Engineering-Leistung
Daten-Pipelines und API-Integration
Scheduler, Retries und normalisierte Pipelines aus Ads-APIs, Social-Plattformen und internen Services, gebaut für Maßstab und Beobachtbarkeit.
- Orchestrierung
- Temporal, Queues und DLQ
- APIs
- Meta, TikTok und Social-Flächen
- Typische Slice
- 3 bis 8 Wochen pro Plattform-Bündel
In der Tiefe
Ingestion ist Produkt-Infrastruktur: Wenn Pipelines wackeln, wackeln deine KI-Features. Ich baue Scheduler und Worker, die Rate-Limits respektieren, Token sicher rotieren und die schmutzigen Randfälle in Dead-Letter-Queues legen statt Daten still zu verlieren.
Parker AI ist der Referenz-Build: Temporal-Workflows für Marketing- und Social-Signale aus vielen Quellen, Meta Marketing API Clients mit sauberer Rechte- und Token-Führung, und normalisierte Schemas, die Analytics wie hybrides Retrieval füttern.
Was du bekommst
Workflow-Design: Scheduler, Fan-out, Retries und Idempotenz-Schlüssel
API-Clients mit Pagination, Backoff und Rate-Limit-Disziplin
Kanonische Schemas und Migrationen für Features weiter unten
Metriken und Alerts: Frische, Fehler-Budgets und Ingestion-Lag
Runbooks für Token-Rotation und Reaktion auf Incidents
So arbeiten wir
Quellen inventarisieren
Auth-Wege, Quoten und was pro Feed frisch genug heißt.
Vertrag definieren
Stabile IDs, Versionierung und wie Fehler beim Menschen ankommen.
Worker implementieren
Temporal oder gleichwertig, mit wiederholbar sicherer Logik.
Zuverlässigkeit beweisen
Soak-Tests, Backoff-Verhalten und DLQ-Triage-Workflows.
Beispiele und Referenzen
Ergebnisse, die du erwarten kannst
- Du bekommst Ingestion aus vielen Quellen mit Backoff, Dead-Letter-Queues und klarer Verantwortung für Fehler.
- Meta Marketing API und Social-Flächen anbinden mit Clients, die Rate-Limits und Token sicher behandeln.
- Stabile Schemas, die Analytics, Retrieval und weitere KI-Features füttern.
Fragen und Antworten
Geht auch unser privates Warehouse statt öffentlicher APIs?
Ja, die Muster bleiben gleich: idempotente Worker, klare Verantwortung bei Schema-Drift und Beobachtbarkeit der Frische.
Wie behandelst du Meta-Rechtewechsel oder Token-Ablauf?
Expliziter Token-Lebenszyklus, Rotations-Wege und Clients, die kontrolliert degradieren und alarmieren, statt still Teildaten zu liefern.
Was bekommt das ML- oder Retrieval-Team?
Dokumentierte Schemas, Beispiel-Payloads und versionierte Verträge, damit Embeddings und Agenten stabile Objekte konsumieren.
Buche einen gratis 30-Minuten Kennenlern-Call zu deiner Arbeit und deinen Fragen
Ich kartiere Rahmen, Risiken und einen praktischen ersten Meilenstein, ob Agenten, Retrieval, Ingestion, Extensions oder Full-Stack-SaaS-Lieferung.
Weitere Leistungen
Agenten-Workflows mit Planung, Memory, typisierten Tool-Calls und Human-Checkpoints: von der Kreativ-Strategie-Plattform bis zum Assistenten für dein Team, in Produktion statt als Demo.
Vektor- plus relationale Suche, semantisches Chunking und Re-Ranking, damit LLM-Antworten geerdet bleiben, wenn Kataloge und Dokumente groß werden.
Chrome-Extensions und Sidepanel-UX mit RAG im Browser und echten Aktionen über Tool-Gateways, kein abgetrennter Chat-Tab.