Senior-Engineers für KI, in Ihrem Team.
Sie brauchen jetzt erfahrene KI- und ML-Engineers und möchten nicht sechs Monate mit der Suche verbringen? Dann stellen wir Ihnen ein dediziertes Entwicklerteam, das direkt in Ihrem Team arbeitet (Forward-Deployed): dasselbe Sprint-Board, derselbe Slack-Workspace, derselbe Maßstab im Code-Review. Nach diesem Modell arbeiten wir in jedem Gigabit-Projekt. Sie können es auch einzeln buchen.
Body-Leasing heißt meist: Aufgaben über den Zaun werfen. Bei uns nicht.
Vom Offshore-Personaldienstleister bekommen Sie einen Lebenslauf, keine technische Aufsicht und Code, den Sie neu schreiben müssen. Das ist der Aufpreis, den der billigste Anbieter am Ende kostet. Ein eingebettetes Gigabit-Team ist das Gegenteil: namentlich bekannte Senior-Engineers mit Schwerpunkt KI und unserer eigenen technischen Aufsicht, die in Ihren Abläufen arbeiten und ab dem ersten Sprint liefern.
Ein kleines Team mit viel Erfahrung.
Die Größe richtet sich nach der Aufgabe. Sie bekommen keinen Personalpool, den Sie selbst verwalten müssen.
KI- und Agent-Engineers
Sie haben RAG-Pipelines und Multi-Agenten-Systeme gebaut und die Verarbeitung strukturierter Ausgaben so umgesetzt, dass sie im Live-Betrieb hält.
ML- und Data-Engineers
Pipelines, Retrieval, Embeddings und die Datenqualität, um die sich die meisten KI-Projekte erst kümmern, wenn etwas ausfällt.
MLOps-Engineers
Evals, Monitoring, Versionierung und alles Weitere, was Agenten zuverlässig am Laufen hält.
Delivery Lead
Verantwortet Umfang, Arbeitsrhythmus und die Zusammenarbeit mit Ihnen. Sie haben damit eine Ansprechperson, die für das Ergebnis einsteht.
In Ihrem Team, nicht daneben.
Auf Ihrem Sprint-Board.
Derselbe Slack-Workspace, dasselbe GitHub, derselbe Maßstab im Code-Review. Das Team arbeitet in Ihrer Umgebung und nicht abgeschottet daneben.
Asynchron, mit gemeinsamen Stunden.
Unsere Engineers arbeiten von Dhaka aus. Dhaka ist der mitteleuropäischen Zeit im Winter fünf und im Sommer vier Stunden voraus. Gemeinsam sind damit 09:00–13:00 Uhr im Winter und 09:00–14:00 Uhr im Sommer. So laufen Übergaben sauber, und die Arbeit gerät nicht ins Stocken.
Erfahrung statt Kopfzahl.
Sie bekommen Engineers, die KI-Systeme in den Live-Betrieb gebracht haben, und keine Juniors, die ein Tool erst im letzten Quartal gelernt haben.
Zeitzonen, Vertragsformen und den Umgang mit Daten beschreiben wir auf der Seite Offshore-Entwicklung. Schreiben Sie uns auf Deutsch oder Englisch. Wir antworten auf Englisch, und auch die Projektarbeit läuft auf Englisch: Spezifikationen, Tickets, Code-Reviews und Calls.
Sie sehen die Arbeit, bevor Sie sich binden.
Der Kostenvorteil ist echt: erfahrene Engineers ohne die Kosten der Bay Area. Er ist aber die Grundlage und nicht unser Argument. Unser Argument sind namentlich bekannte Engineers, die liefern.
Je nach Rolle und Erfahrung. 2–4 Wochen Testphase, keine Mindestlaufzeit, 2 Wochen Austauschgarantie, 30 Tage Kündigungsfrist. Das Team steht in zwei Wochen, die ersten Pull Requests kommen bis Tag 5, und bis Woche 4 ist die volle Sprint-Geschwindigkeit erreicht.
Die Kosten beider Wege, am Beispiel eines Kunden.
Ein US-amerikanisches HR-Tech-Unternehmen (Series B), bei dem zwei Senior-Stellen vier Monate lang unbesetzt waren. Die Zahlen stammen aus der Fallstudie.
Ein einzelnes Projekt, kein Marktdurchschnitt. Zur vollständigen Fallstudie
Wir sind kein Personaldienstleister, der Stellen mit denen besetzt, die gerade frei sind. Ein eingebettetes Team ist klein, erfahren und für sein Ergebnis verantwortlich, und es hat einen Delivery Lead. Es arbeitet Forward-Deployed, liefert und bringt dabei auch Ihre eigenen Engineers voran.
Fragen zu eingebetteten Teams
Was ist ein eingebettetes KI-Team?
Ein kleines Team aus Senior-Engineers für KI, das in Ihrem Team arbeitet: auf Ihrem Sprint-Board, in Ihrem Slack, in Ihren Repositories und nach Ihrem Maßstab im Code-Review. Gigabit stellt die Engineers und die technische Aufsicht. Sie legen fest, woran das Team arbeitet.
Ist ein eingebettetes KI-Team günstiger als eigene Einstellungen?
Bei einem US-amerikanischen HR-Tech-Kunden war es so: Drei eingebettete Engineers kosteten 207.600 $ pro Jahr, vergleichbare Einstellungen in den USA hätten 600.000 $ gekostet. Das Team war nach 2 Wochen produktiv und nicht erst nach einem Einstellungsprozess von 4–6 Monaten. Selbst einzustellen bleibt die bessere Wahl, wenn die Arbeit dauerhaft anfällt und Sie die Stellen besetzen können.
Was kostet ein eingebetteter KI-Engineer?
Bei Gigabit 3.000–7.500 $ pro Engineer und Monat, je nach Rolle und Erfahrung. Es gibt eine Testphase von 2–4 Wochen und keine Mindestlaufzeit.
Wie schnell kann ein eingebettetes Team starten?
Das Team steht in zwei Wochen. Die ersten Pull Requests kommen bis Tag 5, und bis Woche 4 ist die volle Sprint-Geschwindigkeit erreicht.
Was unterscheidet ein eingebettetes Team von Body-Leasing aus dem Offshore-Markt?
Sie arbeiten mit namentlich bekannten Senior-Engineers, deren Schwerpunkt KI ist und die Gigabit technisch beaufsichtigt. Sie arbeiten in Ihren Abläufen und nach Ihren Standards im Code-Review. Sie bekommen nicht bloß Lebensläufe über den Zaun gereicht. Es gibt eine Testphase und eine Austauschgarantie.
Ein Forward-Deployed-Team für Ihre Roadmap.
Sagen Sie uns, was Sie liefern möchten. Wir stellen das passende kleine Team aus Senior-Engineers zusammen, in der Regel innerhalb von zwei Wochen.