On-Device ML und serverseitige LLM-Pipelines — produktiv geliefert.
KI-Features, die tatsächlich geliefert werden: Core ML für On-Device-Inferenz, serverseitige LLM-Pipelines über OpenAI / Anthropic / Gemini, RAG und konversationelle UX-Muster. Keine Prototypen — produktionsreife Implementierungen mit Streaming, Fehlerbehandlung und graceful Fallbacks.
What's included
On-Device-Inferenz mit Vision, NLP und benutzerdefinierten .mlmodel-Paketen. Läuft offline, keine Latenz, keine PII verlässt das Gerät.
OpenAI, Anthropic oder Gemini API-Anbindung mit Streaming-Response-Rendering und Token-Budget-Management.
Retrieval-Augmented Generation: Vektorspeicher, Embedding-Pipeline und Kontext-Injection für domänenspezifische Chatbots.
Streaming-Text-Rendering, Tipp-Indikatoren, Fehlerzustände und graceful Fallback bei nicht verfügbarem Modell.
Embedding-basierte Suche ersetzt Keyword-Suche — deutlich bessere Ergebnisse für unstrukturierte Inhalte.
Audit bestehender KI-Features auf Latenz, Kosten, Fehlerrate und User-Experience-Qualität.
How it works
1–2-tägiger Spike zur Validierung des KI-Ansatzes: Latenz, Kosten, Genauigkeit und Offline-Anforderungen vor dem Bau.
Streaming, Retry-Logik, Rate-Limit-Handling, Kostenschutzmaßnahmen und Monitoring-Hooks — nicht nur der Happy Path.
Prompt Engineering, Modellauswahl und Latenzoptimierung mit messbaren Vorher/Nachher-Benchmarks.
Is this right for you?
Produktteams, die KI-Features hinzufügen
Sie brauchen einen iOS-Engineer, der sowohl den ML-Layer als auch die Produkt-UX verantwortet — nicht zwei separate Auftragnehmer.
Apps mit großen Content-Bibliotheken
Semantische Suche, KI-gestützte Empfehlungen und intelligentes Filtern — transformativ für inhaltsreiche Apps.
Kundenorientierte KI-Erfahrungen
Buchungsassistenten, Support-Bots, Onboarding-Flows — konversationelle UX erfordert iOS-spezifisches Implementierungs-Know-how.
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