Eine Fallstudie von Niologic GmbH

In 6 Monaten zum produktiven KI-Team: MLOps, Golden Set und automatisiertes Recruiting

2 Min. Lesezeit
vom 17.03.2026

Niologic baute mit ROGON ein KI-Team auf, verband es mit Produktmanagement und etablierte MLOps auf AWS SageMaker. Recruiting und Trainingsdatenmanagement wurden automatisiert; neue Mitarbeitende waren nach 6 Monaten voll einsatzfähig.

In 6 Monaten zum produktiven KI-Team: MLOps, Golden Set und automatisiertes Recruiting
KI-Architektur
KI-Testen
KI Team aufbauen
AI Excellence Program
Sports AI
MLOPs

Kennzahlen & Belege

Zeit bis volle Einsatzfähigkeit des neuen KI-Teams.

Onboarding bis volle Einsatzfähigkeit
0 Monate
August 2024
6 Monate
Januar 2025
Anzahl Bewerber
11.900%
10
August 2024
1.200
Januar 2025
KI-Modelle pro Woche
400%
1
August 2024
5
Januar 2025
Profilbild von Christiane Wieland
Sterne
Christiane Wieland

„Wir haben bereits seit Jahren mit Alex und Team zusammengearbeitet, insbesondere für den Produktiveinsatz unserer KI. Wir konnten uns somit sehr erfolgreich in einer neuen Investmentrunde behaupten! Tolle Zusammenarbeit!“

Ausgangssituation 1

ROGON Technologies wollte KI systematisch skalieren – mit einem eigenen, leistungsfähigen Team. Gleichzeitig mussten Plattform und Architektur weiterentwickelt und mit dem Produktmanagement verzahnt werden. Trainingsdaten stammten aus User-Videos, was eine datenschutzkonforme Anonymisierung und klare Qualitätsstandards erforderte.

Ohne definierte Rollen- und Fähigkeitsprofile, automatisierte Bewerbertests und ein strukturiertes Onboarding blieb der Aufbau eines KI-Teams langsam und riskant. Fehlende MLOps-Prozesse und unklare Daten-Governance erschwerten wiederholbares Training, Tests und die kontrollierte Weiterentwicklung von Modellen.

Das Ergebnis: hohe Abhängigkeit von Einzelpersonen, unklare Prioritäten im Zusammenspiel mit dem Produktmanagement und begrenzte Skalierbarkeit von Experimenten in Richtung belastbarer Produktionsprozesse.

Ziele 2

ROGON sollte ein eigenständiges KI-Team aufbauen, das fachlich mit dem Produktmanagement eng verzahnt ist und Modelle sicher in den Betrieb bringt. Dazu gehörten eine robuste MLOps-Umgebung für KI-Trainings, ein skalierbarer Recruiting-Prozess und ein klares Datenfundament.

Konkret angestrebt waren:

  • MLOps-Plattform auf Basis von AWS SageMaker für reproduzierbares Training und Deployment
  • Automatisiertes Recruiting inkl. standardisierter Coding-Tests und klarer Fähigkeitsprofile
  • Etablierung eines durchgängigen Trainingsdaten- und Testdaten-Managements mit Goldstandard und Golden Set
  • Trainingspipelines für kontinuierliches Lernen aus anonymisierten User-Videos
  • Versionierung von KI-Modellen für nachvollziehbare Weiterentwicklung
  • Neue Mitarbeitende in maximal sechs Monaten voll einsatzfähig machen
Resultate 3

ROGON verfügt über ein eigenständiges KI-Team, das in enger Taktung mit dem Produktmanagement arbeitet. Neue Mitarbeitende wurden durch ein strukturiertes Trainingsprogramm in sechs Monaten voll einsatzfähig.

Technisch ist eine MLOps-Plattform auf Basis von AWS SageMaker im Einsatz. Trainings- und Testdaten werden durchgängig gemanagt – inklusive Goldstandard für neue Datenerhebung und einem Golden Set, das kontrollierte Modellverbesserungen ermöglicht. Modelle werden versioniert, wodurch Reproduzierbarkeit und Auditierbarkeit gegeben sind.

Der Recruiting-Prozess ist Ende-zu-Ende automatisiert: von klaren Anforderungs- und Fähigkeitsprofilen über spezialisierte Plattformen bis zu automatisierten Coding-Tests und fachlicher Evaluation. Die Trainingspipelines verarbeiten anonymisierte User-Videos, sodass kontinuierliches Lernen im Regelbetrieb möglich ist. Ergebnis: schnellere Iterationen, weniger Reibungsverluste zwischen Entwicklung und Produktmanagement sowie ein belastbarer Weg von Daten zu produktiven Modellen.

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