Wir sind ein Team aus erfahrenen Data Engineers, AI-Agent Engineers und AI Researchern. Wir lösen das zentrale Datenproblem, das zwischen einem ambitionierten KI-Vorhaben und einem produktiven KI-Agent steht — gut, kostengünstig, reproduzierbar.
Wer komplexe Geschäftsprozesse mit KI-Agenten automatisieren will, stößt früh oder später auf dieselbe Wand: die internen Daten sind nicht in einer Form, mit der die Agenten effektiv arbeiten können. Schemas sind verteilt, Definitionen unscharf, Aktualität unklar, Zugriffe teuer.
Das Ergebnis: Agenten halluzinieren auf alten Daten, brennen Tokens für irrelevante Kontexte, oder werden nach dem PoC schlicht nicht produktionsreif. Wir bauen das Datenfundament, auf dem Agenten kostengünstig, präzise und auditierbar arbeiten — von der Quelle bis zum Tool-Call.
Pipelines, Marts und Lineage, die produktiv tragen — DuckDB, dbt, Iceberg, Snowflake, BigQuery. Schema-Contracts, Tests, beobachtbar. Wir behandeln Daten als Produkt, nicht als Nebenprodukt.
Agentische Architekturen, die in eurem Stack laufen — Tool-Designs, Retrieval-Patterns, Cost-Profiling, Eval-Loops. Wir bauen Agenten, die wirtschaftlich operieren, nicht nur demo-tauglich sind.
Modell-Auswahl, Fine-Tuning, Latenz/Kosten/Qualität-Tradeoffs auf Daten. Wir kennen die Frontier-Modelle aus erster Hand und übersetzen das in Architektur-Entscheidungen, die in 18 Monaten noch tragen.
Kommerzielles AI-Software-Produkt, das wir selbst betreiben — vollständig auf unserer Datenarchitektur, in produktivem Kundeneinsatz.
Aufbau des zentralen Data Warehouses bei FINN — Jorrit verantwortlich für die initiale Architektur und das wachstumsfeste Datenfundament.
Aufbau und Leitung von KI-Geschäftsbereichen in etablierten Unternehmen — von Strategie über Architektur bis zu produktiven Lösungen, vom Tag 0 bis zur Skalierung.
KI- und Datenlösungen in großen Konzernen und im Mittelstand realisiert — vom Datenfundament bis zum Agent-Tool-Call, immer produktiv, immer auditierbar.
Jede unserer Demos ist eine vollständige Pipeline — vom Rohdatensatz über dbt-Marts und Tests bis zum interaktiven Dashboard und der Lineage-DAG. Built by the Zen AI · AI Data Engineering Agent.
Field-Observer-Daten + NYC-Sanitation-Tonnage + Cary-Routen + synthetische Team-Ressourcen → 14 dbt-Modelle, 78.459 Beobachtungen, interaktives Dashboard + DAG-IDE.
→Mobility · Energy · Pharma · Public-Sector — jede Domäne mit ihrem eigenen Lineage-DAG und Dashboard. Sag uns, was bei euch ansteht.
→Wir liefern in agentischen Iterationen. Eine Demo wie WMA entsteht in Tagen, ein produktives Datenfundament in Wochen. Schreib uns, was bei euch ansteht — wir antworten innerhalb eines Werktags.