DoorDash stellt interne Plattform für generative Künstliche Intelligenz vor
6. Oktober 2026 · 2 Min. Lesezeit
Swaroop Chitlur und Sidd Kodwani haben bei DoorDash eine interne Plattform für generative Künstliche Intelligenz aufgebaut. Diese Infrastruktur unterstützt derzeit mehr als 5.000 interne Nutzer und dient der Beschleunigung der Entwicklungsprozesse sowie der Verbesserung der Zuverlässigkeit in der Produktion. Die Plattform bietet Zugang zu Inferenz, Feinabstimmung, Evaluierungen und Agenten für große Sprachmodelle.
Die Entwicklung der Plattform begann im April 2023, einige Monate nach der Einführung von ChatGPT im November 2022. Zu diesem Zeitpunkt war DoorDash noch Teil eines Teams für maschinelles Lernen. Die ursprüngliche Zielgruppe bestand aus Ingenieuren für maschinelles Lernen, die mit Notebooks und direktem Zugriff auf Rechenleistung arbeiteten. Die Plattform-Entwickler erkannten jedoch schnell, dass sich die Kundenbasis veränderte. Das Publikum verlagerte sich von spezialisierten Ingenieuren für maschinelles Lernen zu allen Ingenieuren im Unternehmen. Diese Erkenntnis führte zu einer strategischen Neuausrichtung hin zu API-ersten Ansätzen und Software Development Kits, anstatt auf Notebooks oder GPU-Zugriffe zu setzen.
Ein zentrales Prinzip der Plattform ist die Kundenorientierung. Das Team definierte seine Kunden als Produkt-Ingenieure und entwickelte Produkte, die End-to-End-Workflows abdecken, anstatt isolierte Systeme zu bauen. Best Practices wurden direkt in den Betrieb der Plattform integriert, um die Nutzung zu erleichtern. Das Team entschied sich bewusst, sich auf den geschäftlichen Einfluss und die Produktentwicklung zu konzentrieren, anstatt Chatbots oder Coding-Agenten zu priorisieren. Die identifizierten Anwendungsfälle umfassten Automatisierung, Empfehlungen und Personalisierung. Dabei wurde festgestellt, dass Automatisierung den Gewinn beeinflusst.
Die Architektur der Plattform durchlief mehrere Phasen. Das Team begann mit Modellen, wandte sich dann Workflows zu und schließlich Agenten. Ein wichtiger architektonischer Schritt war der Übergang von einer vendor-zentrierten Strategie zu offenen Gewichtsmodellen. Diese Entscheidung wurde getroffen, um die Abhängigkeit von externen Anbietern zu verringern und die Kontrolle über die Infrastruktur zu erhöhen. Die Plattform navigiert durch Gateways für große Sprachmodelle und Agenten, um den Zugriff zu verwalten. Dabei wird ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit, Latenz und Kosten angestrebt. Die anfänglichen Prinzipien und Wetten des Teams ermöglichten es, sich an die sich schnell entwickelnde Branche anzupassen, während die strategische Ausrichtung beibehalten wurde. Die Ergebnisse dieser Entscheidungen umfassen eine erfolgreiche Plattform, die die Produktivität und Rechenschaftspflicht im Unternehmen unterstützt.