Die Engineers von encorp.ai arbeiten in Ihrem Team, in Ihren Repositories, Tickets und Ihrer Cloud, schreiben Produktionscode und verantworten das Ergebnis, bis es im Betrieb läuft – dann übergeben sie es an Ihre Leute. Aus Sofia, auf Englisch oder Bulgarisch, in EU-Arbeitszeiten und zu einem Bruchteil der Kosten eines Forward Deployed Engineers in den USA.
Wir arbeiten in Ihrem Stack, nicht in unserem
Ein Forward Deployed Engineer (FDE) ist ein erfahrener Softwareentwickler, der im Team eines einzelnen Kunden arbeitet, Produktionscode in dessen eigenen Systemen und Tools schreibt, ihn an die Daten des Kunden anbindet und die Verantwortung für das Ergebnis trägt, bis die Lösung produktiv läuft. Das Modell stammt von Palantir, wo die Rolle offiziell Forward Deployed Software Engineer heißt.
Wörtlich bedeutet Forward Deployed Engineer so viel wie „vor Ort eingesetzter Engineer“. Bei Palantir heißen diese Engineers intern „Deltas“: Sie setzen die Plattformen Foundry und Gotham beim Kunden ein, während „Devs“ die Plattformen selbst entwickeln. Laut Palantir leistet ein Delta deutlich mehr Engineering-Arbeit als ein Berater. Kurz gesagt: Der Sales Engineer hilft, den Deal abzuschließen, der Solutions Engineer entwirft die Lösung, und der Forward Deployed Engineer bringt sie in Produktion – und gibt die Erkenntnisse an das Produkt zurück.
encorp.ai bietet dieses Modell Unternehmen in Bulgarien und der gesamten EU an – ohne die Kosten, einen Forward Deployed Engineer in den USA einzustellen. Unsere KI-Engineers arbeiten von Sofia aus direkt in Ihren Repositories, Ihrem Ticketsystem und Ihrer Cloud, auf Englisch oder Bulgarisch, in EU-Arbeitszeiten und ausgerichtet am EU AI Act. Kunden nutzen es als FDE as a Service: zuerst ein Pilot-Sprint zum Festpreis, danach ein eingebettetes Team, solange die Roadmap es braucht.
Nikola Alexandrov, CEO von Hydra Blockchain, beschreibt die Engineers, „die wir über sie an Bord geholt haben“, als „nicht nur kompetent, sondern auch proaktiv, und sie fügen sich nahtlos in unsere Projekte ein“.
Die MIT-NANDA-Studie „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ stellt fest: „Trotz 30–40 Milliarden US-Dollar an Unternehmensinvestitionen in GenAI … erzielen 95 % der Organisationen null Rendite.“ Nach unserer Erfahrung fehlt selten das Modell, sondern die Engineering-Arbeit, die es mit echten Systemen, Daten und Prozessen verbindet. Deshalb schicken die größten KI-Anbieter jetzt Engineers zu ihren Kunden: AWS kündigte am 30. Juni 2026 eine Forward-Deployed-Engineering-Einheit mit 1 Mrd. US-Dollar an, Microsoft startete am 2. Juli 2026 die Microsoft Frontier Company mit 2,5 Mrd. US-Dollar, OpenAI gründete am 11. Mai 2026 die OpenAI Deployment Company mit 4 Mrd. US-Dollar unter Führung von TPG, und Salesforce hat sich zu 1.000 Forward Deployed Engineers verpflichtet.
Eine FDE-Zusammenarbeit bündelt, was bei der KI-Implementierung in Unternehmen sonst auf mehrere Dienstleister verteilt ist: den Prozess verstehen, die Software bauen und Ihr Team befähigen, sie zu betreiben.
Wir arbeiten mit dem Team, das die Arbeit erledigt, messen, wo die Stunden hingehen, und vereinbaren ein geschäftlich relevantes Ziel, bevor wir Code schreiben.
