Software · Daten · Simulation

Daten, KI und Simulation. Gebaut für den Betrieb.

Sphenic entwickelt Software für Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und numerische Simulation. Wir planen, bauen und betreiben Systeme vom ersten Datensatz bis zur produktiven Cloud-Umgebung.

Projekt anfragen Leistungen ansehen
Forschungsniveau
Informatik, Ingenieurwesen und Physik auf Promotions- und Postdoc-Niveau
Bewährte Verfahren
Etablierte Methoden für Architektur, Betrieb und Sicherheit
Ein Ansprechpartner
Analyse, Umsetzung und Betrieb aus einer Hand
Leistungen

Was wir entwickeln

Acht Fachgebiete, ein durchgängiger Ansatz. Jedes Projekt verbindet fundierte Modelle mit robuster Software.

Machine Learning und KI

Modelle, die mit Ihren Daten arbeiten und messbar bleiben.

  • Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • LLM Fine-Tuning
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Modellevaluierung und Monitoring

Daten-Engineering und Big Data

Aus Rohdaten werden verlässliche, strukturierte Datenbestände.

  • ETL-Pipelines
  • Extraktion strukturierter Daten aus Dokumenten
  • Verarbeitung großer Datenmengen
  • Datenqualität und Validierung
  • Dashboards und Visualisierung

API-Entwicklung

Schnittstellen für hohe Last und klare Integration.

  • REST- und Streaming-APIs
  • Such- und Abfragedienste
  • Individuelle Webanwendungen
  • Dokumentation und Entwicklerzugang

Infrastruktur und DevOps

Stabile Plattformen, automatisiert und nachvollziehbar.

  • Cloud-Architekturen
  • Containerisierte Anwendungen
  • Server, Netzwerk und Speicher
  • CI/CD und Infrastructure as Code
  • Monitoring und Betrieb

Sicherheit

Sicherheit ist Teil der Architektur ab dem ersten Entwurf.

  • Security Design
  • Zero-Trust-Architektur
  • Sicherheitsanalyse und Härtung
  • Zugriffskontrolle und Audit

Physikalische Simulation

Numerische Modelle für Systeme, die sich nicht im Labor testen lassen.

  • Gravitationsdynamik und N-Körper-Systeme
  • Hydrodynamik
  • Parallelisierung und Hochleistungsrechnen
  • Numerische Verfahren und Solver

Finanz- und Portfoliosimulation

Szenarien und Risiken berechnen, bevor Kapital gebunden ist.

  • Monte-Carlo-Simulation
  • Backtesting von Strategien
  • Portfolio- und Risikoanalyse
  • Auswertung regulatorischer Meldungen

Systemarchitektur und Modernisierung

Bestehende Systeme verstehen, dokumentieren und weiterentwickeln.

  • Architekturanalyse
  • Migration von Altsystemen
  • Technische Dokumentation
  • Technische Beratung
Arbeitsweise

Vom Problem zum laufenden System

Vier Schritte mit klaren Ergebnissen. Sie sehen nach jedem Schritt, wo das Projekt steht.

  1. 01

    Analyse

    Wir klären Ziel, Daten und Randbedingungen. Das Ergebnis ist eine klare Aufgabenbeschreibung.

  2. 02

    Konzept

    Wir wählen Methoden und Architektur. Ein Prototyp prüft die Annahmen früh.

  3. 03

    Umsetzung

    Wir entwickeln in kurzen Zyklen, mit Tests und Dokumentation.

  4. 04

    Betrieb

    Wir überführen das System in den Betrieb, überwachen es und entwickeln es weiter.

Branchen

Mit wem wir arbeiten

Organisationen mit großen Datenmengen, hohen Anforderungen an Qualität und komplexen Fachmodellen.

01

Finanzdienstleister und Asset Management

Portfolioanalyse, Risikomodelle und Datenplattformen

02

Finanzdaten und Regulatorik

Extraktion und Auswertung regulatorischer Meldungen

03

Recht und Beratung

Dokumentenanalyse und Recherche mit NLP

04

Forschung und Wissenschaft

Simulation, Hochleistungsrechnen und Datenanalyse

05

Industrie und Ingenieurwesen

Physikalische Modelle und Prozessdaten

06

Software und digitale Dienste

APIs, Infrastruktur und Betrieb

Kontakt

Sprechen Sie mit uns über Ihr Vorhaben.

Beschreiben Sie Ihre Aufgabe in wenigen Sätzen. Wir antworten mit einer ersten Einschätzung und einem Vorschlag für die nächsten Schritte.

E-Mail schreiben