Der Machine Learning Operations Manager implementiert und überwacht KI-Systeme gemäß ITIL-Standards. Er verantwortet die Entwicklung effizienter ML-Pipelines, koordiniert das Deployment von KI-Modellen und sichert deren Betrieb in Produktivumgebungen. Zu seinen Kernaufgaben zählen das Management des Lebenszyklus von KI-Modellen, die Optimierung von Trainingsprozessen und die Integration von DevOps-Praktiken in ML-Workflows. Er etabliert Standards für die Datenverwaltung, überwacht Modellleistung durch entsprechende Metriken und sorgt für die Einhaltung regulatorischer Anforderungen bei KI-Implementierungen.

IT-Service-Management (ITIL) - Steuerung und Optimierung von IT-Services in Unternehmen

• IT-Services strategisch managen und bewerten - Rollen, Begriffe und Normen im ITSM verstehen
• ITIL-Prinzipien zielgerichtet einsetzen - Prüfungsrelevante Inhalte sicher anwenden
• ITSM-Prozesse mit Toolunterstützung optimieren - KI-gestützte Service-Abläufe in der Praxis
• Lizenzmodelle rechtssicher umsetzen - Software-Assets effektiv verwalten und auditieren
• Stabilität und Kontrolle im Change-Prozess - CMDB & CI/CD mit ITIL verbinden
• DevOps-Kultur und Automatisierung erfolgreich etablieren - Deployment-Prozesse agil und sicher gestalten
• COBIT & ITIL im strategischen ITSM nutzen
• Predictive IT und KI-Tools anwenden - Nachhaltigkeit durch smarte Services steigern
• Prüfungsvorbereitung zu ITIL 4 Foundation

KI-gestützte Unternehmenslösungen mit Machine Learning & Deep Learning

• Machine Learning Methodiken mit CRISP-DM und klassische Algorithmen
• Deep Learning Architekturen und moderne KI-Modelle
• Künstliche Intelligenz Technologien und Datenmanagement
• KI-Deployment und Tools für Unternehmenssysteme
• KI-Projektmanagement und Unternehmensintegration
• Rechtliche und ethische KI-Governance nach EU AI Act

Datengestützte Digitalisierung - Nachhaltiger und effizienter Umgang mit Informationen

• Strategische Datenwertschöpfung und Architektur im Unternehmen
• Prozessoptimierung und Kostenreduktion durch digitales Datenmanagement
• Ökologisch verantwortliches Datenmanagement
• Datenqualität und Governance - Standards, Rollen, Verantwortung
• Technologieplattformen und Werkzeuge für modernes Datenmanagement
• Cybersecurity und Datenschutz im Datenökosystem
• KPI-basiertes Datencontrolling und Performance-Monitoring
• Skalierungsstrategien und Barrieren im digitalen Datenmanagement
• Zukunftstechnologien und datengetriebene Innovationsmodelle

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