Als AI Engineer entwickeln Sie KI-Lösungen, die funktionieren - robust, integriert und produktionsreif.
Diese Weiterbildung zum AI Engineer qualifiziert Sie zur technischen Umsetzung von KI-Systemen - vom Prototyp bis zur Integration in reale Geschäftsprozesse. Sie lernen, bestehende Modelle anzupassen, APIs zu nutzen, Pipelines zu erstellen und Machine Learning produktiv einzusetzen. Als AI Engineer beherrschen Sie Tools, Schnittstellen und Infrastruktur - mit dem Ziel, KI-Lösungen stabil, skalierbar und sicher im Unternehmen zu implementieren. Der Fokus liegt auf technischer Umsetzung, professionellem Deployment und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
Schwerpunkte der Weiterbildung:
Rolle & Aufgaben eines AI Engineers
- AI Engineering - von der Entwicklung bis zum Betrieb
- Zusammenarbeit mit Data Scientists, IT und Produktteams
- Frameworks, Toolchains & typische Architekturen
- Agiles Arbeiten mit Scrum und Projektsteuerung mit Jira
- Versionskontrolle, Git-Workflows & kollaboratives Arbeiten
- Python als Basis: Entwicklung, Testing & Automatisierung
- Best Practices für reproduzierbare KI-Projekte
KI-Modelle verstehen & anpassen
- Modellauswahl, Transfer Learning & Pretrained Models
- Evaluation, Feintuning & Deployment von KI-Modellen
- Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Hugging Face
- Modellbewertung, Logging und Testbarkeit
Technische Integration & Schnittstellen
- Modellbereitstellung via API, REST, FastAPI
- Einbindung in bestehende Systemlandschaften (z. B. ERP, CRM, Web)
- Docker, CI/CD, virtuelle Umgebungen
- Schnittstellen zwischen Modell, Anwendung & Infrastruktur
Pipelines, Infrastruktur & MLOps
- Data Pipelines und Automatisierung von Trainingsprozessen
- Modellversionierung, MLflow, Airflow & Monitoring
- MLOps-Konzepte für verlässlichen Produktivbetrieb
- Sicherheit, Skalierbarkeit & Performance
Generative AI & spezialisierte Anwendungen
- Anwendung von LLMs und generativen Modellen im Unternehmenskontext
- Einsatz von GPT-basierten APIs, Vector Databases & Retrieval-Augmented Generation
- Chancen, Grenzen & technischer Aufwand generativer Systeme
- Datenschutz, Prompt Security & Modellverantwortung
Was Sie erreichen
Als AI Engineer bringen Sie KI-Anwendungen von der Idee in den stabilen Betrieb. Sie beherrschen die technische Umsetzung, sorgen für zuverlässige Integration und machen KI in der Organisation tatsächlich nutzbar - skalierbar, sicher und mit direktem Bezug zum Geschäft. Durch Ihre technische Kompetenz als AI Engineer verbinden Sie Entwicklungsverantwortung mit operativer Wirksamkeit und tragen aktiv zur digitalen Leistungsfähigkeit Ihres Unternehmens bei.