Ziel

Der Kurs "Quereinstieg als LLM Engineer" zeigt, wie Vibe-Coding-Methoden die LLM-Engineering-Arbeit beschleunigen und wie Entwickler und Technologieprofis eigene LLM-basierte Anwendungen eigenständig entwickeln. Diese Weiterbildung vermittelt alle Kompetenzen für die Entwicklung von LLM-Anwendungen mit Vibe-Coding-Unterstützung - von Prompt Engineering über RAG-Systeme bis hin zu Agentic AI. Der Kurs richtet sich an alle, die LLM-Engineering praxisnah erlernen und Vibe Coding als Entwicklungspartner einsetzen möchten.

Inhalte (Auswahl)
  • LLM Engineer Grundlagen mit Vibe Coding: Konzepte und erste Schritte

  • Prompt Engineering für LLM Engineer: System Prompts, Few-Shot und Chain-of-Thought

  • LLM-APIs nutzen: OpenAI, Anthropic, Mistral und Open-Source-Modelle

  • RAG-Systeme entwickeln: Retrieval Augmented Generation mit Vibe Coding umsetzen

  • Agentic AI Engineering: LLM-Agenten mit Vibe-Coding-Unterstützung entwickeln

  • Fine-Tuning und Evaluation: LLM-Modelle auf eigene Use Cases anpassen

  • LLM-Observability: Monitoring und Debugging von LLM-Anwendungen

  • Deployment von LLM-Anwendungen: von der Entwicklung in die Produktion

Arbeitsweise

Diese Fortbildung ist als intensives Hands-on-Seminar konzipiert, in dem Teilnehmende eigene LLM-Anwendungen entwickeln. Trainer aus dem KI-Engineering begleiten die Entwicklungsprojekte.

Kompetenzen (Ergebnis)
  • LLM-Anwendungen mit Vibe-Coding-Unterstützung eigenständig entwickeln

  • RAG-Systeme und Agentic-AI-Workflows implementieren

  • LLM-APIs produktiv nutzen und anwendungsspezifisch konfigurieren

  • LLM-Anwendungen deployen und monitoren

  • Prompt Engineering für LLM-Engineering-Projekte meistern

Berufsperspektiven und praktische Anwendung

LLM Engineer ist eine der gefragtesten Rollen in der gesamten Technologiebranche. Absolventen können sich für entsprechende Stellen als KI-Engineering-Positionen in Start-ups und Technologieunternehmen.

Zusammenfassung

Dieser Kurs vermittelt LLM-Engineering mit Vibe-Coding-Unterstützung praxisnah. Von Prompt Engineering bis Deployment werden alle relevanten LLM-Engineer-Kompetenzen direkt in eigenen Projekten erarbeitet.

Tools (Beispiele)

Cursor, Claude API, OpenAI API, LangChain, Pinecone, FastAPI, GitHub, Python