Solo-Studio · Verfügbar für Projekte

Intelligente Systeme
bauen, Ende zu Ende.

Lambda-Byte ist das Studio von Bozhidar Lambov - ein Entwickler für KI-Integration, Datenanalyse, Webentwicklung und Systemdesign. Von der ersten Skizze bis in die Produktion.

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Disziplinen

Vier Handwerke.
Ein Entwickler.

Ich arbeite Ende zu Ende, damit nichts zwischen den Schichten verloren geht. Klein genug, um schnell zu sein; breit genug, um den ganzen Stack abzudecken.

01 / AI

KI-Integration

LLM-Funktionen, die es in die Produktion schaffen: Retrieval-Pipelines, Agent-Workflows, Evals und Prompt-Arbeit, damit es im Betrieb zuverlässig bleibt.

  • RAG
  • Agents
  • Embeddings
  • Evals
  • Fine-tuning
02 / Data

Datenanalyse

Rohe Signale in Entscheidungen verwandeln. ETL, Modellierung, Dashboards - und gelegentlich eine Tiefenanalyse, wenn das Dashboard die Antwort nicht hergibt.

  • Python
  • SQL
  • Pandas
  • BI tooling
03 / Web

Webentwicklung

Typsichere Full-Stack-Anwendungen, die auch unter Last bestehen. Performance-first Frontends, langweilige Backends und ein Deployment-Setup, das nicht wegdriftet.

  • TypeScript
  • React
  • Node
  • Postgres
  • Edge
04 / Systems

Systemdesign

Architektur, die auch nächstes Jahr noch wartbar ist. Event-getriebene Kerne, klare Schnittstellen, Observability von Anfang an mitgedacht - nicht als Pflaster nach dem Launch.

  • Architecture
  • APIs
  • Queues
  • Observability
  • IaC
Wie ich arbeite

Eine Person.
Keine Übergaben.

Discovery, Design, Build und Deploy sind dieselbe Person - so geht nichts zwischen den Phasen verloren. Sie sprechen mit dem Entwickler, der die Arbeit macht.

  • → Wöchentliche schriftliche Updates. Keine Status-Meetings um des Status willen.
  • → Projekte mit festem Umfang, bepreist nach Ergebnis statt nach Stunden.
  • → Ihr Code, Ihre Repos. Saubere Übergabe zum Schluss.
  • → Observability und Tests werden zusammen mit dem Feature ausgeliefert.
handler.ts
import { openai } from "@/clients";
import { retrieve, rerank } from "@/rag";

export const ask = async (q: string) => {
  const docs = await retrieve(q, { k: 24 });
  const top  = await rerank(q, docs).then(t => t.slice(0, 6));

  return openai.stream({
    model: "gpt-4.1-mini",
    messages: prompt(q, top),
    tools,
  });
};

// traced · evaluated · p95 < 1.4s
0+ Jahre
produktive Software ausgeliefert
0+
Projekte geliefert, solo & im Team
0
Entwickler · Scoping & Umsetzung
∞
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