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Unsere Agentur erstellt Produktions-Computer-Vision-Systeme für Erkennung und Echtzeit-Tracking
Senior Team, Komplexe Systeme, 8 Jahre Erfahrung
Standard-Agenturen bauen Websites; wir bauen industrietaugliche Systeme
Hochleistungs-Backends. Entscheidungsmaschinen. KI-Fabriken. Computer Vision. Echtzeitsysteme. Vom UI/UX-lastigen MVP bis hin z...
Geprüft von Fiverr Pro
obox systems wurde vom Fiverr Pro-Team aufgrund besonderer Expertise ausgewählt.
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Über diesen Service
Dein Review-Team ist ausgelastet. Die Kosten für Cloud-Inference explodieren. Deine 97% Testgenauigkeit scheitert im realen Einsatz.
Wir entwickeln produktionsreife Computer-Vision-Lösungen – CUDA-optimiert, edge-fähig, mit Drift-Monitoring – die über 95% echte Weltgenauigkeit liefern, nicht nur die Leistung im Testset.
Was das für dein Business bedeutet:
- Verarbeite 10- bis 100-mal mehr Bilder bei einem Zehntel der Infrastrukturkosten durch CUDA- und Edge-Optimierung
- Jährliche Einsparungen von 50.000 bis 500.000 Dollar – automatisiere die Überprüfung oder senke die Cloud-Inference-Kosten von 50.000 auf 5.000 Dollar im Monat
- Über 95% echte Weltgenauigkeit mit integriertem Drift-Monitoring – keine stillen Qualitätsverluste
Warum Produktions-CV-Experten, keine Data Scientists:
- CUDA-Beschleunigung, Edge TPU-Optimierung, containerisierte Inference – keine Jupyter-Notebooks
- End-to-End: Datenaufbereitung, Training, Deployment, CI/CD-Re-Training, Drift-Erkennung
- Bewährt: Qualitätskontrolle in der Fertigung (Millionen Bilder täglich); weniger als 250 ms pro Frame bei 4 gleichzeitigen Streams
Du besitzt das Modell und die Pipeline. Containerisiert, dokumentiert, überall einsatzbereit – kein Vendor Lock-in.
Die 195-Dollar-CTO-Beratung prüft deine Daten und validiert den Ansatz in einem 60-minütigen Call, ohne Build-Verpflichtung.
Kunden, mit denen wir zusammengearbeitet haben
Astral Hodling OÜ
Developed a cross-platform token mining app (Android, Windows, macOS) using Tauri and Kotlin. Optimized Android background tasks for 24/7 operation via foreground services. Integrated a Solana sub-wallet and replaced default WebView with GeckoView, boosting web content compatibility by 80%. Delivered a robust Proof of Concept.
Dez. 2024-Jan. 2025
Landsby
Developed a centralized Travel Content Management System using Rust and React to replace fragmented spreadsheets. Built an automated data migration pipeline and integrated Google Places and Travefy APIs for seamless itinerary synchronization. Reduced manual itinerary preparation time from 3-4 days to under 2 hours. Deployed a secure, Dockerized infrastructure with CI/CD on Hetzner Cloud.
Feb. 2026
Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Wie ist dein Ansatz zur Optimierung von Hardware und Deployment?
Wir passen die Modellkomplexität (CNN, YOLO, ViT) an deine Hardware an – CUDA-GPUs, Edge-TPUs oder Cloud-Cluster. Dann benchmarken wir für Latenz, Durchsatz und Energieverbrauch. Unser Deployment nutzt containerisierte Microservices, Autoscaling und Echtzeit-Überwachung für eine Low-Latency, kosteneffiziente Inferenz.
Muss ich den Entwicklungsprozess täglich managen?
Überhaupt nicht. Wir strukturieren die Arbeit in klare Meilensteine – F&E, POC, Modelltraining, Integration, QA – und liefern verständliche Fortschrittsupdates. Unsere autonomen Entwickler kümmern sich um die technischen Details, während ein dedizierter Manager (oder CTO auf Wunsch) die Qualität und den Zeitplan überwacht.
Wie stellt ihr die Qualität und Wartbarkeit der Modelle über die Zeit sicher?
Jeder Meilenstein umfasst cross‑QA, Code-Reviews und Performance-Validierung auf Hold-out-Sets. Wir liefern dokumentierten Code, CI/CD-Pipelines für das Retraining und Drift-Detection-Hooks. Laufende Support-Optionen sorgen dafür, dass sich deine Modelle mit neuen Daten und Use-Case-Änderungen weiterentwickeln.
Wie handhabt ihr Privatsphäre und Sicherheit der visuellen Daten?
Wir setzen End-to-End-Verschlüsselung (AES-256) für Daten in Transit und Ruhe ein, anonymisieren bei Bedarf sensible Features (Gesichter, Nummernschilder) und erfüllen GDPR sowie andere regionale Vorschriften. Modelle können vor Ort oder in privaten VPCs deployed werden, um volle Datenhoheit zu gewährleisten.
Stellt ihr Projektmanager zur Verfügung, um alles im Griff zu behalten?
Ja, wir weisen einen Manager zu, der entweder direkt mit dir kommuniziert oder im Hintergrund arbeitet. Für Kunden, die direkte Kommunikation mit dem Team bevorzugen, sorgt der Manager für Konsistenz, während du direkt mit den Entwicklern interagieren kannst.
Wie stellst du sicher, dass das Projekt im Budget bleibt und termingerecht fertig wird?
ML-Projekte sind mit Unsicherheiten bei der Modellgenauigkeit verbunden. Wir minimieren das, indem wir Erfolgskriterien (Präzision, Recall, Latenz) während der Discovery-Phase festlegen und bei jedem Meilenstein gegen Hold-out-Datensätze prüfen. Wenn ein Modell nicht konvergiert, markieren wir Alternativen frühzeitig – nicht erst nach sechs Wochen Training.
Wie hat Ihr Prozess ein komplexes Projekt transformiert?
Wir haben eine Echtzeit-CV-Pipeline gebaut, die Video in unter 250 ms pro Frame auf 4 Streams verarbeitet, die kognitive Belastung des Operators um 75 % reduziert und über 10.000 analysierte Frames auf Standardhardware geloggt. Der Kunde bestätigte, dass unser visueller Spezialist maßgeblich zum Erfolg beigetragen hat (Gary Gergen, Eigentümer bei Tethys Ocean LLC).
Unterzeichnen Sie NDAs?
Ja. Wir unterschreiben NDA vor jeder technischen Diskussion auf Wunsch.
Wer besitzt den Code nach der Lieferung?
Das machst du. IP, Quellcode, Architektur-Dokumente und Deployment-Runbooks werden dir nach Abschluss vollständig übertragen — kein Vendor Lock-in.
Arbeitest du mit formellen Verträgen?
Ja. Unterzeichnete Verträge mit festem Umfang pro Phase. Wyoming LLC – du schließt einen Vertrag mit einer registrierten Firma ab, nicht mit einer Einzelperson.
