Werde zum AI Architect für produktionsbereite KI-Systeme. In 16 Wochen meisterst du enterprise-taugliche Tools, um komplexe Modelle zu skalieren, Cloud-Infrastrukturen zu optimieren und KI-Strategien zu leiten.
Du lernst, architektonische Entscheide zu durchdenken, Multi-Agenten-Workflows zu orchestrieren und MLOps-Plattformen in reale Cloud-Infrastrukturen zu integrieren. Der Lehrplan deckt ab, wie du bereitgestellte KI durch Evaluation, Observability, FinOps-Kostenkontrolle, Sicherheit und EU-Regulierungskonformität praxistauglich machst. In wöchentlichen praktischen Labs baust du ein vollständiges Portfolio konkreter Ergebnisse auf.
Was dich in unserer AI Architect Weiterbildung erwartet
In Phase 1 lernst du, wie du Enterprise-KI-Architekturen entwirfst, evaluierst und bereitstellst. Du baust mehrschichtige Referenzarchitekturen auf und wägst Entscheidungen mithilfe von Architecture Decision Records (ADRs) ab. In der Praxis entdeckst du, wie du sichere Landing Zones über AWS Bedrock und Microsoft Foundry hinweg konfigurierst, belastbare RAG-Pipelines für unstrukturierte Enterprise-Daten mit hybrider Suche baust und Vektordatenbanken wie pgvector skalierst. Das Ganze gipfelt in einem Abschlussprojekt, in dem du einen einsatzbereiten und abgesicherten RAG-Dienst bereitstellst.
In Phase 2 lernst du, wie du von linearen Pipelines zu Multi-Agenten-Systemen wechselst. Du baust zustandsbehaftete Multi-Agenten-Graphen mit LangGraph auf und evaluierst zentrale Agenten-Muster wie ReAct über verschiedene Frameworks hinweg. Als Nächstes entdeckst du, wie du den Zugriff auf Tools mithilfe von Model Context Protocol (MCP)-Servern und dem Prinzip der geringsten Rechte (Least Privilege) absicherst. Schließlich meisterst du das Tracking von Evaluationsläufen und die Konfigurationsversionierung mit Kubeflow. Das Ganze gipfelt in einem steuerbaren Agenten-System, das mit deinem RAG-Dienst aus Phase 1 integriert ist.
In Phase 3 lernst du, wie du KI-Anwendungen in eine belastbare, cloud-native Infrastruktur verwandelst. Du containerisierst Dienste mit Docker, stellst Infrastruktur deklarativ mit Terraform bereit und konfigurierst Cloud-Skalierung mit Kubernetes-Konzepten. Als Nächstes baust du fehlertolerante Architekturen mit asynchronen Workern, Warteschlangen sowie Caching auf und verankerst kontrollierte Leistungsreduzierung (Graceful Degradation) und Resilienz direkt in deinem KI-System. Schließlich meisterst du herstellerneutrale Observability und integrierst automatisierte Qualitätsprüfungen (Quality Gates) in CI/CD-Pipelines für ein produktionsbereites Deployment.
In Phase 4 meisterst du Kostenmanagement, Sicherheit und Compliance für Enterprise-KI. Du baust Finanzmodelle auf, analysierst Token-Verbrauchskosten und setzt strenge Budgetobergrenzen durch. Als Nächstes entdeckst du durch Agenten-basiertes Red-Teaming, wie du Architekturen gegen Prompt Injections, Missbrauch von Tools und Datenexfiltration verteidigst. Schließlich richtest du deine Systeme an den Richtlinien des EU AI Acts sowie der DSGVO aus, um C-Level-Governance-Berichte und auditbereite Compliance-Pakete zu erstellen.
In der finalen Phase führst du alle Lerninhalte zu einem vollständig bereitgestellten, kostenoptimierten Enterprise-KI-System zusammen. Du verteidigst deine technischen Entscheidungen, Kostenmodelle und Governance-Frameworks in einer Präsentationsprüfung mit Live-Q&A-Session. Schließlich schließt du deine Arbeit in einem professionellen Portfolio ab, um deine offizielle Zertifizierung zum AI Architect zu vollenden.
Der aktuellste und effektivste Tech-Stack auf dem Markt:
Entwirf Cloud-Lösungen auf AWS Bedrock und Microsoft Foundry mit strengen Identitäts- und Datensouveränitätskontrollen.
Baue hybride Suchsysteme mit pgvector, Vektor-Embeddings, BM25-Schlüsselwortsuche und semantischem Reranking auf.
Orchestriere Multi-Agenten-Workflows mit LangGraph unter Nutzung von persistentem Speicher, Zustandsübergaben und ReAct-Mustern.
Verbinde Tools und Agenten über MCP- und A2A-Protokolle, während du Modell-Releases mit MLflow steuerst.
Containerisiere KI-Dienste mit Docker, verwalte Infrastruktur über Terraform und stelle sie auf Kubernetes bereit.
