Prozess definieren
Abhängigkeiten, analytische Logik und Betriebsrisiken erfassen. Repräsentative Ausgangsergebnisse und Vergleichstoleranzen mit Fachexperten festlegen.
Regulated Data & AI Engineering
Modernisierung kritischer Analysesysteme
Betriebsrisiken kritischer R/SAS-Systeme durch Reproduzierbarkeitsbaselines, Ergebnisvergleiche und kontrollierte Modernisierung reduzieren.
System entwickeln
R/SAS/Python-Prozesse mit Regressionstests, Ergebnisvergleichen und wiederverwendbaren R-Modernisierungswerkzeugen refaktorieren oder migrieren. Statistische Methodik erhalten und Änderungen dokumentieren.
Prüfen und betreiben
Reproduzierbare Umgebungen, CI/CD, Bereitstellungs- und Rollback-Hinweise, Dokumentation und validierungsunterstützende Nachweise vorbereiten. Abnahme und Übergabe zur Reduktion von Schlüsselpersonenabhängigkeit vereinbaren.
Vereinbarte Engineering-Ergebnisse
- Abhängigkeitsinventar und Reproduzierbarkeitsbaseline
- Modernisierter Code, automatisierte Tests und Ergebnisvergleichsberichte
- Bereitstellungs- und Rollback-Hinweise mit technischer Übergabe
Ausgelegt zur Unterstützung der Validierung im Qualitätssystem des Kunden. Validierungsverantwortung, Abnahmekriterien und menschliche Prüfung werden ausdrücklich vereinbart; Automatisierung ersetzt keine verantwortliche Qualitätsprüfung.
Fallstudien
Ausgewählte Engineering-Projekte
Anonymisierte Projekterfahrung in Finanzdienstleistungen, Life Sciences und selbst gehosteter KI-Automatisierung—mit konkreten Ansätzen, Ergebnissen und Erkenntnissen.
Banking & Finanzdienstleistungen
Enterprise Analytics & Data Engineering für ein großes europäisches Finanzinstitut
Projektzeitraum: 2022–2024
Projekterfahrung von Teammitgliedern mit R/Python-Analytik, Datenpipelines, datenbankgestützten Anwendungen und technischer Koordination in einem regulierten Finanzinstitut.
Fallstudie lesenLife Sciences & Biotechnologie
KI-unterstützte Audit-Trail-Berichte für ein internationales Life-Sciences-Unternehmen
Menschlich geprüfte, KI-unterstützte Entwicklung strukturierter Audit-Trail-Berichte mit Fokus auf Wartbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit.
Fallstudie lesenTechnologien und Standards passend zum Prozess
Statistisches Computing
R · Python · SAS · SQL
Klinische Prozesse
CDISC · SDTM · ADaM · Pinnacle 21 · TLF
Private KI
LLMs · RAG · on-premise · private cloud
Anwendungen
Shiny · APIs · dashboards
Benötigte Eingaben
Bestehender Code, Abhängigkeiten, repräsentative Ein-/Ausgabepaare, Laufzeitumgebungen und bekannte Betriebsanforderungen.
Verantwortung des Kunden
Systemzugriff, Fachexperten und Verantwortliche für das erwartete analytische Verhalten bereitstellen. Umfangsänderungen und zulässige Ergebnistoleranzen freigeben.
Abnahmekriterien
Ergebnisse mit vereinbarter Baseline und Toleranzen vergleichen, Unterschiede untersuchen und wiederholbare Ausführung sowie Bereitstellungs-/Rollback-Verfahren nachweisen.
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