Erfahrene Engineers,
[[keine Junior-Steuer]].

Wir schlagen 1–2 Engineers von unserer Bank vor, deren Skills zu Ihrem Stack passen. Sie lernen sie kennen. Wenn es nicht passt, matchen wir weiter.

Matching in Tagen

Sie treten Ihrem Slack, Ihren Standups, Ihren Repos bei. Pull Requests in Woche eins. Keine „Kontext-Discovery-Phase", die Ihnen berechnet wird.

Eingebettetes Onboarding

EU-basiert, 09:00–18:00 CET. Pairing findet live statt, Code-Review synchron, wenn es sein muss.

Gleiche Zeitzone, gleiche Stunden

Keine langen Verträge. Hochskalieren für einen Launch, runterskalieren danach. Kündigungsfrist in Wochen, nicht Quartalen.

Monatlich kündbar

Sagen Sie uns die Lücke.
Wir sagen Ihnen, wer [[passt]].

Erfahrene Engineers,
((in Ihrem Team)) ab Montag.

Durchsatz, ((ohne))
[[die Recruiting-Steuer]].

Hiring ist ((langsam)).
Die Roadmap [[wartet nicht]].

Frontend

Backend

Daten + ML

Mobile

If you ever need an inline link inside copy, ping engineering. We'll add a {link:slug} marker.

Fangen wir mit einem [[Gespräch]] an.

Ein Team, das
[[das Richtige liefert]].

Gebaut auf Senior-Expertise,
[[zugeschnitten auf Ihr Ziel]].

Klein genug, um ((sich zu kennen)),
[[erfahren]] genug zum Liefern.

Djuradj Ivanić

Todor

Die Bank

Vier ((Grundsätze)),
[[nach denen wir einstellen und liefern]].

Jeder Engineer am Projekt hat das schon mal gemacht. Kein „Lernen auf Ihre Kosten", keine Junior-Pyramide, die sich hinter einem Senior versteckt.

Senior, immer

Wir hinterfragen Scope und Architektur hart, bevor wir Code schreiben. Sobald wir uns einig sind, liefern wir ohne Drama.

Früh diskutieren, ruhig liefern

Wir behandeln Modelle wie Services, die Testing, Monitoring und Fallbacks brauchen. Die langweiligen Teile sind die, die KI in der Produktion zum Laufen bringen.

KI ist Infrastruktur, keine Magie

Wir sind allergisch gegen Lock-in. Dokumentation passt zum Code, Evals passen zu den Prompts, das Team kann es ohne uns betreiben. So enden Engagements gut.

Das Produkt gehört Ihnen

[[Schicken Sie uns Ihren CV]] trotzdem.

Software entwickeln, auf die Sie
[[stolz sein können]].

Aktuell ((offene)) Rollen.

Drei Gespräche,
[[keine Hausaufgaben]].

30 Minuten mit Djuradj. Wir sprechen über Ihre Arbeit, Sie fragen, was Sie wollen. Kein technisches Screening hier.

Kennenlerngespräch

90 Minuten gemeinsames Arbeiten an einem kleinen Problem aus einer unserer echten Codebases. Wir debuggen, besprechen Trade-offs und sehen, wie wir zusammenarbeiten.

Pairing-Session

Wir kontaktieren ein paar Referenzen Ihrer Wahl. Wenn beide Seiten sich richtig anfühlen, senden wir innerhalb einer Woche ein Angebot.

Referenz + Angebot

Was Sie wirklich bekommen,
((nicht die Hochglanz-))-Version.

Bezahlung in EUR. Basierend auf dem, was Sie bei einem Senior-Produktunternehmen in Ihrer Zeitzone verdienen würden, nicht auf dem, was der lokale „Marktsatz" sagt.

Wettbewerbsfähiges Gehalt

Nicht „Hybrid". Die meisten im Team arbeiten die meiste Zeit von zu Hause. Das Büro in Belgrad gibt es für die, die es möchten.

Echtes Remote

Alle, mit denen Sie arbeiten, haben echte Systeme geliefert. Code-Review ist ein Gespräch unter Gleichgestellten.

Senior-Peers

MacBook Pro Ihrer Wahl, plus alles andere, was Sie für gute Arbeit tatsächlich brauchen.

Equipment

Bücher, Kurse, Konferenzen. Wir listen es nicht im Detail auf – wir vertrauen darauf, dass Sie es sinnvoll einsetzen.

Weiterbildungsbudget

Ein paar Stunden täglicher Overlap mit der EU-Zeitzone. Ansonsten: Liefern Sie die Arbeit, der Rest ist uns egal.

