Der Innovative Cloud Engineer konzentriert sich auf Datenmanagement in AWS und Azure Cloud-Umgebungen. Er entwickelt und implementiert KI-Lösungen auf Azure-Plattformen, optimiert Datenbanksysteme und integriert Cloud-Computing-Strategien. Seine Hauptaufgaben umfassen die Konzeption skalierbarer Datenarchitekturen, Migration von Anwendungen in die Cloud, Einrichtung automatisierter Datenpipelines sowie Implementierung von KI-Modellen. Er sorgt für Datensicherheit, analysiert Infrastrukturleistung und erstellt Dokumentationen. Der Cloud Engineer arbeitet an der Optimierung von Kostenstrukturen und unterstützt bei technischen Herausforderungen im Cloud-Umfeld.
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
• 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
• Datenbankarchitekturen im Unternehmenseinsatz verstehen - Datenmodelle, Datentypen & Metadaten praxisnah einordnen
• Relationale Modelle & Datenstrukturen modellieren - Tabellen effizient normalisieren & gestalten
• SQL-Abfragen für Analysen & Reports sicher anwenden - JOINs & Aggregatfunktionen zielgerichtet einsetzen
• Datenpflegeprozesse mit SQL umsetzen - Transaktionen & Datenintegrität im Praxisumfeld steuern
• SQL-Abfragen optimieren & Abfragelast senken - Indexierung & Execution Plans professionell nutzen
• Cloud- & containerisierte Datenbanken effizient betreiben - Verteilte Datenbanklösungen skalieren & absichern
• BI & Data Science direkt aus der Datenbank - Automatisierte Analysen mit KI-Tools & ESG-Dashboards
• Datenschutz, Zugriffskontrolle & DSGVO praktisch umsetzen - Green IT & Datenlebenszyklus nachhaltig gestalten
• 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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