Ein Process Automation Engineer analysiert, konzipiert und implementiert Automatisierungslösungen für Geschäftsprozesse unter Einsatz künstlicher Intelligenz. Er identifiziert Optimierungspotenziale, entwickelt digitale Geschäftsmodelle und programmiert entsprechende Softwarelösungen. Zu seinen Aufgaben gehören die Datenanalyse, das Erstellen von Algorithmen, die Integration von KI-Komponenten sowie die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der implementierten Systeme. Der Engineer arbeitet interdisziplinär an der Schnittstelle zwischen Informatik und Betriebswirtschaft und benötigt fundierte Kenntnisse in Programmierung, Prozessmodellierung und maschinellem Lernen.
KI-gestützte Prozessautomatisierung - Optimierung betrieblicher Abläufe durch intelligente Informationssysteme• Zukunftsfeld KI & Automatisierung verstehen - Einsatzfelder, Trends und Zertifizierungsmöglichkeiten
• Prozesse automatisieren mit KI und RPA - Branchenlösungen mit realen Use Cases umsetzen
• Technologiewerkzeuge für KI-Anwendungen - ML, NLP, CV & Cloud-Tools in der Praxis nutzen
• Geschäftsprozesse für KI vorbereiten - Analyse, Mapping und Systemintegration gestalten
• Nutzen, Risiken und Erfolgsfaktoren von KI - Technische, ethische und menschliche Herausforderungen
• Geschäftsmodelle neu denken mit KI - Plattform- und Abo-Modelle erfolgreich etablieren
• Vertrauenswürdige KI gestalten - DSGVO, Fairness und Governance in der Umsetzung
• Wirkung von KI-Projekten messen und optimieren - Tools, KPIs und kontinuierliche Verbesserung
• Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
• Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
• Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
• Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
• Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
• Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
• Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
• Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
• Praxisübung
• Geschäftsprozessmodellierung als digitales Steuerungsinstrument
• Modellierungsplattformen und End-to-End-Methoden
• Prozessanalytik mit Künstlicher Intelligenz und Mining-Technologien
• Digitale Prozessarchitektur und DevOps für agile Organisationen
• Robotic Process Automation zwischen Produktivität und Compliance
• IT-Service Lifecycle und Green IT im regulatorischen Rahmen nach ISO 20000 und ISO 14001
• Change Leadership für nachhaltige Prozessveränderung
• Governance, Compliance und Nachhaltigkeit nach EU-Taxonomie und CSRD
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