Flexible Arbeitszeiten

Worum [[geht es]]?

Haben Sie ein Problem, das
((gelöst)) werden sollte?

Haben Sie ein Problem, das ((gelöst)) werden sollte?

Senior-Team.
KI im Workflow.
[[Lösungen, die skalieren.]]

Vom ersten Gespräch zum ((fertigen System)) in vier Schritten.

Eine gemeinsame Arbeitssession. Wir erfassen die Herausforderung, benennen die Trade-offs und gehen mit einem schriftlichen Plan. Kein Verkaufsdokument.

Discovery

Das kleinste nützliche System. Klare Grenzen, ehrliche Timelines, das Datenmodell, das Ihr Business wirklich braucht.

Architektur

Wöchentliche Releases. Funktionierende Software am Freitag. KI unterstützt den Build-Prozess – so sehen Sie Fortschritt, ohne lange im Dunkeln zu tappen.

Liefern

Dokumentation, Evals und ein Team, das alles ohne uns betreiben kann. Wir bleiben auf Abruf, solange es sinnvoll ist.

Übergabe

Wo erfahrenes Engineering auf [[KI als tägliches Werkzeug]] trifft.

Für Gründer und Entscheider, die eine Idee in ein fertiges Produkt verwandeln. Architektur, Engineering, QA, Release. Entwickelt von einem erfahrenen Team, das KI im Build-Prozess einsetzt und KI-native Muster dort einbaut, wo sie echten Mehrwert bringen.

Individuelle Produktentwicklung

Wo KI das Produkt ist, nicht die Dekoration. LLM-Workflows, Retrieval-Pipelines, agentische GTM- und Ops-Automatisierung – mit den Evals, dem Monitoring und den Fallbacks, die ein System von einer Demo unterscheiden.

KI-Integration & Automatisierung

Erfahrene Engineers, nahtlos in Ihr Team integriert, vertraut mit KI-lastigen Stacks ab Tag eins. Gleiche Zeitzone, gleiches Slack, gleiche Standups. Sofort einsatzbereit für agentische, RAG- und Eval-Projekte – ohne Einarbeitungsquartal.

Teamverstärkung

Climate-Tech SaaS

Editorial Platform

TechCompanyNews

B2B GTM System

Climate Ops Co.

B2B Platform X

Architektur einer wachsenden Plattform umgebaut – ohne den Betrieb zu stoppen.

Geliefert. In Produktion.
[[Verdient Geld.]]

Vom Scope-Dokument bis zur Produktion. Redaktionsplattform mit KI-gestützten Content-Workflows.

MVP in sechs Wochen geliefert.

Von der ICP-Definition zur kampagnenfertigen Ansprache in 48 Stunden. 98 % verifizierte E-Mail-Abdeckung bei 100-fach niedrigeren Copywriting-Kosten.

KI-gesteuerte B2B-GTM-Pipeline.

Wie wir personenbezogene Daten erfassen, nutzen und offenlegen, wenn Sie danacious.com verwenden.

Datenschutzerklärung

Langweilige Infrastruktur,
[[zuverlässige KI]].

Wo bringt KI echten Mehrwert, und wo würde sie nur Latenz hinzufügen? Wir trennen die echten Gewinne von der Lebenslauf-Kosmetik.

Workflow analysieren

Eval-Datensätze, Retrieval-Indizes, Prompt-Registry, Structured Outputs, Fehlerbehandlung. Die Infrastruktur, die Sie in sechs Monaten gebraucht hätten – von Anfang an gebaut.

Infrastruktur aufbauen

Echte Nutzer, risikoarmer Pfad, Eval-Scoring bei jeder Antwort. Vertrauen entsteht durch Daten, nicht durch Bauchgefühl.

Hinter einem Flag launchen

Dashboards, die Ihr Team tatsächlich prüft. Runbooks für den Fall, dass sich etwas verschiebt. Wir gehen, wenn Sie „Funktioniert die KI?" beantworten können, ohne uns zu pagen.

Monitoring + Übergabe

Sprechen wir darüber, ((was nötig wäre)),
um es vor Nutzern zu bringen.

KI, die ((tatsächlich))
[[ihren Platz]] in der Produktion verdient.

KI-Features, die
((den Montag überleben)).

Ihr KI-Proof-of-Concept hat funktioniert.
((Und dann?))

Modelle

Muster

Infra

Monitoring

Kleinstes nützliches System,
[[wöchentlich geliefert]].

Wir setzen uns mit dem Team zusammen, erfassen die Herausforderung und gehen mit einem schriftlichen Plan. Kein Verkaufsdokument. Der tatsächliche Scope, mit offen benannten Trade-offs.

