Weiterbildung KI-Ingenieur (M/W/D)

Weiterbildung KI-Ingenieur – deutschlandweit online

Berufsfeld mit Zukunft

KI-Entwicklung ist kein „Thema für Großkonzerne”, sondern eine Kernkompetenz, die Unternehmen jeder Größe heute brauchen. In einer Arbeitswelt mit steigenden Anforderungen an Automatisierung, Skalierbarkeit und technische Eigenständigkeit suchen Unternehmen Menschen, die KI-Systeme nicht nur nutzen, sondern selbst bauen, absichern und betreiben – unabhängig von Branche und Unternehmensgröße. Ob Start-up, Mittelstand oder Konzern: Ohne funktionsfähige APIs, stabile Deployments und nachvollziehbare, sichere KI-Pipelines bleibt KI ein Experiment statt ein Produkt.

KI-Ingenieure sind technische Schlüsselkräfte in der Softwareentwicklung. Sie bauen Anwendungen rund um vortrainierte Modelle, bringen sie in die Cloud oder betreiben sie lokal, automatisieren Deployments und sichern Qualität durch Tests, Evaluierungen und Compliance – mit Technologien wie Python, Docker, FastAPI, den großen KI-Cloud-Plattformen sowie lokalen Modellen (z. B. mit Ollama).

Mit der Weiterbildung KI-Ingenieur online erwirbst du das Wissen und die Handlungssicherheit, um diese Rolle kompetent auszufüllen – praxisnah, strukturiert und arbeitsmarktorientiert, im Live-Online-Unterricht (Online-Präsenz), deutschlandweit.

Vielseitige Aufgaben als KI-Ingenieur

KI-Modelle in Anwendungen einbetten
Du lädst vortrainierte Modelle, bindest sie über FastAPI-Endpunkte ein und lieferst strukturierte Antworten – von der ersten lokalen Version bis zum produktionsfähigen Dienst.

Anwendungen containerisieren und deployen
Du verpackst KI-Dienste in Docker-Container, richtest automatisierte CI/CD-Pipelines ein und bringst Anwendungen zuverlässig in die Cloud – öffentlich erreichbar und versioniert.

Cloud-APIs kostenbewusst einsetzen
Du nutzt die großen KI-Cloud-Plattformen (Anthropic, OpenAI, Azure AI Foundry, AWS Bedrock) produktionsnah, setzt Structured Output und Tool Calling ein und behältst Kosten und Qualität pro Request im Blick.

KI-Applikationen bauen und evaluieren
Du entwickelst RAG-Systeme, Agenten und MCP-Server auf echten Anwendungsfällen, testest sie mit automatisierten Eval-Suiten (RAGAS, DeepEval) und dokumentierst Architektur und Ergebnisse nachvollziehbar.

KI-Systeme absichern und rechtssicher entwickeln (neu)
Du erkennst KI-spezifische Angriffe wie Prompt Injection, baust passende Schutzmaßnahmen ein und entwickelst KI-Anwendungen DSGVO- und EU-AI-Act-konform.

Modelle lokal betreiben und per Fine-Tuning anpassen (neu)
Du betreibst offene Sprachmodelle lokal (z. B. mit Ollama), optimierst sie per Quantisierung und passt sie mit Fine-Tuning (QLoRA) an eigene Daten an – für Datenschutz, Datensouveränität und Kostenkontrolle.

Projekttage: Praxis festigen & Routine aufbauen
An den Projekttagen vertiefst du das Gelernte mit zusammenhängenden Coding-Aufgaben, realen Deployment-Szenarien und Feedback – ideal, um Sicherheit in Entwicklungsabläufen, Debugging und Software-Anwendung zu gewinnen.

Was du in der Weiterbildung KI-Ingenieur (m/w/d) lernst

KI-Sicherheit beherrschen
Du beherrschst die technischen Grundlagen – Linux, Netzwerke und APIs – und lernst, KI-Systeme abzusichern: von Cybersecurity-Basics über typische KI-Angriffe wie Prompt Injection bis zu EU AI Act und DSGVO. Sicherheit denkst du von Anfang an mit.

Python professionell einsetzen
Du lernst, Python-Projekte sauber aufzusetzen, reale Daten mit pandas und NumPy zu verarbeiten, externe APIs zu konsumieren und deinen Code mit pytest abzusichern – als Grundlage für alle folgenden Module.

KI-Modelle deployen
Du verpackst vortrainierte Modelle in FastAPI-Anwendungen, containerisierst sie mit Docker und bringst sie über automatisierte CI/CD-Pipelines in die Cloud – öffentlich erreichbar, mit grünem Workflow-Badge.

Cloud-APIs kostenbewusst nutzen
Du lernst die großen KI-Cloud-Plattformen (Anthropic, OpenAI, Azure AI Foundry, AWS Bedrock) produktionsnah kennen, setzt Structured Output und Tool Calling ein und baust multi-provider-fähige Backends mit Kosten-Logging.

KI-Applikationen bauen und evaluieren
Du entwickelst RAG-Systeme, Agenten und MCP-Server auf echten Anwendungsfällen, testest sie mit automatisierten Eval-Suiten (RAGAS, DeepEval) und bringst sie in produktionsreife Qualität.

Lokale KI-Infrastruktur verstehen
Du richtest lokale Modelle mit Ollama ein, verstehst Quantisierungsstufen und führst einen geführten Fine-Tuning-Durchlauf (QLoRA) durch – inklusive fundierter Argumentation für lokal vs. Cloud.

Portfolio aufbauen und präsentieren
Alle sechs Monatsprojekte werden auf GitHub in bewerbungsfähigen Zustand gebracht. Du trainierst technische Interviews, bereitest CV und LinkedIn vor und präsentierst an deinem Abschlusstag dein Lieblingsprojekt live.