Prototyp einer NLP-Software zur Unterstützung von Sachbearbeitern bei der Auswertung von Jahresabschlüssen in einer weltweit operierenden Bank.
Aufbau und Koordination eines QA-Datasets mit einem Labeling-Team. Multilinugual Deep Passage Retrieval für passende Textstellen zu einer Anfrage.
Finetuning von XLM-Roberta für mehrsprachiges Question-Answering zu fachlichen Fragestellungen.
Anbindung und Prompt-Engineering für ChatGPT unter Verwendung der Microsoft Azure OpenAI Services
Full-Stack-Entwicklung für eine App im Bereich Wertpapieranalyse
Modellentwicklung mit tensoflow? Datapipeline, Datenbank und API auf AWS. Modell-Betrieb (Inference) in private Cloud. iOS App mit Flutter
Einsatz eines Transformer-basierten Sprachmodells zur Unterstützung bei der Ticketbearbeitung:
Mit Hilfe eines KI-Modells sollten eingehende Tickets in Echtzeit analysiert und für den Bearbeiter mit Zusatzdaten sowie Lösungsvorschlägen angereichert werden. Ziel war die schnellere, qualitativ bessere und effizientere Bearbeitung im Support.
Als Entscheidungsgrundlage ob für den Anwendungsfall und die vorliegenden Daten Machine Learning Verfahren in Frage kommt wurden unterschiedliche Modell evaluiert (statische ML Verfahren, SVM, LSTM sowie Deep Learning Modelle).
Für die Evaluierung und das Training der Modelle wurde eine hohe Anzahl (ca. 1 Mio) bestehender Tickets aus der Vergangenheit verwendet und mittels eines mehrstufigen Data Preprocessing aufbereitet.
Das entwickelte Deep-Learning-Modell basiert auf einem vor-trainierten Sprach-Modell (BERT) und es wurde ein Fine-Tuning auf dem kunden-spezifischen Textkorpus für die spezifische Tasks durchgeführt.
Als Firma mit mehrjähriger Erfahrung im Bereich KI-Systeme und Large Language Modelle bieten wir Ihnen erstklassige Beratung und Softwareentwicklung durch unsere Experten, die umfangreiche Erfahrungen in Python, Machine Learning und TensorFlow haben. Wir sind stets auf der Suche nach spannenden Projekten und herausfordernden Rollen in den folgenden Einsatzgebieten:
Softwareentwicklung: Unsere Experten entwickeln maßgeschneiderte KI-Lösungen und integrieren sie in Ihre bestehende Systemlandschaft. Wir arbeiten eng mit Ihren Entwicklerteams zusammen, um innovative und effiziente Anwendungen für Ihre spezifischen Anforderungen zu entwickeln.
Beratung: Wir unterstützen Ihre Organisation bei der Identifizierung und Umsetzung von KI- und Machine Learning-Initiativen. Unsere Berater helfen Ihnen, die richtigen Technologien auszuwählen, und geben strategische Empfehlungen für die erfolgreiche Implementierung von KI-Projekten.
Konzeption: Unsere Experten arbeiten an KI-Strategien, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind. Wir analysieren Ihre Daten, Prozesse und Anforderungen, um maßgeschneiderte Konzepte für den erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien zu entwickeln.
Training und Wissensvermittlung: Wir schulen Ihre Mitarbeiter in den Bereichen KI, Machine Learning und TensorFlow, um die Fähigkeiten Ihres Teams auf- und auszubauen. Durch gezielte Workshops und individuelle Trainingsmaßnahmen stellen wir sicher, dass Ihr Team bestmöglich auf die Herausforderungen der KI-Ära vorbereitet ist.
Qualitätssicherung und Optimierung: Unsere Experten sorgen für kontinuierliche Verbesserung und Pflege von KI-Systemen, um Leistung und Genauigkeit zu gewährleisten. Wir analysieren und optimieren Ihre Modelle, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen und Ihre Investitionen zu maximieren.
Wenn Ihr Unternehmen auf der Suche nach Expertise in diesen Bereichen ist, freuen wir uns darauf, gemeinsam mit Ihnen die Potenziale von KI und Large Language Modellen auszuschöpfen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
KI/Machine Learning
Convolutional Neural Networks, Recurrent NNs, Generative Adversarial Networks, Sprachmodelle (Language Model) sowie deren Betrieb in Form von Containerized Apps/Services mit Docker unter AWS. Open Source LLM wie Llama und Gemma sowie PEFT, Low-Rank Adaption und Quantization. ?Klassiche LM? wie Google BERT, XLM-Roberta
Python mit Schwerpunkt auf Machine Learning/Deep Learning, Java Enterprise-Entwicklung,?App-Entwicklung für Apple iOS und Android mit Flutter, Datenbankentwicklung mit SQL und PL/SQL
PyTorch, Tensorflow, Pandas, NumPy, SciKit Learn, pypdf, Hugging Face, Langchain, Guidance, GraphQL, REST, Enterprise Java, JSP, JSF, JDBC, Servlets, XML, (X)HTML, XSLT, CSS, Javascript, JUnit, Build- und Projektmanagement mit Maven, GIT, CVS, PyCharm, JuPyter Notebooks, Subversion, Eclipse
Cloud-Infrastruktur/Entwicklungsumgebungen?