Discovery: eine Arbeitssession

Service-Grenzen, Datenmodell, beobachtbare Schnittstellen. Wir entwerfen für die nächsten zwei Engineers, nicht nur für die Demo.

Architektur: klare Grenzen

Funktionierende Software am Freitag. Sie sehen jede Woche Fortschritt, können früh nachjustieren und sitzen nie in einem „Big Reveal"-Meeting, das aus dem Ruder läuft.

Build: wöchentliche Releases

Dokumentation, die zum Code passt. Evals, wo sie wichtig sind. Wir bleiben auf Abruf, solange Sie es brauchen – das Produkt war immer Ihres.

Übergabe: Ihr Team übernimmt

Sprechen wir darüber, ((was Sie))
in den nächsten zwölf Wochen liefern könnten.

Maßgeschneiderte Software
für die [[lange Strecke]].

Software, die ihren [[Betrieb]] verdient.

Standard-SaaS hat Sie ((bis hierher)) gebracht. Und jetzt?

AI layer

Sagen Sie uns das ((Problem)). Wir sagen Ihnen die Lösung.

Drei Engagement-Modelle,
ein [[erfahrenes Team]] dahinter.

Web- und Mobile-Produkte, von Grund auf gedacht. Architektur, Engineering, QA, Release. Wir fangen dort an, wo das Spec-Dokument aufhört, stellen die schwierigen Fragen früh und liefern am Freitag funktionierende Software. KI-Muster dort, wo sie ihren Platz verdienen.

LLM-gesteuerte Workflows, Retrieval-Pipelines, interne Tools. Wir bauen die unspektakuläre Infrastruktur (Evals, Monitoring, Fallbacks), damit die Modell-Ebene aufhört, eine Demo zu sein, und ein System wird, dem Sie montags vertrauen können.

Erfahrene Engineers, nahtlos in Ihr Team integriert, in Tagen eingearbeitet. Gleiche Zeitzone, gleiches Slack, gleiche Standups. Skalieren Sie den Durchsatz ohne Recruiting-Overhead und sparen Sie sich die Junior-Ausbildungszeit.

Ein erfahrenes Engineering-Team, das maßgeschneiderte Software und KI-Systeme entwickelt. Wir nutzen KI als tägliches Werkzeug und liefern in einem Tempo, das einem fokussierten Team ermöglicht, was sonst ein viel größeres bräuchte.

danacious. Senior-Team. Lösungen, die skalieren.

danacious

Die Bedingungen für Ihre Nutzung von danacious.com.

Grundstruktur umbauen,
[[jeden Freitag liefern]].

Zwei Wochen Discovery: echte Workflows, echte Schmerzpunkte, echte Datenflüsse. Am Ende stand ein schriftliches Architektur-Diff.

Nahtstellen kartieren

Eine Grenze nach der anderen umbauen. Alter Code läuft weiter. Neuer Code bekommt beobachtbare Schnittstellen. Kein Big-Bang-Rewrite.

Service-Grenze zuerst

Die Retrieval-Schicht aufbauen, die die KI-Roadmap brauchte. Sobald sie stand, wurden drei geplante Features zu Wochen Arbeit statt Quartalen.

Retrieval als Fundament

Ab Monat vier traf das Team des Kunden Architekturentscheidungen eigenständig. Wir blieben auf Retainer für die schwierigen.

Schlüssel zurückgeben

Drei Jahre rein,
und die Plattform ((wehrte sich)).

Sagen Sie uns die [[Herausforderung]].
Wir sagen Ihnen die Lösung.

Wachsende Plattform umgebaut.
[[Ohne den Betrieb]] zu stoppen.

Eine Schweizer Climate-Tech-B2B-Plattform stieß an ihre Grenzen: langsame Releases, fragiles Datenmodell, KI-Features, die immer wieder verschoben wurden. Wir übernahmen die Architektur-Stimme und lieferten den Umbau schrittweise.

KI-Features in Produktion,
((und vertrauenswürdig)).

Scope kürzen.
[[Das Rückgrat liefern]].

Vier User-Flows, ausgewählt aus einer Liste von siebzehn. Alles andere bekam „Phase 2" in einem Notion-Dokument.

Rückgrat, nicht Skelett

Auth, Payments, E-Mail: kaufen. Editor, KI-Workflows, die differenzierenden Teile: selbst bauen.

Kaufen, wo möglich

Echte Nutzer, echter Content, echte Daten. Feature-Flag-gesteuert, gemessen, iteriert.

