision
Detection/Segmentation, Edge-Deploy, Monitoring.
ML in Produktion
CI/CD für Modelle, KServe/Triton, A/B & Canary.

Mehrwert unserer Besetzungen

  • Schnellstart: Shortlist i. d. R. in 48–72 Stunden
  • Passgenauigkeit: Matching nach Domäne, Modelltyp & Maturity
  • Transparenz: klare Profile, Referenzen, verfügbare Kapazitäten
  • Produktionsfokus: E2E-Setup mit Monitoring, Evals & Kostenkontrolle

Was Sie von uns erhalten

Shortlist
Kuratiert, mit Skills-Matrix & Verfügbarkeit.
Interview-Koordination
Slots, Agenden, Tech-Screens, Feedback-Loop.
Vertragsabwicklung
Rahmen & Einzelabrufe, klare Deliverables.
Begleitung im Einsatz
Start-Check, Touchpoints, Ersatz bei Ausfällen.

Ablauf der Besetzung

  1. Briefing: Ziele, Use Cases, Datenquellen, Compliance & Budget
  2. Shortlist 48–72h: 2–5 passende Profile mit Honorarspannen
  3. Interviews: Fachgespräche, optional Tech-Task/Evals
  4. Start & Touchpoints: Onboarding, Meilensteine, Eskalationswege

Zusammenarbeit & Team-Setup

  • Beratung on Demand: Senior Profiles ad-hoc, klarer Scope
  • AI Squad: cross-funktional (DS/ML, MLE, MLOps, Data, Gov)
  • Interims-Rollen: AI Architect, Head of AI/ML, Platform Owner
Qualität & Verlässlichkeit im Staffing
Wir sind reiner Vermittler von Expert:innen & Teams. Projekterfolg, Reviews und Abnahmen liegen beim Auftraggeber. Unser Beitrag: präzises Matching, Geschwindigkeit und Kontinuität.
Compliance & Erfahrung
  • Prüfung auf Scheinselbstständigkeit im Vermittlungsprozess
  • Sicherheitsüberprüftes eigenes Unternehmen
  • 10+ Jahre IT- & Contracting-Erfahrung

Verwandte Services & Links

FAQ

Übernehmt ihr Modell-Reviews oder Projekthaftung?
Nein. Wir sind Vermittler und garantieren keinen Projekterfolg; Architektur/Reviews, Abnahmen und Betrieb liegen beim Auftraggeber bzw. dessen Dienstleistern. Wir unterstützen durch schnelles, passgenaues Staffing.
Welche Compliance-Checks führt ihr durch?
Wir prüfen im Vermittlungsprozess u. a. auf Scheinselbstständigkeit und achten auf klare vertragliche Regelungen. Unser Unternehmen ist sicherheitsüberprüft und verfügt über 10+ Jahre IT- & Contracting-Erfahrung.
Welche Technologien besetzt ihr?
PyTorch/TensorFlow/JAX, Hugging Face & PEFT/LoRA, LangChain/LlamaIndex, vLLM/TGI, KServe/Triton, FAISS/Weaviate/Milvus/Pinecone, MLflow/W&B, Evidently/WhyLabs u. a.
Wie läuft die Besetzung ab?
Briefing → Shortlist in 48–72 Stunden → Interviews/Tech-Screen → Start. Optional: Ersatzregelung & regelmäßige Touchpoints.
Unverbindliches Erstgespräch
Jetzt Termin vereinbaren oder rufen Sie uns an: +49 40 22 660 228

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