Unsere Kompetenzen
Warum Python?
Python ist die führende Sprache für KI und Machine Learning. Stack One nutzt TensorFlow, PyTorch und OpenAI-APIs für intelligente Anwendungen - wie bei unseren KI-basierten Lead-Qualifizierungssystemen für Unternehmen in Leipzig und Dresden.
Umfangreiche Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib ermöglichen professionelle Datenanalyse und Visualisierung. Wir entwickeln Datenpipelines für komplexe Business-Analytics - bewährt in Enterprise-Projekten aus Ostdeutschland.
Python ist perfekt für Automatisierung repetitiver Aufgaben. Von einfachen Skripten bis zu komplexen Workflows - Stack One automatisiert Geschäftsprozesse und spart Unternehmen Zeit und Ressourcen.
Django für Full-Stack Web-Apps, FastAPI für moderne hochperformante APIs. Wir entwickeln produktive, skalierbare Backend-Systeme - von Microservices bis zu Enterprise-Anwendungen.
Von Web-Entwicklung über Data Science bis DevOps und Automatisierung. Eine Sprache für alle Anwendungsfälle - deshalb nutzt Stack One Python für vielfältige Projekte in der Region Leipzig und Dresden.
Klare, lesbare Syntax und umfangreiche Standard-Bibliothek ermöglichen schnelle Entwicklung. Python-Code ist wartbar und verständlich - wichtig für langfristige Projekte und Team-Zusammenarbeit.
Synergien im Tech-Stack
Python harmoniert hervorragend mit anderen Technologien aus unserem Stack.
Projekte
Entdecken Sie einige unserer erfolgreichen Projekte, die wir mit Python umgesetzt haben.
Wir entwickelten für die Kundin (eine große Agentur für Online-Promotions) eine leistungsstarke API-Lösung zur automatisierten und schnellen Prüfung von Kassenbons. Der Service analysiert hochgeladene Bilder nach modernsten Verfahren der Bildverarbeitung, korrigiert Verzerrungen, reduziert Rauschen, passt Kontraste an und bereitet die Bilder optimal für eine präzise OCR-Verarbeitung vor. Die Verarbeitung erfolgt in Echtzeit und liefert automatisiert strukturierte Daten aus den hochgeladenen Kassenbons. Der Service ist skalierbar, hochverfügbar und kann flexibel an steigende Anforderungen angepasst werden.
Wir haben die Verarbeitung von Sicherheitsreports vollständig automatisiert, indem wir einen GitLab Bot entwickelt und in eine CI/CD-Pipeline integriert haben. Der Bot analysiert empfangene PDF-Sicherheitsreports automatisiert mit Hilfe eines bestehenden Python-Skripts und liefert strukturierte Ergebnisse direkt in das relevante GitLab-Ticket zurück. Die Lösung erhöht die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Report-Bearbeitung, reduziert Fehlerquellen und sorgt für eine konsistente und nachvollziehbare Dokumentation aller Schwachstellen. Die Implementierung erfolgt unter Berücksichtigung der aktuellen OWASP-Leitlinien und ist als Docker-Container in der GitLab Registry lauffähig.
Für das Forschungs- und Transferzentrum der HTWK Leipzig entwickelten wir ein modulares, hochverfügbares Datenübertragungssystem zur Früherkennung von Erdrutschen. Das System sammelt und verarbeitet in Echtzeit große Mengen Sensordaten (Bodenbewegung, Neigung, Feuchtigkeit, Temperatur) aus dichten Netzen autarker Sensorknoten und sorgt mittels Apache Kafka, ausgefeilter Buffering-Mechanismen und spezialisierter Analyse-Consumer für eine robuste Datenübertragung und präzise frühzeitige Warnmeldungen für Risikoareale.
Interessiert an Python? Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch!