Ki workflows berlin uq2
Modulare Workflows für KI-gestützte Gaming-Tools, Multiplikations-Engines und integrierte Taschenrechner. Architektur, Optimierung und Produktion aus Berlin.
Überblick
Unsere Workflows verbinden Datenvorverarbeitung, Modell-Serving, Latenz-Optimierung und verifizierbare Ergebnisse. Fokus: Gaming-Interaktionen, sichere Multiplikationskern-Module und präzise Rechenmodule für Bildungslösungen.
Datenpipeline
Vorverarbeitung & Augmentation
Model-Serving
Effiziente Bereitstellung
Latenz
Optimiert für Echtzeit
Architektur & Komponenten
Microservices & Pipelines
- Ingest-Service → Validierung → Transform
- Modul für Multiplikation: deterministisch & nachvollziehbar
- Fallback-Strategien für Inferenz
Observability & Sicherheit
- Tracing & Metrics
- Input-Sanitization für Rechenmodule
- Rollbacks und Canary-Deployments
Praxisbeispiele
Realtime-Multiplikator
Sofortige Berechnungen in Multiplayer-Sessions mit 20ms P99.
Lehrmodus Taschenrechner
Deterministische Schritte zur Nachvollziehbarkeit mathematischer Operationen.
Analytics Pipeline
Aggregationen und Visualisierungen für Entwicklerteams.
Team in Berlin
Dr. Lena Fischer — Team Lead KI-Workflows. Erfahrung in skalierbaren Pipelines, Low-latency Inferenz und Education-Tech.
Standort: Berlin • Kontakt: webglintup.deu@gmail.com
Häufige Fragen
Unsere Referenz-Setups erreichen P99-Werte unter 30ms für einfachen Inferenz-Workload; spezifische Werte hängen vom Modell und der Infrastruktur ab.
Ja. Für Bildungslösungen und Rechenschritte setzen wir deterministische Module ein, die Ergebniswege lückenlos protokollieren.
REST/gRPC-APIs, WebSocket-Layer für Echtzeit, SDKs für Unity/Unreal sowie Node.js und Python-Clients.
Technische Übersicht
| Komponente | Funktion | Empfehlung |
|---|---|---|
| Ingest | Validierung & Normalisierung | Batch + Streaming |
| Inference | Model-Serving | GPU/Edge-Acceleratoren |
| Orchestrierung | Workflows & Rollouts | Kubernetes + Argo |