Der KI-Systemarchitekt konzipiert komplexe Azure-basierte KI-Lösungen im Cloud-Computing-Kontext. Er entwickelt Systemarchitekturen für maschinelles Lernen, analysiert Anforderungen und implementiert skalierfähige KI-Dienste. Er erstellt Datenverarbeitungspipelines, optimiert Algorithmen und integriert KI-Komponenten in bestehende Unternehmensinfrastrukturen. Der Spezialist berät bei technologischen Entscheidungen, überwacht Systemleistungen und gewährleistet die Einhaltung von Datenschutzstandards. Er arbeitet interdisziplinär mit Entwicklungsteams zusammen und hält sich kontinuierlich über Innovationen im Azure-KI-Ökosystem informiert.
Azure Developer + AI Engineer - Entwicklung intelligenter Anwendungen mit Azure• Azure-Dienste zielgerichtet in KI-Projekte einbinden - Praxisnahe KI-Integration in Cloud-Anwendungen
• Web-Apps, APIs & Functions effizient mit Azure betreiben - Containerisierung mit AKS & DevOps praktisch umsetzen
• Datenplattformen & Ereignissteuerung in Azure-Anwendungen - Skalierbare Datenpipelines und Servicebus-Konzepte realisieren
• Machine Learning Modelle mit Azure entwickeln und bereitstellen - AutoML & Data Science-Prozesse praxisnah anwenden
• Bilder, Sprache und Texte mit KI-APIs analysieren - Entscheidungsunterstützung durch Cognitive Services integrieren
• TensorFlow & PyTorch-Modelle produktiv in Azure einsetzen - Eigene ML-Lösungen skalierbar bereitstellen
• Intelligente Dialogsysteme mit Azure Bot Framework erstellen - NLP-Techniken mit LUIS für User Experience nutzen
• CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps & GitHub Actions gestalten - Infrastruktur automatisieren & gezielt überwachen
• Azure-Umgebungen absichern & Datenschutzrichtlinien umsetzen - Verschlüsselung & API-Schutz praxisnah implementieren
• Ressourcenverbrauch analysieren & optimieren - Budgetsteuerung & Skalierungsregeln anwenden
• IoT, Edge & KI-gestützte Automatisierung in Unternehmen - Responsible AI & ethische Nutzung von Azure-KI
• Vorbereitung auf Microsoft-Zertifikate (AZ-204 & AI-102) - Prüfungssimulation & Kompetenzüberprüfung
• Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
• Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
• KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
• Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
• Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
• KI-Technologien und Enterprise-Integration
• Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
• Architekturentscheidungen & Betriebsmodelle in der AWS-Cloud - Cloud-Fundament: Regionen, Verantwortung & Performance steuern
• Compute & Storage-Strategien in AWS produktiv einsetzen - Netzwerkarchitektur effizient planen & skalieren
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle mit IAM umsetzen - Sicherheitsdienste aktiv konfigurieren & testen
• Relationale & NoSQL-Datenbanken planen & integrieren - Data Lakes & Backups in produktiven Umgebungen steuern
• CI/CD-Pipelines mit Terraform & GitHub umsetzen - Containerisierte Anwendungen mit ECS/EKS betreiben
• ML-Modelle mit SageMaker trainieren & bereitstellen - AI-Dienste praktisch einsetzen & automatisieren
• Migrationsprojekte vorbereiten & durchführen - Hybride Workloads sicher betreiben
• Cloud-Kosten aktiv steuern & optimieren - Nachhaltigkeit & Ressourceneffizienz mit AWS-Mitteln realisieren
• Prüfungsvorbereitung AWS Certified Cloud Practitioner
• Azure-Dienste gezielt einsetzen & Cloudarchitektur planen - Plattformstrategie & Infrastrukturentscheidungen mit Azure
• Ressourcen, Gruppen & Netzwerke effizient verwalten - Zugriffssteuerung mit Azure AD & Rollenbasierter Zugriff
• Speicherarchitekturen für produktive Szenarien planen - Migration & Backupstrategien mit Azure Storage
• Skalierbare Rechenleistung mit VMs & AKS umsetzen - Web- & App-Hosting mit Azure App Services
• Netzwerk- & Datenschutzeinstellungen systematisch sichern - Compliance-Anforderungen mit Azure umsetzen
• Azure Monitoring & Workload-Analyse durchführen - Kosteneffizienz & Ressourcenverbrauch optimieren
• Skalierbare Azure-Architekturen entwerfen & dokumentieren - Datenplattformen & Microservices praktisch modellieren
• Hybrid-Strategien mit Arc, ExpressRoute & Terraform anwenden - Multi-Cloud-Integration in der Praxis realisieren
• CI/CD-Pipelines und IaC-Templates implementieren - Azure Functions & Logic Apps zur Automatisierung nutzen
• Notfallstrategien mit Azure Site Recovery realisieren - Ausfallsicherheit durch Backup & Failover planen
• Prüfungssimulationen & Vorbereitung auf AZ-104/AZ-305 - Kompetenzsicherung durch Übungen & Prüfungsformate
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