Jedes menschliche Genom enthält Millionen genetischer Varianten. Die meisten sind harmlos, doch manchmal kann schon eine einzige Veränderung eine schwere Krankheit verursachen. Diese eine Variante zu finden gleicht der Suche nach der Nadel im Heuhaufen – eine Herausforderung, die zunehmend mit Machine Learning angegangen wird.
Wenn der Linienbetrieb endet, beginnt im Straßenbahndepot ein komplexes Optimierungsproblem. Gemeinsam mit der Firma IVU Traffic Technologies haben wir untersucht, wie Deep Reinforcement Learning die dynamische Disposition im Depot unterstützen kann.
Beim diesjährigen Frühlingsevent in Köln kamen Kolleg:innen aus allen Standorten zusammen, darunter erstmals auch welche aus Berlin und München. Zwei Tage lang standen Austausch, Teamkultur und spannende interne Themen im Mittelpunkt – von Leistungsbeurteilung und Feedback über KI-Ethik bis hin zu Diversity, Co-Design und gemeinsamen Aktivitäten in Köln. Der Rückblick zeigt, wie wertvoll persönliche Begegnungen sind, wenn ein Team weiter wächst und zugleich eng verbunden bleiben möchte.
Bei den Frühlingskonferenzen 2026 drehte sich alles um KI, Daten und praxisnahe Engineering-Themen. Auf der PyCon DE & PyData sowie der Minds Mastering Machines hielten wir Vorträge zu RAG-Pipelines mit multimodalen Embeddings, Spec-Driven Development, Genolator und KI-Bildgenerierung. Dieser Beitrag gibt einen kompakten Überblick über die wichtigsten Inhalte, technischen Erkenntnisse und zentralen Erkenntnisse der Konferenzen.
Du möchtest Teil von scieneers werden? Hier erfährst du Schritt für Schritt, wie unser Bewerbungsprozess aussieht – von der Online-Bewerbung über Remote-Interviews bis zum Kennenlernen vor Ort. Finde heraus, ob wir zueinander passen, und entdecke, was im Bewerbungsprozess besonders wichtig ist: Persönlichkeit, Eigeninitiative und Begeisterung für Technik.
Bei der Planung von Datenprodukten oder Softwareprojekten entsteht oft erst durch eine klare Abgrenzung der Entwicklungsphasen Klarheit.
Ein stufenweiser Aufbau reduziert die Unsicherheit schrittweise und gleicht die Erwartungen in interdisziplinären Teams an.
Data Science, KI und Cloud-Architekturen sind unser tägliches Geschäft – doch manchmal lohnt es sich, die eigene Blase zu verlassen. Genau das taten unsere scieneers-Kolleg:innen Mitte Dezember auf den IT-Tagen 2025 in Frankfurt. Zwischen den Themen Softwarearchitektur, DevOps, agilen Methoden und digitaler Souveränität haben wir Impulse mitgenommen, die direkt in unsere tägliche Arbeit rund um skalierbare RAG-Systeme, saubere Softwarearchitektur und Monitoring einfließen werden.
Drei Tage voller Talks, Tutorials und Tech-Community-Spirit – das war die PyData Berlin 2025 im bcc Berlin Congress Center. Im Fokus standen Open-Source-Tools, Agentic AI und die Frage: Wie lassen sich LLMs produktiv und kontrolliert einsetzen? Wir von scieneers waren mit einem Vortrag zu LiteLLM vertreten – „One API to Rule Them All? LiteLLM in Production“.
Missense-Varianten, also einzelne Aminosäureaustausche im Protein, sind oft schwer zu bewerten. Unser Machine-Learning-Workflow nutzt proteinstrukturbasierte Graph-Embeddings, um die Pathogenität solcher Varianten vorherzusagen. Dabei verbessern die strukturellen Informationen bestehende Ansätze wie den CADD-Score und bieten neue Einblicke für die genommedizinische Diagnostik.
Auf der diesjährigen Minds Mastering Machines (M3) Konferenz in Karlsruhe standen neben Best Practices zu GenAI, RAG-Systemen auch Praxisberichte aus verschiedenen Branchen, Agentensysteme und LLM sowie rechtliche Aspekte von ML im Fokus. Wir haben drei Vorträge zu unseren Projekten gehalten.