Liefern am Freitag, Woche 3

Wochen 4–6: nur Änderungen, die die Daten erforderten. Jedem „nur noch eine Sache" widerstanden.

Feedback einbauen

Sechs Wochen, um zu validieren
oder ((die Idee zu begraben)).

Sprechen wir darüber,
((was in sechs Wochen passt)).

MVP geliefert in
((sechs)) [[Wochen]].

Vom Scope-Dokument zur Produktion: eine Redaktionsplattform mit KI-gestützten Content-Workflows. Ein Designer, zwei Engineers, ein straffer Scope, keine Umwege.

KI-gesteuerte GTM-Pipeline für deutsche Logistikkunden.

Live, gemessen,
((und validiert)).

Eingekauft

Sieben Stufen,
[[voll automatisiert]].

Strukturierte Filter auf eine B2B-Datenbank angewandt. 262 Unternehmen in acht Märkten qualifiziert.

ICP-Definition und Filterung

Automatisiertes Matching nach Rolle und Seniorität. 3.060 Kontakte identifiziert: CTOs, CIOs, VPs of Engineering.

Entscheider-Identifikation

Intelligenter Multi-Provider-Waterfall für E-Mail-Findung, dann dreistufige Verifizierung. 98 % Abdeckung bei 60 % niedrigeren Kosten als bei einem einzelnen Anbieter.

E-Mail-Waterfall und Verifizierung

0–100-Scoring über neun gewichtete Kategorien. Dann Claude-gestützte personalisierte Ansprache mit bewährten Copywriter-Frameworks. 1,80–2,20 $ pro 500 Leads, statt 50–250 $ mit Markt-Tools.

Lead-Scoring und KI-Copywriting

Die richtigen Leute
im großen Maßstab zu erreichen, war ((kaputt)).

Sagen Sie uns Ihr ICP.
Wir zeigen Ihnen die [[Pipeline]].

KI-gesteuerte GTM-Pipeline.
[[98 % Abdeckung]], 100x günstiger.

Ein deutsches Logistikunternehmen musste CTOs und CIOs in acht europäischen Märkten erreichen. Manuelle Recherche kostete 15–20 Stunden pro Woche mit inkonsistenten Ergebnissen. Wir haben eine End-to-End-KI-Pipeline gebaut, die von der ICP-Definition zur gerankt, kampagnenfertigen Ansprache in 48 Stunden führt.

Von ICP zur Kampagne
in ((48 Stunden)).

Core

Personen & E-Mail

Verifizierung

Output

Eine Schweizer Climate-Tech-B2B-Plattform stieß an ihre Grenzen. Wir übernahmen die Architektur-Stimme, bauten die Service-Grenzen schrittweise um und lieferten eine Retrieval-Schicht, die die KI-Roadmap in Wochen umsetzbar machte.

Vom Scope-Dokument bis zur Produktion. Redaktionsplattform mit KI-gestützten Content-Workflows. Ein Designer, zwei Engineers, sechs Wochen, live.

Von der ICP-Definition zur kampagnenfertigen Ansprache in 48 Stunden. 98 % verifizierte E-Mail-Abdeckung, 100-fach niedrigere Copywriting-Kosten, 15–20 Stunden manuelle Arbeit pro Woche auf unter eine Stunde reduziert.

Erfahrene Engineers,
in Ihrem Team ab Montag.

Hiring ist langsam.
Die Roadmap wartet nicht.

Erfahrene Engineers,
keine Junior-Steuer.

Matching in Tagen

Eingebettetes Onboarding

Gleiche Zeitzone, gleiche Stunden

Monatlich kündbar

Durchsatz, ohne
die Recruiting-Steuer.

Frontend

Backend

Daten + ML

Mobile

Sagen Sie uns die Lücke.
Wir sagen Ihnen, wer passt.

Erfahrene Engineers,in Ihrem Team ab Montag.

Hiring ist langsam.Die Roadmap wartet nicht.

Erfahrene Engineers,keine Junior-Steuer.

Matching in Tagen

Eingebettetes Onboarding

Gleiche Zeitzone, gleiche Stunden

Monatlich kündbar

Durchsatz, ohnedie Recruiting-Steuer.

Frontend

Backend

Daten + ML

Mobile

Sagen Sie uns die Lücke.Wir sagen Ihnen, wer passt.

Erfahrene Engineers,
in Ihrem Team ab Montag.

Hiring ist langsam.
Die Roadmap wartet nicht.

Erfahrene Engineers,
keine Junior-Steuer.

Durchsatz, ohne
die Recruiting-Steuer.

Sagen Sie uns die Lücke.
Wir sagen Ihnen, wer passt.