Wir wollen der Engineering-Partner sein, auf den Unternehmen sich verlassen, um Daten und KI in der Praxis nutzbar zu machen.
Unsere Vision ist eine digitale Realität, in der Datenplattformen als verlässliche, betreibbare Grundlage für Entscheidungen, Automatisierung und KI dienen.
1. Wir bauen Cloud-, Daten- und KI-Plattformen, die produktiv funktionieren und Governance von Anfang an integrieren.
2. Wir operationalisieren Daten und KI durch skalierbare Architekturen, verankerte Governance und sauberes Engineering.
3. Wir machen Daten- und KI-Systeme belastbar, auditierbar und betreibbar – von der Architektur bis in den produktiven Betrieb.
Bei Cloud Nation arbeiten erfahrene Cloud-, Data- und AI-Engineers, die Verantwortung über den gesamten Lebenszyklus einer Lösung übernehmen. Von der Architektur über die Umsetzung bis in den stabilen Betrieb handeln wir pragmatisch, strukturiert und eng abgestimmt mit unseren Kunden. Unser Anspruch ist es, Lösungen zu schaffen, die nachvollziehbar sind und langfristig Bestand haben.
CEO & Data Architect
Felix hat Cloud Nation gegründet und führt das Unternehmen als CEO – ohne die technische Arbeit aus der Hand zu geben. Als Data Architect begleitet er Kunden dort, wo Architekturentscheidungen langfristig wirken: Er entwirft Datenplattformen auf AWS und Azure, die Governance, Ownership und KI-Ansätze von Beginn an mitdenken, Dass er beide Perspektiven vertritt, prägt auch die Art, wie bei Cloud Nation gearbeitet wird: Wir entwerfen nicht nur sondern wir machen.
Client Success
Tamina ist die erste Ansprechpartnerin, wenn es darum geht, einen Bedarf einzuordnen und die richtigen Personen zusammenzubringen. Sie begleitet Kunden von der ersten Anfrage über die Besetzung bis in die laufende Zusammenarbeit und sorgt dafür, dass Erwartungen, Rahmen und Verfügbarkeiten von Anfang an zusammenpassen. Im Projektverlauf bleibt sie die Konstante auf organisatorischer Seite.
Senior Cloud & Data Engineer
Tobias entwickelt moderne Datenplattformen von der Architektur über die Implementierung bis hin zu Betrieb und Weiterentwicklung. Sein Schwerpunkt liegt auf Cloud-Lösungen in AWS und Azure sowie Databricks für skalierbare Datenverarbeitung. Mit Infrastructure as Code schafft er transparente, automatisierte und nachhaltige Datenlösungen, die stabile Prozesse und fundierte Entscheidungen ermöglichen.
Senior Cloud & Data Engineer
Ulas arbeitet an der Schnittstelle, an der aus verarbeiteten Daten belastbare Entscheidungsgrundlagen werden. Er baut Datenmodelle und Auswertungsstrecken in Microsoft Fabric und Power BI, die nicht nur im Demo-Termin funktionieren, sondern im Tagesgeschäft bestehen. Datenmodellierung und DAX sind dabei kein Nachgang, sondern Teil des Plattformdesigns.
Senior Cloud & Data Engineer
Kilian bewegt sich an der Schnittstelle von Engineering und Architektur und entwickelt Datenlösungen auf Basis unterschiedlicher Plattformen und Cloud-Umgebungen. Statt sich auf ein einzelnes Tool zu fokussieren, verbindet er Databricks, Microsoft Fabric, AWS und Azure so, dass sie zur bestehenden Landschaft und den Anforderungen des Kunden passen. Dabei legt er Wert auf saubere Dokumentation und nachvollziehbare Entscheidungen, die auch nach dem Go-live für die Teams bestehen bleiben.
Senior Data Scientist
Martin entwirft und implementiert skalierbare, produktionsreife KI-Systeme. Sein Fokus liegt auf der End-to-End-Operationalisierung komplexer GenAI- und RAG-Architekturen – von der robusten Cloud-Infrastruktur über die Datenpipeline bis zum modernen Frontend. Durch diesen ganzheitlichen Ansatz übersetzt er technologische Potenziale ohne Umwege in messbaren Business-Value.
Data Analyst
Alana macht aus aufbereiteten Daten Auswertungen, die im Arbeitsalltag genutzt werden. Sie arbeitet in Microsoft Fabric und legt Wert darauf, Kennzahlen so zu definieren, dass sie über Abteilungen hinweg dasselbe bedeuten. Damit entsteht Berichtswesen, das Diskussionen über Zahlen beendet, statt sie auszulösen.
DevOps Engineer
Felix sorgt dafür, dass das, was gebaut wurde, verlässlich läuft. Er betreibt containerisierte Workloads auf Kubernetes, automatisiert Bereitstellung und Konfiguration und schafft die Grundlage dafür, dass Änderungen ohne Risiko in Produktion gehen. Sein Blick auf Daten-plattformen ist der des Betriebs – und der beginnt bei ihm nicht erst nach dem Go-live.
Industrial AI Expert
Heiko bringt KI dorthin, wo sie auf Maschinen, Anlagen und gewachsene Prozesse trifft. Er arbeitet an der Schnittstelle von Produktion und Datenplattform: Er erschließt Betriebs- und Sensordaten, macht sie auswertbar und entwickelt daraus Anwendungen, die im Werksalltag tragen – von der vorausschauenden Instandhaltung bis zur automatisierten Qualitäts-bewertung. Sein Ausgangspunkt ist dabei nicht das Modell, sondern der Prozess, der besser laufen soll.
Data Scientist
Julia entwickelt Machine-Learning-Modelle sowie analytische Lösungen und sorgt dafür, dass aus Daten echte Handlungsempfehlungen für Entscheidungsfinder werden. Sie arbeitet in Databricks und Microsoft Fabric, nutzt Python und SQL für die explorative Datenanalyse und bringt Ergebnisse über Power BI und Tableau direkt in die Fachbereiche.
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