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Kurzantwort
UnlockLive IT entwickelt produktive Python-Backends und FastAPI -Microservices für nordamerikanische Teams, die hohen Durchsatz, saubere APIs und ein Backend benötigen, das sowohl klassische Produktfunktionen als auch moderne KI-Workloads antreiben kann. Unsere Python-Engineers liefern REST- und GraphQL-APIs, asynchrone ereignisgesteuerte Services, KI-Inferenz-Endpunkte, ETL-Pipelines und vollständige Django-Webanwendungen. Jedes Projekt umfasst typisierte Pydantic-Schemas, automatisierte pytest-Abdeckung, OpenAPI-Dokumentation und CI/CD vom ersten Tag an.
Was wir bauen
REST- und GraphQL-APIs:FastAPI, Flask oder Django REST Framework mit vollständiger OpenAPI-3-Dokumentation, Anfragevalidierung über Pydantic und JWT-/OAuth2-Authentifizierung.
Microservices und ereignisgesteuerte Systeme:Entkoppelte Services mit Celery, RabbitMQ, Kafka oder AWS SQS. Durchgängig Async/Await für maximalen Durchsatz.
KI- und ML-Inferenz-APIs:Produktive Endpunkte für LLMs, Embeddings, Klassifikatoren und Computer-Vision-Modelle mit integriertem Batching, Caching und Observability.
Datenpipelines und ETL:Airflow, Prefect oder eigene Python-Pipelines, die Daten zwischen Data Warehouses, OLTP-Datenbanken und SaaS-APIs von Drittanbietern bewegen.
Interne Tools und Automatisierung:Skripte, CLI-Tools, geplante Jobs und Admin-Dashboards (Streamlit, FastAPI + HTMX), die Betriebsaufgaben automatisieren.
Backend-Modernisierung:Migration alter Django-, Flask- oder Rails-Monolithen zu FastAPI-Microservices mit Cutovers ohne Ausfallzeit.
Unser Python-Technologie-Stack
Häufig gestellte Fragen
Warum FastAPI statt Django oder Flask?
FastAPI ist 2024 und 2025 aufgrund seiner nativen Async-Unterstützung, der automatischen OpenAPI-Dokumentation und der Pydantic-basierten Request-Validierung zum Standard-Python-Webframework für neue API-Projekte geworden. Es ist bei typischen Workloads 2-3x schneller als Flask und bei KI-Inferenz-Endpunkten deutlich besser. Django empfehlen wir weiterhin, wenn Sie Admin-Oberfläche, ORM und Templating sofort einsatzbereit benötigen. Flask bleibt eine gute Wahl für sehr kleine Projekte oder wenn die vorhandene Team-Expertise bei Flask liegt.
Können Sie Python-Services in unseren bestehenden Node.js- oder .NET-Stack integrieren?
Ja. Wir bauen routinemäßig Python-Microservices, die neben Node.js-, Java- oder .NET-Anwendungen laufen und über REST, gRPC oder Message Queues kommunizieren. Außerdem können wir den gesamten polyglotten Stack containerisieren und auf Kubernetes oder AWS ECS orchestrieren.
Bieten Sie dedizierte Python-Entwickler im monatlichen Retainer an?
Ja. Unser häufigstes Modell für Python-Arbeiten ist ein dedizierter Entwickler oder ein Team im monatlichen Retainer, mit Projektmanagement aus Toronto. Das eignet sich gut für Teams, die laufende Kapazität statt Projekte mit festem Umfang benötigen. Die Mindestlaufzeit beträgt typischerweise 3 Monate bei 40 Stunden/Woche.
Kann FastAPI in der Produktion hohen Traffic bewältigen?
Absolut. FastAPI, auf uvicorn hinter einem Reverse Proxy deployt, kann auf einer einzelnen mittelgroßen Instanz problemlos Zehntausende Requests pro Sekunde bedienen. Wir haben FastAPI-Services ausgeliefert, die mehr als 50 Millionen API-Requests pro Tag verarbeiten, mit horizontaler Skalierung auf Kubernetes und asynchronem Datenbankzugriff über SQLAlchemy 2.0.
Übernehmen Sie KI-Model-Serving und MLOps?
Ja. Wir bauen Inferenz-APIs rund um LLMs (OpenAI, Anthropic, Open-Source-Modelle über vLLM oder TGI), Embedding-Modelle und klassische ML-Modelle. Wir kümmern uns um Prompt-Versionierung, Request-Batching, semantisches Caching, Evaluierungs-Pipelines und Kostenmonitoring. Für vollständiges MLOps einschließlich Trainings-Pipelines siehe unsere Seite AI/ML Development.
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