Ziel

Der Kurs "Zum KI-gestützten Backend Engineer" zeigt, wie Backend Engineers KI-Fähigkeiten in ihr technisches Repertoire integrieren und skalierbare, robuste Backend-Systeme für KI-Anwendungen entwickeln. Diese Weiterbildung vermittelt alle Kompetenzen, die Backend Engineers für die Entwicklung und den Betrieb von KI-gestützten Backend-Systemen benötigen. Der Kurs richtet sich an Backend Engineers, die ihre KI-Kompetenz ausbauen und in AI-Software-Engineering-Projekten eine führende Rolle übernehmen möchten.

Inhalte (Auswahl)
  • KI-Backend-Architekturen: APIs, Middleware und KI-Komponenten integrieren

  • LLM-Integration im Backend: OpenAI, Anthropic und Open-Source-Modelle einbinden

  • Vektordatenbanken für Backend Engineers: RAG-Systeme implementieren

  • Agentic AI im Backend: KI-Agenten orchestrieren und managen

  • Backend-Performance für KI: Latenz, Caching und Skalierbarkeit optimieren

  • Testing von KI-Backend-Systemen: Unit Tests, Integration Tests und Observability

  • Security für KI-Backend-Systeme: Prompt Injection und andere Angriffsvektoren

  • Deployment von KI-Backend-Systemen: Docker, Kubernetes und Cloud-Services

Arbeitsweise

Diese Fortbildung ist als praxisnahes Backend-Engineering-Seminar konzipiert, in dem Teilnehmende KI-Backend-Systeme von Grund auf entwickeln. Trainer mit Backend- und KI-Engineering-Erfahrung begleiten die Schulung.

Kompetenzen (Ergebnis)
  • KI-Backend-Architekturen als Backend Engineer entwickeln und betreiben

  • LLMs und Vektordatenbanken in Backend-Systeme integrieren

  • Agentic-AI-Workflows im Backend orchestrieren

  • KI-Backend-Performance optimieren und skalierbar gestalten

  • KI-Backend-Systeme sicher deployen und monitoren

Berufsperspektiven und praktische Anwendung

Backend Engineers mit KI-Kompetenz sind in der gesamten Tech-Branche gefragt. Absolventen können sich für entsprechende Stellen als Senior-Backend-Rollen und AI-Engineering-Positionen.

Zusammenfassung

Dieser Kurs vermittelt KI-Backend-Engineering praxisnah. Von LLM-Integration bis Agentic-AI-Orchestrierung werden alle relevanten Backend-KI-Fähigkeiten hands-on erarbeitet.

Tools (Beispiele)

Python, FastAPI, LangChain, Pinecone, Docker, GitHub Copilot, Claude API, AWS