Der Code liegt in Ihrem GitHub, GitLab oder Azure DevOps, folgt Ihren Review-Regeln, läuft durch Ihre CI/CD und wird in Ihrer Cloud oder auf Ihren Servern betrieben.
APIs, Datenbanken, ERP- und CRM-Systeme wie SAP sowie Altanwendungen – verbunden mit LLMs, Retrieval und KI-Agenten nach dem Least-Privilege-Prinzip.
Testsets und Evals für die KI-Qualität, Logging, menschliche Prüfung bei relevanten Entscheidungen und Dokumentation, die Ihre Pflichten nach dem EU AI Act unterstützt.
Ein vereinbartes Ziel, jede Woche eine funktionierende Demo mit Ihren Daten und ein fester Verantwortlicher auf unserer Seite, der für die Umsetzung einsteht.
Runbooks, Architekturnotizen und Pairing-Sessions mit Ihren Engineers – plus optionales AI-OPS-Monitoring, wenn wir den Betrieb weiter beobachten sollen.
Typische erste Ergebnisse einer eingebetteten Zusammenarbeit. Es sind Beispiele für die Arbeit, keine Kundenreferenzen – Ihr Umfang ergibt sich aus dem Erstgespräch.
Klassifiziert eingehende E-Mails und Tickets, entwirft Antworten aus Ihrer Wissensdatenbank und leitet Sonderfälle mit vollem Kontext an die richtige Person weiter.
Macht aus Lieferantenrechnungen, Kontoauszügen und Belegen geprüfte Buchungen im ERP, mit einer Ausnahme-Queue für alles, bei dem das Modell unsicher ist.
Gleicht Kundendokumente und Formulare mit Ihrer Onboarding-Checkliste ab, markiert fehlende oder widersprüchliche Angaben und führt ein Audit-Log für Compliance.
Recherchiert neue Leads, ergänzt fehlende CRM-Felder, fasst Gespräche zusammen und entwirft Follow-ups, die der Vertrieb vor dem Versand freigibt.
Beantwortet Fragen der Mitarbeitenden aus Confluence, SharePoint und Dateiablagen und respektiert dabei die bestehenden Zugriffsrechte jeder Person.
Testsets, automatisierte Evals, Dashboards für Kosten und Latenz sowie Alerts, damit KI-Funktionen auch nach der Übergabe zuverlässig bleiben.
Drei Wege, eine KI-Initiative in Produktion zu bringen. Jeder passt zu einer anderen Situation – so schneiden sie bei den Kriterien ab, die meist den Ausschlag geben.
| Beratungshaus | Eigene Einstellung | Forward Deployed Engineers (encorp.ai) | |
|---|---|---|---|
| Zeit bis zum Start | Wochen, meist nach einer bezahlten Discovery-Phase | Monate für Recruiting, Einstellung und Einarbeitung | Scoping im kostenlosen Gespräch; erste Ergebnisse in 2–4 Wochen |
| Schreibt Produktionscode | Selten – liefert Analysen und Empfehlungen | Ja, sobald das Team eingestellt ist | Ja – ab dem ersten Sprint in Ihren Repositories |
| Verantwortet das Ergebnis | Die Beratung; die Umsetzung bleibt bei Ihnen | Ja, neben allen anderen Prioritäten | Ja – ein vor Beginn vereinbartes Ergebnis |
| Kosten | Tagessätze, oft mit offenem Umfang | Gehälter, Recruiting und Nebenkosten (US-FDE-Grundgehalt bei OpenAI: 185.000–325.000 US-Dollar) | Pilot-Sprint zum Festpreis, dann monatlich – ein Bruchteil einer US-Einstellung |
| Wissenstransfer | Berichte und Präsentationen | Bleibt im Haus, geht aber mit den Personen | Code, Tests, Runbooks und Pairing mit Ihrem Team |
| Flexibel reduzierbar | An den Projektvertrag gebunden | Gering – Arbeitsverträge und Kündigungsfristen | Teamgröße wird Monat für Monat überprüft und angepasst |
Kurze Zyklen, Ihre Tools ab dem ersten Tag und ein funktionierendes Release, bevor über Skalierung gesprochen wird.
