AI · Software Engineering · Data Services
Wir lösen die
schweren Probleme.
LogScale baut produktionsreife AI-, Software- und Data-Systeme — mit kompromissloser Quality of Service.
Drei Disziplinen, ein Anspruch.
Wir konzentrieren uns auf intricate Computer-Science-Probleme — und liefern dort, wo es wirklich anspruchsvoll wird.
AI Systems
LLM-Agenten, Retrieval-Pipelines und Eval-Harnesses, die in Produktion bestehen — nicht nur im Demo.
- Agentische Architekturen
- Retrieval & Embeddings
- Evaluation & Guardrails
- LLM-Ops in Produktion
Software Engineering
Verteilte Systeme, performante APIs und cloud-native Architekturen — sauber typisiert, sauber getestet.
- Verteilte Systeme
- Type-safe APIs & SDKs
- Cloud-native (AWS/GCP/Azure)
- Performance Engineering
Data Services
Pipelines, Warehouses und Analytics-Stacks, denen Sie wirklich vertrauen können — vom Event bis zum Insight.
- Daten-Pipelines (ELT/ETL)
- Warehousing & Lakehouses
- ML Data Prep & Features
- Analytics & BI
Quality of Service
Qualität ist kein Feature. Es ist die Grundlinie.
Vier Prinzipien, an denen wir uns messen lassen — bei jedem Commit, jeder Migration, jedem Incident.
Rigor
Tests, Reviews, Type-Safety und Eval-Harnesses sind nicht optional. Wir liefern Systeme, die unter Last halten.
Velocity
Kleine Iterationen, schnelle Releases. Sie sehen Fortschritt jede Woche — nicht erst am Projektende.
Transparenz
Direkter Draht zum Founder, klare Dashboards, ehrliche Statusberichte. Auch wenn etwas schiefgeht.
Verlässlichkeit
SLOs, Observability und Runbooks. Wir hinterlassen Systeme, die ohne uns weiterlaufen — und mit uns wachsen.
Über LogScale
Klein. Fokussiert. Schnell.
LogScale ist ein junges Engineering-Studio aus Frankfurt. Wir lieben harte Probleme — verteilte Systeme, agentische AI, anspruchsvolle Data-Pipelines — und arbeiten direkt mit den Teams, die sie haben. Kein Layer aus Account Managern, kein Boilerplate-Pitch. Nur Code, der hält.
Kontakt
Lassen Sie uns sprechen.
Komplexes Problem? Skizzieren Sie es — wir antworten in der Regel innerhalb eines Werktages.
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