Der Softwareentwickler für KI-Systeme konzipiert, entwickelt und implementiert intelligente Anwendungen unter Nutzung von Machine Learning und Data Science. Er programmiert in Java und anderen Programmiersprachen, optimiert Algorithmen für Datenanalyse und arbeitet an der Verbesserung von KI-Modellen. Zu seinen Aufgaben gehören die Datenaufbereitung, das Training von neuronalen Netzen und die Integration von KI-Komponenten in bestehende Systeme. Er arbeitet eng mit Fachbereichen zusammen, evaluiert Lösungsansätze und dokumentiert seine Entwicklungen. Zudem bleibt er stets über aktuelle Entwicklungen im KI-Bereich informiert.
Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme• Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
• Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
• Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
• Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
• KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
• Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
• Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
• Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
• Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
• Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
• 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
• Programmiersprachen C, C++ und Java - Syntax, IDEs und Versionsverwaltung
• Objektorientierte Programmierung - Strukturen und Designprinzipien
• Datenstrukturen und Algorithmen - Performance und Optimierung
• Testgetriebene Entwicklung und Qualitätssicherung
• Vorgehensmodelle und Softwarearchitektur
• Benutzeroberflächen und Systemintegration
• APIs und moderne Systemanbindung
• 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
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