Applied AI Engineering

Wir entwickeln KI-Produkte, ML-Systeme und Plattformen.

Cognitrace entwickelt Systeme, in denen KI nicht isoliert, sondern als Teil eines Produkts oder einer Plattform zuverlässig funktionieren muss.

Beratung, Architektur und Umsetzung kommen aus einem erfahrenen Team.

Projekt besprechen Projekte ansehen

13+ Jahre Software in Produktion · AI/ML seit 2017 · AI-R&D bei trivago

Ausgewählte Unternehmen und Produkte aus unserer Arbeit
Projekte

Ausgewählte Projekte aus KI, ML und Plattform-Engineering.

Aktuelle Cognitrace-Projekte und frühere Stationen des Teams. Bei jedem Beispiel nennen wir unseren konkreten Beitrag.

Frühere Rolle: trivago
trivago Image Concepts

Computer-Vision-Plattform für mehr als 100 Millionen Hotelbilder

100M+
Bilder verarbeitet
90+%
Präzision im definierten Evaluationsset
End-to-End
vom Training bis zum Deployment

Unser Beitrag: AI/ML-R&D, Trainings- und Datenpipelines, verteilte Verarbeitung und Deployment.

Cognitrace-Projekt
360 Health & Performance

Digitale Health-Plattform mit personalisierter KI-Begleitung

24/7
Personalisierte Begleitung
≤ 2 ms
HRV-Inferenz in der Analyse-Pipeline
Alle definierten Kernaufgaben
im Abnahmetest bestanden

Unser Beitrag: Produktarchitektur, KI-Orchestrierung, Anwendung, Inferenz-Integration und Cloud-Plattform.

Aktuelles Enterprise-Projekt

Enterprise-KI-Plattform für mehrere Modelle und Anwendungen

Unser Beitrag: Plattformarchitektur, Modell-Routing, Evals, Observability und Kostensteuerung.

Früheres Kundenprojekt
E-Mobility-Plattform

Cloud- und Integrationsplattform für europäische E-Mobilität

100k+
Aktive Nutzer
60s → 1–2s
Latenzreduktion
Europaweit
Roaming- und Ladenetzintegration

Unser Beitrag: Backend-Architektur, Cloud-Infrastruktur, Roaming-Integrationen und Performance-Optimierung.

Projekt besprechen Weitere technische Details und Referenzen nennen wir nach Freigabe.
Expertise

Was wir übernehmen

Architektur, technische Führung und Umsetzung in vier Bereichen.

01 GenAI-Produkte & Produktfunktionen

Generative KI als echte Produktfunktion

Wir entwickeln Anwendungen und Produktfunktionen mit Sprach- und multimodalen Modellen, Retrieval, Tool-Nutzung, strukturierten Workflows und Evals.

02 ML & Computer Vision

Spezialisierte ML-Systeme vom Training bis in den Betrieb

Modelle, Daten- und Trainingspipelines, Computer Vision, Ranking, Retrieval, High-Throughput-Inferenz, Evaluation und MLOps.

03 KI-Plattformen & Cloud

Gemeinsame technische Grundlage für mehrere Teams und Produkte

Modelle, Daten, Identität, Integrationen, Deployment, Evals, Monitoring und Kostensteuerung in einer gemeinsamen Plattformarchitektur.

04 Technische KI-Beratung

Machbarkeit, Zielarchitektur und Umsetzungspfad

Technische Machbarkeit, Build-vs-Buy, Architekturentscheidungen, Technologieauswahl, Reviews, Migrationspfade und Überführung in die Umsetzung.

Projekt besprechen
Wann Cognitrace passt

Wenn KI Teil eines Produkts oder einer Plattform wird.

01 Eine neue KI-Funktion soll dauerhaft Teil eines Produkts oder einer Plattform werden.
02 Ein bestehendes ML- oder GenAI-System stößt bei Qualität, Latenz, Kosten oder Zuverlässigkeit an Grenzen.
03 Mehrere Modelle, Anwendungen oder Teams brauchen eine gemeinsame technische Grundlage.
04 Die bestehende Architektur erschwert Integration, Skalierung oder Weiterentwicklung.
05 Ein wichtiges KI-Vorhaben braucht technische Führung und zusätzliche Umsetzungskraft.
06 Das interne Team soll Code, Architekturwissen und Betrieb anschließend selbst übernehmen können.