Diverse AWS-Technologien (bspw. Cognito, SageMaker, Lambda), Microsoft Azure (Machine Learning Studio), IBM Watson Studio
Prototyp einer NLP-Software zur Unterstützung von Sachbearbeitern bei der Auswertung von Jahresabschlüssen in einer weltweit operierenden Bank.
Aufbau und Koordination eines QA-Datasets mit einem Labeling-Team. Multilinugual Deep Passage Retrieval für passende Textstellen zu einer Anfrage.
Finetuning von XLM-Roberta für mehrsprachiges Question-Answering zu fachlichen Fragestellungen.
Anbindung und Prompt-Engineering für ChatGPT unter Verwendung der Microsoft Azure OpenAI Services
Full-Stack-Entwicklung für eine App im Bereich Wertpapieranalyse
Modellentwicklung mit tensoflow? Datapipeline, Datenbank und API auf AWS. Modell-Betrieb (Inference) in private Cloud. iOS App mit Flutter
Einsatz eines Transformer-basierten Sprachmodells zur Unterstützung bei der Ticketbearbeitung:
Mit Hilfe eines KI-Modells sollten eingehende Tickets in Echtzeit analysiert und für den Bearbeiter mit Zusatzdaten sowie Lösungsvorschlägen angereichert werden. Ziel war die schnellere, qualitativ bessere und effizientere Bearbeitung im Support.
Als Entscheidungsgrundlage ob für den Anwendungsfall und die vorliegenden Daten Machine Learning Verfahren in Frage kommt wurden unterschiedliche Modell evaluiert (statische ML Verfahren, SVM, LSTM sowie Deep Learning Modelle).
Für die Evaluierung und das Training der Modelle wurde eine hohe Anzahl (ca. 1 Mio) bestehender Tickets aus der Vergangenheit verwendet und mittels eines mehrstufigen Data Preprocessing aufbereitet.
Das entwickelte Deep-Learning-Modell basiert auf einem vor-trainierten Sprach-Modell (BERT) und es wurde ein Fine-Tuning auf dem kunden-spezifischen Textkorpus für die spezifische Tasks durchgeführt.
Als Firma mit mehrjähriger Erfahrung im Bereich KI-Systeme und Large Language Modelle bieten wir Ihnen erstklassige Beratung und Softwareentwicklung durch unsere Experten, die umfangreiche Erfahrungen in Python, Machine Learning und TensorFlow haben. Wir sind stets auf der Suche nach spannenden Projekten und herausfordernden Rollen in den folgenden Einsatzgebieten:
Softwareentwicklung: Unsere Experten entwickeln maßgeschneiderte KI-Lösungen und integrieren sie in Ihre bestehende Systemlandschaft. Wir arbeiten eng mit Ihren Entwicklerteams zusammen, um innovative und effiziente Anwendungen für Ihre spezifischen Anforderungen zu entwickeln.
Beratung: Wir unterstützen Ihre Organisation bei der Identifizierung und Umsetzung von KI- und Machine Learning-Initiativen. Unsere Berater helfen Ihnen, die richtigen Technologien auszuwählen, und geben strategische Empfehlungen für die erfolgreiche Implementierung von KI-Projekten.
Konzeption: Unsere Experten arbeiten an KI-Strategien, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind. Wir analysieren Ihre Daten, Prozesse und Anforderungen, um maßgeschneiderte Konzepte für den erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien zu entwickeln.
Training und Wissensvermittlung: Wir schulen Ihre Mitarbeiter in den Bereichen KI, Machine Learning und TensorFlow, um die Fähigkeiten Ihres Teams auf- und auszubauen. Durch gezielte Workshops und individuelle Trainingsmaßnahmen stellen wir sicher, dass Ihr Team bestmöglich auf die Herausforderungen der KI-Ära vorbereitet ist.
Qualitätssicherung und Optimierung: Unsere Experten sorgen für kontinuierliche Verbesserung und Pflege von KI-Systemen, um Leistung und Genauigkeit zu gewährleisten. Wir analysieren und optimieren Ihre Modelle, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen und Ihre Investitionen zu maximieren.
Wenn Ihr Unternehmen auf der Suche nach Expertise in diesen Bereichen ist, freuen wir uns darauf, gemeinsam mit Ihnen die Potenziale von KI und Large Language Modellen auszuschöpfen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
KI/Machine Learning
Convolutional Neural Networks, Recurrent NNs, Generative Adversarial Networks, Sprachmodelle (Language Model) sowie deren Betrieb in Form von Containerized Apps/Services mit Docker unter AWS. Open Source LLM wie Llama und Gemma sowie PEFT, Low-Rank Adaption und Quantization. ?Klassiche LM? wie Google BERT, XLM-Roberta
Python mit Schwerpunkt auf Machine Learning/Deep Learning, Java Enterprise-Entwicklung,?App-Entwicklung für Apple iOS und Android mit Flutter, Datenbankentwicklung mit SQL und PL/SQL
PyTorch, Tensorflow, Pandas, NumPy, SciKit Learn, pypdf, Hugging Face, Langchain, Guidance, GraphQL, REST, Enterprise Java, JSP, JSF, JDBC, Servlets, XML, (X)HTML, XSLT, CSS, Javascript, JUnit, Build- und Projektmanagement mit Maven, GIT, CVS, PyCharm, JuPyter Notebooks, Subversion, Eclipse
Cloud-Infrastruktur/Entwicklungsumgebungen?
Diverse AWS-Technologien (bspw. Cognito, SageMaker, Lambda), Microsoft Azure (Machine Learning Studio), IBM Watson Studio