Wir sehen uns Prozess, Stack, Team und Sicherheitsvorgaben an und sagen Ihnen ehrlich, ob eingebettete Engineers das richtige Modell sind.
Die Engineers erhalten Zugänge zu Ihren Tools, nehmen an Ihren Stand-ups teil und begleiten die Menschen, die die Arbeit machen. Gemeinsam legen wir ein Ziel und dessen Messung fest.
Produktionscode in Ihrem Repository, von Ihren Engineers reviewt, mit Evals auf echten (bereinigten) Daten getestet und kontrolliert live geschaltet.
Wir dokumentieren, arbeiten im Pairing mit Ihren Engineers und übergeben – oder bleiben als eingebettetes Team für den nächsten Prozess, passend zu Ihrer Roadmap.
Keine öffentlichen Tagessätze und keine unbefristeten Retainer. Das Erstgespräch ist kostenlos, ein Pilot-Sprint erhält festen Umfang und Festpreis, ein eingebettetes Team wird Monat für Monat festgelegt.
Alle Preise zzgl. MwSt.
Prüfen, ob eingebettete Engineers zu Ihrem KI-Projekt passen
30 Minuten · online
Ein Prozess – vom Backlog in die Produktion
fester Umfang und Festpreis nach dem Gespräch
Engineers, die bleiben, während die Roadmap wächst
monatlich · je nach Team und Umfang
Endgültiger Umfang und Preis folgen nach dem Erstgespräch. Die genannten US-Gehälter sind ausgeschriebene Grundgehälter von den Karriereseiten der Unternehmen, Stand September 2026, ohne Aktienanteile.
Ausgewählte Fallstudien aus unserem Portfolio in Fintech, Telekommunikation, Logistik, Medien und E-Commerce.
Implemented a custom AI agent for Econt, the leading logistics provider in Bulgaria, to automate customer support.
Vivacom is one of the leading telecommunications companies in Bulgaria, offering a full range of services including mobile, fixed-line, internet, and digital television. As part of the United Group, Vivacom is recognized for its innovation, reliable network infrastructure, and customer-centric approach. The company serves millions of residential and business clients, delivering high-speed connectivity, advanced telecom solutions, and cutting-edge digital services across the country. With a strong focus on digital transformation, 5G technology, and smart business solutions, Vivacom continues to play a key role in shaping the future of Bulgaria’s telecom sector.
Delivered AI-focused educational trainings for Forbes Bulgaria to empower business leaders with practical knowledge.
Beschreiben Sie kurz Prozess, Stack und Team. Ein Senior Engineer antwortet innerhalb eines Arbeitstags mit einer ersten Einschätzung zu Eignung und Teamaufstellung.
Meine Erfahrung mit Encorp war ausgezeichnet, besonders was die Qualität und das Engagement der über sie eingebundenen Entwickler betrifft.
Copilot-Studio-Agenten, Agent Flows und Power-Automate-Automatisierungen direkt in Ihrem Microsoft-365-Tenant.
Automatisierung mit Microsoft CopilotPro-Code-KI-Agenten und -Anwendungen auf Microsoft Foundry (ehemals Azure AI Foundry), in EU-Regionen.
Entwicklung mit Microsoft FoundryArchitektur und Umsetzung über den gesamten Microsoft-KI-Stack: Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Foundry, Azure OpenAI und Fabric.
Microsoft-KI-PlattformGemini-Enterprise-Agenten und -Automatisierungen, verbunden mit Google Workspace, Microsoft 365 und Ihren Geschäftssystemen.
Google Gemini EnterpriseSenior Engineers, die Frontier-KI-Modelle in produktive Agenten und Automatisierungen verwandeln.
AI Frontier EngineersBuchen Sie ein kostenloses 30-minütiges Erstgespräch. Wir sehen uns einen Prozess an und sagen Ihnen, ob eingebettete Engineers, eine einzelne Automatisierung oder ein anderer Weg ihn am schnellsten in Produktion bringt.
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