Verfolge Telemetriedaten mit OpenTelemetry und Langfuse, steuere Token-Kosten und wende Sicherheits-Guardrails nach dem EU AI Act an.
Unser Career Service hilft dir dabei, deine neuen Fähigkeiten in deinen nächsten Job umzuwandeln – mit CV-Reviews, LinkedIn-Feedback und Interview-Coaching.
Head of Data Analytics, Data Engineering & Data Strategy
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Spicedlinge arbeiten bei deinen Lieblingsfirmen:
Investiere in deine Zukunft
Wenn du in Deutschland arbeitslos gemeldet bist (oder bald sein wirst), können mit einem Bildungsgutschein die vollständigen Kosten für deine Weiterbildung übernommen werden.
Mehr Informationen dazu findest du auf unserer Seite zur Finanzierung deines Coding Bootcamps mit einem Bildungsgutschein.
Wir möchten unsere erstklassigen Kurse jedem zugänglich machen, der die Motivation hat, sie zu absolvieren.
Unsere Option des Zahlungsaufschubs soll auch denjenigen, die nicht in der Lage sind, im Voraus alles oder in Raten zu zahlen, die Teilnahme ermöglichen. Die Kursgebühr kann zu einem späteren Zeitpunkt nachgezahlt werden.
Wenn es dir möglich ist, die Kosten für unsere Coding Bootcamps sofort zu übernehmen, ist dies die richtige Option! Bezahle 14 Tage vor Kursbeginn.
16 Wochen | Vollzeit
Was du mitbringen solltest: Du solltest dich im Umgang mit Python und Git sicher fühlen. Erste Erfahrungen mit Cloud Computing und Containern sind hilfreich, aber keine Voraussetzung.
Wie du aufgenommen wirst: Du musst eine kurze, praktische Aufnahmeprüfung bestehen – Abschlüsse oder Zertifikate sind nicht erforderlich. Falls du beim ersten Versuch nicht bestehst, kannst du an einem kostenlosen, 2- bis 4-wöchigen Vorbereitungskurs teilnehmen und die Prüfung wiederholen.
Befreiung von der Aufnahmeprüfung: Du überspringst die Prüfung komplett, wenn du einen Abschluss in Agentic Machine Learning Engineering, AI & Machine Learning Engineering, AI Engineering: Data Science and Machine Learning, Data Engineering oder AWS Cloud Computing with AI hast.
Die Weiterbildung läuft von Montag bis Freitag, 9:00 bis 18:00 Uhr mit 45 Minuten Mittagspause. Es handelt sich um ein Vollzeit-Engagement, das vom Zeitaufwand her einem Vollzeitjob entspricht. Du solltest dich auf eine intensive, schnelle Lernkurve einstellen, die Theorie und tägliche praktische Anwendung miteinander verbindet. Jeder Tag kombiniert Live-Unterricht durch Coaches mit angeleiteter praktischer Arbeit unter Unterstützung von Coaches und TAs.
Ja, absolut. Wenn du aktuell arbeitslos bist, von einer Kündigung bedroht bist oder dich beruflich neu orientieren möchtest, können die Agentur für Arbeit oder das Jobcenter 100 % der Kosten für diese Weiterbildung übernehmen. Das Ganze läuft über einen sogenannten Bildungsgutschein.
Der Prozess umfasst drei Schritte: Melde dich bei deiner Agentur für Arbeit oder deinem Jobcenter vor Ort als arbeitsuchend, fordere unsere offiziellen Kursunterlagen an (diese stellen wir dir innerhalb eines Werktages aus) und reiche den Antrag auf den Gutschein ein. Die Genehmigung dauert in der Regel zwei bis sechs Wochen. Da die Kursgrößen auf etwa 15 Teilnehmende begrenzt sind, lohnt sich ein frühzeitiger Start.
Solltest du keinen Anspruch auf diese staatliche Förderung haben, bieten wir verschiedene alternative Finanzierungsmöglichkeiten an, wie zum Beispiel: Selbstzahlung, Ratenzahlung, Stipendien oder die Finanzierung durch das Unternehmen. Weitere Details und alle finanziellen Informationen findest du auf unserer Finanzierungsseite.
Über die 16 Wochen hinweg baust du ein vollständig bereitgestelltes, kostenoptimiertes und steuerbares Enterprise-KI-System. Dieses umfasst eine Risikoklassifizierung nach dem EU AI Act sowie ein an ISO 42001 ausgerichtetes Governance-Paket und bereitet dich darauf vor, deine Lösung auf C-Level-Ebene zu verteidigen.
Du kannst von überall in Deutschland aus teilnehmen! Egal ob du in Berlin oder Hamburg, Köln oder Düsseldorf, Hannover oder Bremen, Leipzig oder Dresden oder irgendwo anders wohnst – du kannst diese Weiterbildung komplett online absolvieren.
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