AI Engineerfür Ihre KI-Projekte
Delivery aus Nearshore und Offshore
Der Prototyp überzeugt, aber der Weg in den Produktivbetrieb fehlt: Datenanbindung, Integration in bestehende Systeme, Evaluierung und ein stabiler Betrieb. Intern ist dafür selten genug Zeit, besonders wenn mehrere KI-Vorhaben parallel zum Tagesgeschäft laufen.
Delvera stellt geprüfte AI Engineers auf Mid-Level und Senior bereit, mit Erfahrung in den Plattformen, die Sie einsetzen. Start in 14 Tagen, koordiniert aus München.
Für Unternehmen und IT-Dienstleister mit laufenden KI-Projekten, konkreten Skill-Lücken oder kritischen Projektterminen.
- 14 Tage
- bis zum Projektstart nach Ihrer Freigabe
- 72 Std.
- bis zu 3-5 konkreten Vorschlägen
- 5 Bereiche
- Produkte von Azure OpenAI bis MLOps
- Mid + Senior
- keine Junior-Profile
Wann externe AI Engineers sinnvoll sind
Für langfristige Kernrollen bleibt eigenes Recruiting sinnvoll. Externe AI Engineers helfen, wenn ein KI-Projekt starten oder weiterlaufen muss, bevor eine interne Besetzung realistisch ist.
Vom Prototyp in den Produktivbetrieb
Der Pilot funktioniert in der Demo, aber Monitoring, Skalierung und Fehlerbehandlung für den Betrieb fehlen.
LLM- und Agenten-Integration
Ein bestehendes System soll um RAG, Chat-Funktionen oder Agenten-Workflows erweitert werden.
Datenbasis für ML und KI
Trainings- und Evaluierungsdaten müssen aufbereitet, bereinigt und versioniert werden, bevor ein Modell zuverlässig funktioniert.
Modellbetrieb und MLOps
Ein Modell soll produktiv laufen, mit Versionierung, Monitoring und Retraining. Internes MLOps-Know-how fehlt oder ist ausgelastet.
Plattformen und Produkte
Wählen Sie einen Bereich. Weitere Plattformen nach Abstimmung, bei speziellem Bedarf suchen wir gezielt.
Azure
Azure OpenAI und Azure AI Foundry
LLM-Anwendungen im Microsoft-Ökosystem: Modelle bereitstellen, absichern und in bestehende Systeme integrieren.
- Azure OpenAI Service
- Azure AI Foundry
- Azure AI Search für RAG
- Microsoft Copilot Studio
Nearshore oder Offshore?
Beides lässt sich in einem Setup kombinieren. Welches Modell passt, klären wir vor Projektstart.
| Merkmal | Nearshore | Offshore |
|---|---|---|
| Passt besonders für | Enge Abstimmung, Architektur und Zusammenarbeit mit internen Data-Science-Teams | Klar beschriebene Umsetzung, Datenaufbereitung und Pipeline-Arbeit |
| Typische Aufgaben | RAG-Architektur, Agenten-Workflows, Integration in Kernsysteme | Evaluierungspipelines, Feinabstimmung nach Spezifikation, MLOps-Automatisierung |
| Arbeitszeiten | Kompatibel mit deutschen Geschäftszeiten | Kompatibel mit deutschen Geschäftszeiten |
| Typische Regionen | Polen, Rumänien, Ungarn, Bulgarien, Portugal, Kroatien, Ukraine | Vietnam, Indien, Indonesien |
| Vertragspartner | Delvera GmbH, München | Delvera GmbH, München |
| Start | In 14 Tagen nach Ihrer Freigabe | In 14 Tagen nach Ihrer Freigabe |
Partner- und Profilprüfung
Bei AI Engineering reicht ein gut formulierter Lebenslauf nicht aus. Entscheidend ist, ob die Erfahrung zum konkreten Anwendungsfall passt.
Wir unterscheiden zwischen Tool-Erfahrung und relevanter Projekterfahrung. Der Abgleich erfolgt gegen Ihren konkreten Kontext: Zielbild, Tech-Stack, Projektphase, Kommunikationsbedarf, Seniorität und Verfügbarkeit.
- Vergleichbare Projekterfahrung mit produktiven KI-Systemen
- Technologie-Tiefe im relevanten Stack
- Seniorität im konkreten Projektkontext
- Erfahrung mit DACH-Kunden, Mittelstand und Enterprise
- Kommunikationsqualität und Verbindlichkeit
- Verfügbarkeit und realistischer Startplan
Typische Einsätze
Typische Ausgangslagen, keine konkreten Kundenreferenzen.
Pilot soll produktiv werden
Ausgangslage
Ein KI-Pilot hat intern überzeugt, aber Monitoring, Skalierung und Fehlerbehandlung fehlen.
Setup
AI Engineer mit MLOps-Erfahrung, projektbezogen eingesetzt.
RAG-System für internes Wissen
Ausgangslage
Interne Dokumente sollen über ein RAG-System durchsuchbar werden, die Integrationskapazität fehlt.
Setup
AI Engineer mit Erfahrung in Vektordatenbanken und Azure OpenAI oder Bedrock.
Datenbasis für ein ML-Projekt
Ausgangslage
Ein ML-Vorhaben braucht saubere, versionierte Trainingsdaten, bevor es starten kann.
