Unsere Geschichte
TaoQ AI wurde 2024 von Leone Lage Perdigao gegründet, einem Softwareingenieur mit 15 Jahren Erfahrung in der Industrie. Seit 2010 baut Leone produktive Systeme und löst komplexe technische Herausforderungen in der Softwareentwicklung, Cloud-Infrastruktur und verteilten Systemen. In den letzten 6 Jahren verlagerte sich sein Fokus klar auf künstliche Intelligenz – mit tiefgehender Spezialisierung in Machine Learning, MLOps und AI-Engineering.
TaoQ AI bündelt diese Erfahrung – jahrelanger Aufbau von Produktivsystemen kombiniert mit fokussierter Expertise in modernen KI-Technologien – in einem Unternehmen, das sich auf Services für angewandte KI-Forschung & -Engineering spezialisiert hat und damit die Lücke zwischen akademischer Innovation und industrieller Umsetzung schließt.
Der Name „TaoQ“ spiegelt diese Philosophie wider: Tao steht für den alten Begriff des natürlichen Weges und eines harmonischen Flusses, während Q für Quantum steht und die probabilistischen und rechnerischen Grundlagen moderner KI symbolisiert. Diese Synthese beschreibt unseren Ansatz: den eleganten Weg durch komplexe Herausforderungen zu finden und dabei modernste Rechenprinzipien zu nutzen.
Leone gründete TaoQ AI mit einer klaren Vision: ein Unternehmen aufzubauen, das Forschungsergebnisse nicht in Papern liegen lässt, sondern in robuste Produkte und Systeme überführt. TaoQ AI bringt fortgeschrittene KI-Forschung aus der akademischen Welt in praktische, produktionsreife Lösungen. Auf Basis seiner umfangreichen Erfahrung in industrieller F&E – von der Leitung strategischer AI-Initiativen in Großunternehmen bis zur hands-on Entwicklung von ML-Systemen – liefert TaoQ AI Lösungen, die sowohl technisch anspruchsvoll als auch betrieblich tragfähig und skalierbar sind.
Die Verankerung in angewandter KI-Forschung und Engineering unterscheidet TaoQ AI von klassischen Beratungen. Unser Ziel ist es, Systeme zu bauen, die in der Praxis funktionieren – Systeme, die reale Probleme lösen und echten Mehrwert schaffen.
Unter Leones Führung hat TaoQ AI tiefe Expertise über das gesamte Spektrum moderner KI-Technologien entwickelt – von generativen Systemen und autonomen Agenten bis hin zu Computer Vision und intelligenter Robotik. Die Arbeit ist geprägt von angewandter Forschungsexzellenz, technischem Pragmatismus und einer klaren Orientierung an Wirkung.
Leadership & Expertise
Leone Lage Perdigao bringt 15 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und 6 Jahre fokussierte Arbeit an KI-Themen in TaoQ AI ein. Sein Hintergrund umfasst:
- Applied AI Research & Engineering: Leitung von AI-Initiativen und F&E in Unternehmensumgebungen – von Rapid Prototyping bis hin zum produktiven Betrieb von ML-Systemen, generativen Anwendungen und agentischen Systemen
- Machine Learning & MLOps: Umfassende praktische Erfahrung mit Fine-Tuning von Foundation-Modellen, LLMOps, ML-Pipeline-Design und produktiven ML-Systemen – unter anderem auf Plattformen wie AWS SageMaker, WatsonX und Databricks
- Software Engineering & Architektur: Fundament in skalierbaren, verteilten Systemen – von Microservices und Cloud-native Architekturen bis zu großskaliger Infrastruktur
- Industry R&D Leadership: Führung interdisziplinärer Teams, Entwicklung von AI-Strategien und Lieferung von Lösungen, die technische Ambition mit geschäftlichem Impact verbinden
- End-to-End AI Development: Erfahrung über den gesamten Lebenszyklus – von Vision und Architektur über Implementierung und Optimierung bis zum langfristigen Betrieb
Leones Ansatz kombiniert technische Neugier mit strenger Ingenieursdisziplin. Seine Erfahrung in Produktion, Infrastruktur und DevOps prägt, wie TaoQ AI Systeme baut: robust, beobachtbar und dauerhaft betreibbar.
Unser Ansatz
Wir glauben an die Kombination aus angewandter Forschung und Engineering-Exzellenz. Unser Ansatz beruht auf vier Säulen:
Forschungsgetrieben
Jedes Projekt baut auf aktuellem AI-Research und State-of-the-Art-Methoden auf. Wir verfolgen neue Paper und Entwicklungen und bewerten, welche Ansätze sich für reale Anwendungsfälle eignen – und welche (noch) nicht.
Engineering-fokussiert
Wir bauen keine Einmal-Demos, sondern Systeme, die in Produktion bleiben können. Von modernen Modellarchitekturen bis hin zu robusten Agenten-Frameworks legen wir Wert auf Codequalität, Testbarkeit und observability.
Kollaborativ
Wir arbeiten eng mit Produkt-, Engineering-, Risiko- und Business-Teams zusammen. Gute AI-Initiativen sind immer interdisziplinär – unser Prozess spiegelt das wider.
Impact-orientiert
Wir messen Erfolg daran, ob wir reale Engpässe entschärfen: Entwicklungszyklen beschleunigen, Qualität erhöhen, neue Produkte ermöglichen oder Risiken reduzieren.
Blick nach vorn
Während sich das Feld weiterentwickelt, erweitert TaoQ AI seine Arbeit in Bereichen wie multimodale Modelle, fortgeschrittenes Reasoning und die Schnittstelle zwischen KI und Robotik. Unser Ziel bleibt konstant: Forschung in Systeme zu übersetzen, die in der Praxis bestehen.