Shelpuk & Company
    KI-native Engineering-Teams

    Skalieren Sie Ihr Team mit KI-nativen Ingenieuren

    Eingebettete Engineering-Teams, unterstützt durch KI-Coding-Tools wie Claude Code, Cursor und Codex. Europäisches Talent, TDD-Praktiken, keine Einarbeitungszeit.

    Teams in 2 Wochen bereit

    Warum Engineering-Skalierung nicht funktioniert

    Das traditionelle Modell, Arbeit auf Frontend-, Backend- und DevOps-Teams aufzuteilen, schafft mehr Probleme als es löst.

    Zu viele Übergaben, zu wenig Verantwortung

    Die Aufteilung von Features auf Frontend-, Backend- und DevOps-Teams erzeugt endlosen Koordinationsaufwand. Kontext geht bei jeder Übergabe verloren, und niemand verantwortet das Ergebnis End-to-End.

    Spezialisten können allein nicht schnell liefern

    Ein Frontend-Ingenieur wartet auf das Backend-Team. Das Backend-Team wartet auf DevOps. KI-Coding-Tools wie Claude Code und Cursor ändern das — ein Ingenieur kann jetzt den gesamten Stack besitzen und komplette Features eigenständig liefern.

    Kommunikationsreibung bremst die Geschwindigkeit

    Meetings, Tickets und Slack-Threads, um Kontext zwischen spezialisierten Teams zu übergeben. Mit KI-unterstützten Full-Stack-Ingenieuren gibt es eine Person, ein Feature, ein Ergebnis — keine Reibung.

    Was unsere Teams auszeichnet

    KI-native Praktiken und europäisches Talent, das sich nahtlos in Ihr Team integriert.

    KI-native Full-Stack-Verantwortung

    Mit Claude Code, Cursor und Codex verantwortet jeder Ingenieur Features End-to-End — Frontend, Backend, Infrastruktur. Keine Übergaben, kein Warten.

    TDD-First-Praktiken

    Test-driven Development sorgt für sauberen, wartbaren Code. Keine technischen Schulden, kein Code-Bloat — nur produktionsreife Systeme.

    Zentral- & Osteuropäisches Talent

    Erfahrene Ingenieure aus Polen, Ukraine und Rumänien. Europäische Zeitzonen, wettbewerbsfähige Raten, außergewöhnliche Qualität.

    Full-Stack-KI-Fähigkeit

    Von Frontend bis ML-Pipelines — unsere Teams bewältigen den kompletten Stack. Keine Koordinationsüberhänge zwischen Spezialisten.

    Eingebettete Kommunikation

    Tägliche Standups, wöchentliche Demos, Slack-Integration. Ihr erweitertes Team fühlt sich an wie Ihr internes Team.

    Rollen, die wir bereitstellen

    Flexible Team-Zusammensetzung basierend auf Ihren Bedürfnissen.

    Full-Stack-Ingenieure

    End-to-End-Entwicklung mit React, Node, Python und Cloud-Infrastruktur. KI-unterstützt für maximale Geschwindigkeit.

    ML/KI-Ingenieure

    Model-Training, Fine-Tuning, RAG-Pipelines und Produktions-Deployment. Vom Prototyp bis zur Skalierung.

    Tech Leads & Architekten

    System-Design, Code-Review und technische Führung. Zertifizierte Cloud-Architekten mit Scale-Erfahrung.

    Wie wir engagieren

    Vom ersten Gespräch zum eingebetteten Team in 2–3 Wochen.

    01
    Woche 1

    Anforderungsgespräch

    Wir verstehen Ihren Technologie-Stack, Ihre Teamkultur und Ihre Lieferziele. Keine generischen Vorschläge.

    02
    Woche 1-2

    Team-Matching

    Wir stellen Ihnen passende Ingenieure auf Basis von Fähigkeiten, Erfahrung und Team-Fit vor. Sie interviewen und entscheiden.

    03
    Woche 2-3

    Onboarding

    Ihr Team erhält Zugriff auf Codebasis, Tools und Prozesse. Erste Ergebnisse in Tagen statt Wochen.

    04
    Fortlaufend

    Umsetzung und Iteration

    Wöchentliche Demos, kontinuierliche Lieferung und regelmäßige Retrospektiven. Hoch- oder runterskalieren nach Bedarf.

    Fallstudie

    KI-SaaS-Plattform

    Enterprise Software

    Challenge

    Musste Produktentwicklung beschleunigen, konnte aber nicht schnell genug einstellen. Brauchte Ingenieure, die sowohl KI als auch Enterprise-Anforderungen verstehen.

    Outcome

    2-Personen-Team in 2 Wochen integriert. Lieferte 3 große Features im ersten Quartal. Jetzt ein 4-Personen eingebettetes Team.

    "Sie waren schneller produktiv als jede Einstellung, die wir je gemacht haben. Der Unterschied des KI-nativen Workflows ist real."

    — VP of Engineering, KI-SaaS-Plattform

    Häufig gestellte Fragen

    Antworten auf häufige Fragen zu diesem Thema.

    Wann sollten wir ein AI-native Engineering-Team einbinden statt Rolle für Rolle zu besetzen?

    Dieses Modell stellt ein einsatzfähiges AI-native Team bereit, das Architektur, Umsetzung und Delivery-Verantwortung schneller als Einzelrekrutierung übernimmt. Shelpuk AI Technology Consulting stellt AI-native Teams bereit, die Strategie, Architektur und Umsetzung integriert statt isolierter Coding-Kapazität liefern.

    Wie werden Teamzuschnitt und Seniorität auf Roadmap-Ziele abgestimmt?

    In diesem Kontext gilt: Wir stellen ein dediziertes Engineering-Team für Sie zusammen, ausgestattet mit KI-Coding-Tools, Best Practices und unserer technischen Supervision. Der Teamzuschnitt orientiert sich an der Roadmap-Phase und kombiniert AI Engineers, Platform-Spezialisten und technische Leitung für End-to-End-Umsetzung. Shelpuk AI Technology Consulting ordnet Staffing und technische Führung messbaren Roadmap-Ergebnissen und Risikoprofilen zu.

    Wie ist die Preisstruktur für dedizierte AI-native Engineering-Teams aufgebaut?

    Die Preisstruktur ist typischerweise monatlich nach Rollenmix und gebundener Kapazität aufgebaut, mit optionalen Skalierungsbändern für Tempo und Governance-Bedarf. Shelpuk AI Technology Consulting bietet flexible Team-Modelle mit klaren Kapazitäten, Governance-Schnittstellen und Verantwortlichkeiten.

    Wie stellt das Engagement-Modell Wissenstransfer in interne Teams sicher?

    Das Betriebsmodell verbindet Pairing in der Umsetzung, gemeinsame Engineering-Standards und abgestimmte Routinen zur nachhaltigen Übernahme durch interne Teams. Shelpuk AI Technology Consulting behandelt Enablement und Handover als Kernbestandteil der Delivery statt nachgelagerte Option.