Erfahrene Experten für AI und Softwareentwicklung. Direkt in deinem Projekt.
Deep Data Ocean ist ein inhabergeführtes Unternehmen von Softwareentwicklern. Unsere Experten arbeiten in deinem Projekt: in AI Engineering, AI-Plattformen und Softwareentwicklung mit C#, Java, Angular und React. Was wir über AI im Betrieb wissen, haben wir nicht gelesen, sondern gebaut: in Kundenprojekten und an trAIder, unserem eigenen AI-System.
So arbeiten wir
Du suchst für dein Projekt eine bestimmte Person mit bestimmten Fähigkeiten, nicht eine Firma mit Folien. So arbeiten wir: Ein Experte von uns arbeitet in deinem Projekt, so lange du ihn brauchst, ob dir gerade Kapazität fehlt oder ein bestimmtes Know-how. Auf dieser Seite findest du zu jedem ein vollständiges Profil mit Projekten, Technologien und Verfügbarkeit.
Wir kommen selbst aus der Projektarbeit. Gründer Stefan Anders arbeitet seit vielen Jahren als Freelancer in Kundenprojekten und kennt die Arbeit jedes Kollegen persönlich. Wer bei uns anfragt, spricht mit jemandem, der die Technik versteht, und bekommt eine ehrliche Antwort darauf, ob das Profil zur Aufgabe passt.
Was unsere Experten tun
AI Engineering
Wir entwickeln in deinem Projekt Systeme mit Large Language Models, Reinforcement Learning und klassischem Machine Learning in Python und PyTorch. Dazu gehört die unspektakuläre Arbeit, von der das Ergebnis abhängt: Daten bereinigen, Features bauen, Trainingsläufe nachvollziehbar machen, Backtests so aufsetzen, dass keine Information aus der Zukunft durchsickert.
AI-Plattformen und Betrieb
Modelle brauchen eine Umgebung, in der sie zuverlässig laufen. Wir bauen GPU-fähige Kubernetes-Plattformen, betreiben LLM-Inferenz mit vLLM und deployen per GitOps mit ArgoCD und Helm. Die Grundlage sind viele Jahre Plattformarbeit mit OpenShift und Kubernetes, unter anderem im öffentlichen Sektor und in Umgebungen ohne Internetzugang.
Softwareentwicklung mit C# und Angular
Für Geschäftsanwendungen auf dem Microsoft-Stack arbeitet ein erfahrener Entwickler von uns in deinem Projekt: Senior Fullstack-Entwickler mit fast 20 Jahren C#-Erfahrung, vom .NET Framework 4.8 bis .NET 8 und ASP.NET 10, und mit Angular-Frontends von Version 1 bis 21, davon fünf Jahre mit Entwicklung und Betrieb auf Azure. Branchenschwerpunkte sind Medizin und Labordiagnostik, Logistik und Hafenbetrieb, Bau und Kampfmittelräumung sowie Personal- und Reporting-Anwendungen für den Mittelstand.
Softwareentwicklung mit Java und React
Für Geschäftsanwendungen auf der JVM arbeitet ein Java-Entwickler von uns in deinem Projekt: Backend mit Spring Boot, REST-Schnittstellen und Datenbankanbindung mit JPA, Frontends mit React und TypeScript, Auslieferung als Container auf Kubernetes. Die Erfahrung dahinter reicht von großen Datenplattformen mit Hadoop und Spark bis zur Zerlegung von Java-Monolithen in verteilte Architekturen auf AWS und Kubernetes.
Case Study: trAIder
Unser anspruchsvollster Kunde sind wir selbst. trAIder ist ein AI-gestütztes Handelssystem für US-Aktien, das wir seit 2025 entwickeln und erproben. Es bewertet jeden Handelstag tausende Aktien, entscheidet selbst und läuft heute im Forward-Paper-Trading; der erste Pilot mit echtem Geld ist an vorher festgelegte Kriterien gebunden.
Auf dem Weg dorthin haben wir eine Nachrichtenpipeline gebaut, die 2,65 Millionen Finanzartikel mit Llama- und Qwen-Modellen auf vLLM in Merkmale für Reinforcement Learning verwandelt, einen Double-DQN-Agenten in PyTorch trainiert, und beides gemessen, verworfen und dokumentiert. Was heute läuft, ist einfacher und härter geprüft: elf Millionen Tageskurse mit nachrechenbarer Herkunft, Walk-Forward-Tests mit Zufallskontrollen, Sperren gegen Information aus der Zukunft, eine Broker-Anbindung, die im Zweifel nichts tut, und ein Betrieb auf Kubernetes, der seine eigenen Alarme testet.
trAIder ist in Entwicklung und Test und wird Dritten derzeit nicht angeboten. Es zeigt, wie wir arbeiten, wenn wir selbst der Kunde sind.
Erfahrung
Die Erfahrung hinter Deep Data Ocean stammt aus Projekten, in denen Gründer Stefan Anders selbst gearbeitet hat. Sie lässt sich in drei Etappen erzählen, die zusammen erklären, warum AI bei uns nicht beim Modell aufhört.
Am Anfang standen Daten. Als Head of Development für Zentral-, Ost- und Südeuropa bei einem internationalen Marktforschungsunternehmen verantwortete Stefan Anders die Softwareentwicklung für 35 Länder, mit eigenen Mitarbeitern in zehn davon, und löste dort klassische Data Warehouses durch Hadoop und Spark ab; später folgten Data-Lake- und Streaming-Plattformen für die Automobilindustrie.
Danach kam die Plattform. Über mehrere Jahre hat er als DevOps-Architekt CI/CD und Container-Plattformen auf OpenShift und Kubernetes aufgebaut und betrieben, unter anderem für Auftraggeber im öffentlichen Sektor und für einen Cloud-Anbieter mit vollständig vom Internet getrennten Installationen. Dazu kamen Migrationen von Java- und C#-Monolithen in verteilte Architekturen auf AWS und Kubernetes.
AI zieht sich seit 2018 durch diese Arbeit: Bilderkennung zur Besucheranalyse im Einzelhandel, Texterkennung für handschriftliche Rezepte, ein neuronales Netz, das Projektanfragen automatisch passenden Skill-Profilen zuordnet, LLM-basierte Klassifikation von Finanztransaktionen und schließlich trAIder.
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