Typischerweise nicht: reine Tool-Roll-outs, No-Code-Automation, Schulungsprogramme oder reine Personalverstärkung.

Referenzen

Was Auftraggeber über die Zusammenarbeit sagen

„Die Einbindung von KI hat 360 auf ein neues Level gehoben. Nutzer behalten die Kontrolle und erkennen früh, was wichtig ist. Mickey und das Team haben sehr genau zugehört und mit großer Expertise geliefert. Stellar work.“
Justin Buckthorp · Founder & CEO, 360 Health & Performance
„Sie haben konstruktiv mitgedacht und sehr schnell verstanden, welche Probleme wir tatsächlich lösen wollten.“
Elio Santana · Technical Lead, Concentrix Tigerspike, Sydney
Über uns

Erfahrene Engineers, die beraten und bauen.

Cognitrace ist ein inhabergeführtes Engineering-Team für Applied AI. Wir arbeiten direkt mit Produkt- und Engineering-Teams an Systemen, in denen AI/ML, Software und Cloud in einem Team zusammenkommen müssen.

Gegründet von Mickey Graf, AI Systems Engineer und 3× Technical Founder. Mehr als 13 Jahre Erfahrung mit Software in Produktion, AI/ML seit 2017 – darunter AI-R&D bei trivago sowie Projekte für Startups, Mittelstand und internationale Enterprise-Programme.

Technische Entscheidungen werden in funktionierender Software überprüft. Code, Dokumentation und Wissen gehen anschließend an das interne Team über.

Wie wir arbeiten
  • Erfahrene Engineers arbeiten hands-on am System.
  • Architektur wird durch Code und Messwerte validiert.
  • Qualität, Latenz und Kosten werden systematisch evaluiert.
  • Das interne Team bleibt technisch unabhängig.
FAQ

Fragen zur Zusammenarbeit

Welche Vorhaben passen zu Cognitrace?
Cognitrace passt, wenn eine eigene KI-Funktion, ein ML-System oder eine Plattform entstehen oder technisch verbessert werden soll – und Modellqualität, Software, Daten, Integrationen und Cloud-Betrieb zusammengehören.
Beratet ihr nur oder setzt ihr auch um?
Beides, mit klarem Schwerpunkt auf Umsetzung. Beratung und technische Führung sind auch als eigenständiges Mandat möglich, wenn ein bestehendes Team die Umsetzung selbst verantwortet.
Könnt ihr ein bestehendes System oder einen Prototyp übernehmen?
Ja. Ausgangspunkt ist ein technisches Review mit klarer Bewertung von Architektur, Qualität, Betriebsfähigkeit und Weiterentwicklungspfad – anschließend Übernahme oder gezielte Umsetzung.
Wie arbeitet ihr mit bestehenden Produkt- und Engineering-Teams?
Wir integrieren uns direkt in bestehende Teams, statt Parallelwelten zu bauen. Verantwortung wird klar geschnitten – für Architektur, technische Entscheidungen und die Bereiche, in denen wir umsetzen.
Wie messt ihr Qualität, Latenz und Kosten?
Über Evals, Produktionstelemetrie und Cost Attribution als Teil des Systems: Testsets, Metriken und Monitoring auf Output-Qualität, Fehlerverhalten, Latenz, Kosten und Tool-Nutzung.
Wem gehören Code, Infrastruktur und Dokumentation?
Ihnen. Code, Infrastruktur, Modelle und Dokumentation gehen an das interne Team über und lassen sich ohne Cognitrace weiterbetreiben.
Wie berücksichtigt ihr Security, Datenschutz und regulatorische Anforderungen?
Als Teil der Architektur: über Datenflüsse, Rollen, Löschkonzepte und Audit Trails. DSGVO und EU AI Act werden je Use Case eingeordnet. Nachweise entstehen mitlaufend, nicht nachträglich.

Weitere Fragen

Kontakt

Sie planen oder skalieren ein KI-Produkt, ML-System oder eine Plattform?

Beschreiben Sie kurz das Vorhaben, den aktuellen Stand und die größte technische Hürde. Wir sagen offen, ob Cognitrace passt und wie ein sinnvoller Einstieg aussieht.

Projekt besprechen E-Mail senden
E-Mail
contact@cognitrace.de Kontakt aufnehmen Antwort innerhalb von 24 Stunden.