Ein Cloud-Entwickler und AI Engineer mit Projektmanagement-Kompetenz plant, implementiert und betreut cloudbasierte Softwarelösungen mit künstlicher Intelligenz. Er konzipiert Anwendungen auf Azure-Infrastruktur und entwickelt in Java ressourceneffiziente Lösungen. Der Spezialist leitet agile Projekte, definiert Arbeitspakete und steuert Entwicklungsprozesse nach Scrum oder Kanban. Er analysiert Anforderungen, programmiert Microservices und integriert KI-Komponenten. Zudem führt er Tests durch, optimiert bestehende Systeme und arbeitet mit DevOps-Praktiken. Der Fachmann dokumentiert technische Lösungen und berät zu Cloud-Architekturen.

Praxisorientiertes Programmierprojekt in Java / C++ - Entwicklung individueller Apps

• Anwendungsfälle entwickeln & User Stories beschreiben - Anforderungen erfassen & Stakeholder einbinden
• Architekturentscheidungen für reale Projekte treffen - Designmuster einsetzen & technische Skizzen erstellen
• Scrum-Sprints, Backlogs & Retrospektiven umsetzen - Git-Strategien & CI/CD-Strukturen hands-on einführen
• Benutzeroberflächen und Serverlogik funktional verknüpfen - Events, Services und Performance praxisnah gestalten
• Datenbankmodelle konform und sicher integrieren - ORM anwenden & DSGVO-gerechte Speicherung sichern
• Teststrategien planen & Unit-Tests implementieren - CI/CD-Tools für fehlerfreien Code nutzen
• Angriffsrisiken erkennen & abwehren - Sicherheitskonzepte und Green IT im Projekt verankern
• Softwarepakete und Container live bereitstellen - Wartung & Monitoring mit DevOps realisieren
• Softwarelösung professionell präsentieren Dokumentation, Review & Feedback auswerten"

Azure Developer + AI Engineer - Entwicklung intelligenter Anwendungen mit Azure

• Azure-Dienste zielgerichtet in KI-Projekte einbinden - Praxisnahe KI-Integration in Cloud-Anwendungen
• Web-Apps, APIs & Functions effizient mit Azure betreiben - Containerisierung mit AKS & DevOps praktisch umsetzen
• Datenplattformen & Ereignissteuerung in Azure-Anwendungen - Skalierbare Datenpipelines und Servicebus-Konzepte realisieren
• Machine Learning Modelle mit Azure entwickeln und bereitstellen - AutoML & Data Science-Prozesse praxisnah anwenden
• Bilder, Sprache und Texte mit KI-APIs analysieren - Entscheidungsunterstützung durch Cognitive Services integrieren
• TensorFlow & PyTorch-Modelle produktiv in Azure einsetzen - Eigene ML-Lösungen skalierbar bereitstellen
• Intelligente Dialogsysteme mit Azure Bot Framework erstellen - NLP-Techniken mit LUIS für User Experience nutzen
• CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps & GitHub Actions gestalten - Infrastruktur automatisieren & gezielt überwachen
• Azure-Umgebungen absichern & Datenschutzrichtlinien umsetzen - Verschlüsselung & API-Schutz praxisnah implementieren
• Ressourcenverbrauch analysieren & optimieren - Budgetsteuerung & Skalierungsregeln anwenden
• IoT, Edge & KI-gestützte Automatisierung in Unternehmen - Responsible AI & ethische Nutzung von Azure-KI
• Vorbereitung auf Microsoft-Zertifikate (AZ-204 & AI-102) - Prüfungssimulation & Kompetenzüberprüfung

Projektmanagement - Klassische und Agile Methoden ( Scrum & IPMA )

• Projektmanagement nach DIN 69901 und IPMA Kompetenzmodell
• Strategische Projektausrichtung mit SWOT-Analyse und Business Case
• Projektinitiierung und Projektplanung mit Strukturierungs- und Planungsmethoden
• Stakeholdermanagement, Risikomanagement und Projektkommunikation
• Projektcontrolling und Erfolgsmessung mit Kennzahlen und Abweichungsanalysen
• Digitalisierung und Nachhaltigkeit im modernen Projektmanagement
• Agiles Projektmanagement und Scrum Framework nach Scrum Guide
• Scrum-Events, Product Backlog Refinement & Servant Leadership

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------