Wiederholung
CSV-Importe, Reports, Abgleiche. Nachts, fehleranfällig, in einer Person.
Backend & KI - Python
Python für Daten, Automationen und KI.
Skripte, Pipelines und Services, die Fachsysteme entlasten - von Importen bis RAG. Kein Notebook, das niemand in Produktion bringt.
Automatisierung
Pipelines
KI
APIs
Daten
Für wen Python der richtige Hebel ist
Wenn PHP-Apps stehen bleiben sollen - und daneben Arbeit wartet, die sich in Python ehrlicher schneidet.
Wissen & Dokumente
Handbücher und Tickets sind da - niemand findet die Passage. Hier beginnt KI/RAG.
Datenstrecken
Mehrere Quellen, unsaubere Felder, kein Owner. Wir bauen sichtbare Jobs.
Modell-Anbindung
Ein Pilot-Chat ohne Systeme. Wir orchestrieren Modelle hinter Ihren Prozessen.
Was wir in Python liefern
Von der Automatisierung bis zum KI-Backend.
Automationen
Importe, Abgleiche, Benachrichtigungen. Logging und Retries inklusive.
Pipelines
Bereinigung, Features, Ausspielung - als Job, nicht als Laptop-Skript.
KI-Bausteine
RAG, Klassifikation, Zusammenfassung. Siehe KI-Einführung.
Services
Oft hinter FastAPI. Anbindung an Bitrix24, Shopware, Symfony.
Ansatz: Nutzen vor Notebook
Wir starten bei der Aufgabe und den Datenrechten. Das Modell oder die Library ist die zweite Entscheidung.
- Aufgabe, Datenklasse, Erfolgskriterium
- Job oder API - bewusst klein
- Staging, Evaluation, Fallback
- Betrieb: Logs, Kosten, Owner
So kommt Python in den Alltag
Kein Forschungsprojekt ohne Abnahme.
Aufgabe
Welche Stunde wollen wir zurückkaufen?
Daten
Quellen, Rechte, PII. Was darf das Skript sehen?
Pilot
Ein Job oder ein Endpoint in Staging, gegen echte Beispiele.
Betrieb
Schedule, Alert, Runbook. Optional Wartung.
Worauf Fachbereiche bauen
Python als Handwerk, nicht als Show.
Anbindung zuerst
Wir schreiben in Ihre Systeme, nicht in eine Demo-UI.
Kosten sichtbar
Modell- und Rechenkosten sind Teil des Plans.
Kein Team-Ersatz
Menschen bleiben an Entscheidungen - siehe KI-FAQ.
Häufige Fragen
Zwischen Skript und Plattform.
Warum nicht PHP?
Geht oft. Python sitzt besser bei Daten, KI und gemischten Libraries. Die Domäne darf in Symfony bleiben.
Jupyter in Produktion?
Nein. Notebooks zum Verstehen, Jobs zum Laufen.
Brauchen wir Data Scientists?
Für viele Automationen und RAG-Piloten: nein. Für eigene Modelle: manchmal. Wir sagen, wann.
DSGVO?
Datenklassen und Speicherorte vor dem Pilot. Details auf der KI-Seite.
Pakete, venv, Docker?
Ja - reproduzierbar. Kein „läuft bei mir“.
Einstieg?
Ein Job oder ein RAG-Slice. Fester Rahmen nach Gespräch.
Weitere Stacks
Verwandte Technologien, die wir oft daneben einsetzen.
Python, das im Alltag läuft?
Welche Wiederholung oder welches Wissen Sie entlasten wollen - wir schlagen den kleinsten Job vor.