Agentic Systems
Multi-Agent-Orchestrierung, Agent Control Planes, MCP-Integration und automatisierte Workflows.
- Agents
- Tool use
- MCP
- Orchestration
Digital David × Talentschmiede.ai
AI Engineering aus Frankfurt – von Architektur bis Betrieb.
Talentschmiede.ai verbindet Talententwicklung mit der AI-Engineering-Praxis von Digital David. So treffen neue Engineers auf erfahrene Architektur-, Delivery- und Produktkompetenz aus der Gruppe.
Digital David AG in Frankfurt Teil der Digital Workforce Group AG
PRODUCTION AI / REFERENCE STACKENGINEERING SYSTEM
PRODUCTUX · WORKFLOW · VALUE
APPLICATIONAPIS · FULL STACK · INTEGRATION
ORCHESTRATIONAGENTS · TOOLS · MCP
MODELSLLMS · ML · EVALS
DATACONTEXT · RETRIEVAL · PIPELINES
OPERATIONSSECURITY · OBSERVABILITY · COST
ARCHITECTURE · DELIVERY · RUNHUMAN-LED
Capability Map
Sechs Felder. Ein produktives AI-System.
Enterprise AI entsteht selten in einer Disziplin. Engineering verbindet Modellverhalten, Software, Daten, Prozesse und Betrieb zu einem System, das Nutzer wirklich einsetzen können.
LLM Engineering
RAG, Context Engineering, Modellauswahl, Fine-Tuning, Evals und Vektordatenbanken.
- LLMs
- RAG
- Evals
- Vector search
Conversational AI
Voice Agents, Chat-Systeme, mehrsprachige Interaktion und saubere Übergabe an Teams.
- Voice
- Chat
- Realtime
- Handover
Document Intelligence
Klassifizierung, Entity Extraction, OCR und überprüfbare Dokumenten-Workflows.
- OCR
- Extraction
- Validation
- Audit
AI Product Engineering
Full-Stack-AI-Produkte, Plattformarchitektur, Integrationen und nutzbare Interfaces.
- Product
- APIs
- Full stack
- Integration
AI Platform & MLOps
Deployment, Observability, Modellzugriff, Security, Cost Governance und skalierbarer Betrieb.
- Cloud
- MLOps
- Security
- FinOps
Delivery System
Vom Problem bis zum Betrieb.
Engineering und Teamaufbau laufen in derselben Richtung. Jeder Schritt klärt, was gebaut wird, wie Qualität gemessen wird und welche Kompetenz im Kundenteam gebraucht wird.
Discover
Businessziel, Nutzer, Prozess, Datenlage und messbares Qualitätsmaß.
Architect
Systemgrenzen, Modelle, Datenzugriff, Rollen, Security und Human Oversight.
Build
Inkrementelle Delivery, Evals, Reviews, Integration und Feedback mit echten Nutzern.
Run & Scale
Monitoring, Kosten, Incident Handling, Verbesserung und Wissenstransfer.
Engineering in der Praxis
Von Recruiting AI bis Document Intelligence.
Öffentlich zugängliche Produkte und dokumentierte Produktlinien zeigen die Engineering-Breite der Gruppe: Recruiting AI, Conversational AI, Document Intelligence, Security Operations und regulierte Branchenworkflows.
Recruiting AI · Live erreichbar
talenty.ai
AI-gestütztes Sourcing, Matching, Outreach und Screening als produktive Recruiting-Plattform.
Produkt ansehen ↗Conversational AI · Live erreichbar
Talky
Interviews und Kandidatenkommunikation über Telefon, Video, WhatsApp und Webchat.
Produkt ansehen ↗Document Intelligence · Produktlinie
DocuGuard.ai
Klassifizierung, Schwärzung, Prüfpfade und Human-in-the-Loop für sensible Dokumente.
Produkt ansehen ↗AI Security Operations · Live erreichbar
DMARCify
DMARC-Auswertung, Sender-Kategorisierung, Drift-Alerts und Policy Management.
Produkt ansehen ↗Regulated AI Workflows · Produktlinie
Factify Pharma
AI-Workflows für Research, Regulatory, Studienmanagement und Safety-Prozesse.
Produkt ansehen ↗Financial AI Workflows · Produktlinie
Factify Finance
AI-gestützte Dokument-, Risiko-, AML- und Compliance-Workflows für Finance.
Produkt ansehen ↗Der Markt 2026
AI-Teams fehlen dort, wo Systeme in den Betrieb gehen.
Unternehmen nutzen AI längst. Jetzt fehlen Engineering-Kompetenz, Plattformbetrieb und sichere Delivery, um aus Experimenten belastbare Systeme zu machen.
der befragten europäischen Organisationen sehen sich bei AI & ML Engineering und Operations als unterbesetzt.
Linux Foundation, 2026 ↗berichten Lücken bei AI Security und Risk Management; 56 % bei Betrieb und Monitoring.
State of Tech Talent Europe ↗der befragten Arbeitgeber nennen Skill Gaps als größte Hürde für ihre Transformation.
World Economic Forum, 2025 ↗Technology Index
Technologien, mit denen die Gruppe entwickelt.
Modelle, Frameworks und Plattformen werden passend zu Architektur, Risiko, Datenumfeld und Betrieb ausgewählt. Der Index zeigt den öffentlich dokumentierten Engineering-Stack der Gruppe.
Models & LLMsAzure OpenAI · GPT-4/5 · Claude · Mistral
OrchestrationLangChain · LlamaIndex · Semantic Kernel · MCP
ApplicationPython · TypeScript · Next.js · React · Node.js
DataPostgreSQL · Redis · Pinecone · Weaviate · Supabase
PlatformAzure · AWS · Vercel · Cloudflare · Kubernetes
OperationsDocker · Terraform · GitHub · MLflow · Grafana · Datadog
Team und Technik zusammen denken
Welches AI-System soll als Nächstes produktiv werden?
Wir verbinden Use Case, Architektur und die AI Engineers, die das System bauen und langfristig weiterentwickeln. Startpunkt ist ein konkretes Gespräch.