Erfahrene PyTorch-Entwickler einstellen
Erfahrene Machine-Learning-Engineers, die Modelle mit PyTorch trainieren, bereitstellen und betreuen.
PyTorch bei Beaver Development
PyTorch ist das meistgenutzte Framework für Deep-Learning-Forschung und kommt zunehmend auch in Produktion zum Einsatz. Sein Python-zentriertes Design macht Modelle leicht zu bauen und zu debuggen, und es steckt hinter Systemen für Bildverarbeitung, Sprache und Empfehlungen. Unsere Machine-Learning-Engineers bauen und betreiben solche Modelle für Kunden, in Ihrem Team oder als komplettes Projekt.
Was wir mit PyTorch entwickeln
- Bildverarbeitungsmodelle für Klassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung
- Fine-Tuning von Sprach- und Bildmodellen mit Ihren eigenen Daten
- Trainingspipelines mit reproduzierbaren Experimenten
- Bereitstellung von Modellen hinter APIs, auf GPUs oder für CPUs optimiert
- Überwachung der Modellqualität im Produktivbetrieb
Warum Teams PyTorch wählen
Einfach zu entwickeln
Modelle sind normales Python und daher leicht zu schreiben, zu lesen und zu debuggen.
Aktuellste Forschung
Neue Modellarchitekturen erscheinen meist zuerst in PyTorch.
Weg in die Produktion
TorchScript, ONNX-Export und Serving-Werkzeuge bringen Modelle vom Notebook zur API.
So funktioniert die Zusammenarbeit
Gespräch buchen
Erzählen Sie uns in einem kostenlosen 25-minütigen Gespräch, was Sie bauen möchten.
Entwickler kennenlernen
Innerhalb weniger Tage lernen Sie handverlesene Senior-Entwickler kennen, die zu Ihrem Stack passen.
Loslegen
Onboarding in 1–2 Wochen — mit Testphase, kostenlosem Austausch und ohne langfristige Bindung.
Häufig gestellte Fragen
Bieten Sie vollständige PyTorch-Entwicklungsteams oder einzelne Entwickler an?
Beides. Sie können Ihr Team um einen erfahrenen Machine-Learning-Engineer verstärken oder ein vollständiges, funktionsübergreifendes Team einschließlich Daten, DevOps und QA beauftragen.
Welche Werkzeuge nutzen Ihre Engineers mit PyTorch?
PyTorch und PyTorch Lightning, Hugging Face Transformers, Weights & Biases oder MLflow für Experimente sowie ONNX Runtime oder TorchServe für die Bereitstellung. Wir richten uns nach dem Stack, den Sie bereits einsetzen.
Bieten Sie laufende Wartung und Support an?
Ja. Wir überwachen bereitgestellte Modelle, trainieren sie bei veränderten Daten neu und betreuen sie im Rahmen eines Wartungsvertrags.
Können Sie mit unserem bestehenden Team zusammenarbeiten?
Ja. Unsere Entwickler arbeiten in Ihren Repositories, in Ihrem Sprint-Prozess und in Ihren Code-Reviews und halten sich an die Konventionen, die Ihr Team bereits hat.
Welche Engagement-Modelle bieten Sie an?
Wir bieten flexibles Outstaffing, dedizierte Teams und Projekte mit festem Umfang, alles unter strikten Geheimhaltungsvereinbarungen und im Einklang mit dem Datenschutz.
Bereit loszulegen?
Buchen Sie ein kostenloses Gespräch oder berechnen Sie, was ein Senior-Team bei uns kostet.