Setup
AI Engineer mit Data-Pipeline-Erfahrung, ergänzt um einen Data Engineer.
So arbeiten wir zusammen.
Jede Anfrage beginnt mit einer konkreten Anforderungsaufnahme. Danach prüfen wir passende Spezialisten aus unserem Netzwerk und koordinieren den Projektstart in unter 14 Tagen.
- 01
Anforderung klären
Wir klären Anforderung, Laufzeit, Budget-Korridor und Projektbeginn. Kein Pitch, kein Deck.
Tag 0 - 02
Leistungs- und Projektsetup definieren
Wir entwerfen das passende Setup aus unserem internationalen Engineering-Netzwerk.
1-3 Tage - 03
Partner- und Profilprüfung
Wir prüfen Partner und Profile: Erfahrungs-Hintergrund, Kommunikation und Fit zum Projektkontext. Erst danach stellen wir Ihnen Spezialisten vor.
intern - 04
Kennenlerngespräche koordinieren
3-5 konkrete Vorschläge innerhalb von 72 Stunden mit dokumentiertem Hintergrund. Wir koordinieren die Gespräche mit den Spezialisten, Sie entscheiden.
72 Std. - 05
Koordinierter Projektstart
Nach Ihrer Freigabe: Projektstart in unter 14 Tagen, koordiniert über Delvera. Delvera bleibt Ihr zentraler Ansprechpartner.
< 14 Tage
Für wen
CTOs und IT-Leiter
Wenn KI-Projekte liefern müssen, aber intern Erfahrung mit den eingesetzten Plattformen fehlt.
Produkt- und KI-Verantwortliche
Wenn ein KI-Feature oder ein internes Tool auf Basis von LLMs schnell zusätzliche Hände braucht.
IT-Dienstleister
Wenn ein Kundenprojekt im KI-Bereich startet oder wächst. Rollenmodell und Kundenschnittstelle stimmen wir vor dem Start ab.
Häufige Fragen zu AI Engineers
AI Engineer, KI-Entwickler oder Machine Learning Engineer: Was ist der Unterschied?
Die Begriffe überschneiden sich. AI Engineers und KI-Entwickler bringen KI in bestehende Systeme: LLM-Anwendungen, RAG, Agenten und Integration. Machine Learning Engineers (ML Engineers) trainieren, betreiben und überwachen Modelle, oft mit MLOps-Werkzeugen wie MLflow. Vor dem Start klären wir, welches Profil Ihr Projekt braucht, und stellen bei Bedarf beide Rollen zusammen.
Wie schnell kann ein AI Engineer starten?
Start in 14 Tagen nach Ihrer Freigabe. Konkrete Vorschläge legen wir Ihnen innerhalb von 72 Stunden vor, abhängig von Plattform, Seniorität und Verfügbarkeit.
Mit welchen Plattformen arbeiten Ihre AI Engineers?
Azure OpenAI und Azure AI Foundry, Amazon Bedrock und Amazon SageMaker, Google Vertex AI, Frameworks wie LangChain und LlamaIndex, Vektordatenbanken sowie MLflow und Kubeflow für den Betrieb. Weitere Plattformen nach Abstimmung.
Mit wem schließe ich den Vertrag?
Ihr Vertragspartner ist die Delvera GmbH in München. Die Zusammenarbeit wird über Delvera koordiniert, statt dass Sie mehrere Vertragsbeziehungen mit internationalen Partnern verwalten.
Wer steuert das Projekt nach dem Start?
Die fachliche Steuerung und Abnahme bleiben bei Ihnen. Delvera bleibt Ihr zentraler Ansprechpartner für Abstimmung, Kommunikation, Änderungswünsche und Eskalation.
Was passiert, wenn es fachlich oder kommunikativ nicht passt?
Wenn es fachlich oder kommunikativ nicht passt, klären wir zunächst gemeinsam mit Ihnen und dem Spezialisten die Ursache und definieren konkrete Verbesserungsmaßnahmen. Wenn innerhalb von zwei Wochen keine belastbare Verbesserung entsteht, leiten wir den Austausch ein.
Weitere Rollen
- ServiceNowServiceNow-Berater und -Entwickler, als Freelancer aus Deutschland oder als Nearshore-Kapazität aus dem Partnernetzwerk.
- Data EngineerDatenplattformen, Pipelines und Integration für laufende Datenprojekte.
- DevOps EngineerCI/CD, Kubernetes und Infrastruktur-Automatisierung.
- Cloud EngineerAWS, Azure und GCP: Migration, Landing Zones und Infrastructure as Code.
- Software-EntwicklerJava, .NET, React, Python, Mobile und Testautomatisierung.
- SAP-BeraterS/4HANA, BTP, ABAP und Fiori: Beratung und Entwicklung.
Passende Modelle und Standorte: Team Extension · Nearshore
Erstgespräch: Rolle, Standortmodell, Budget, Startdatum.
Wir klären Rolle, Standortmodell, Budget und Startdatum. Danach erhalten Sie konkrete Vorschläge oder eine ehrliche Einschätzung, wenn wir nicht der Richtige sind.
- 3-5 konkrete Vorschläge innerhalb von 72 Stunden
- Budget-Korridor, bevor wir Profile vorstellen
- Unverbindlich und ohne Verkaufsdruck
Oder direkt per Mail: info@delvera.de