Der MLOps Engineer integriert Azure-Cloud-Services in KI-Entwicklungsprozesse und etabliert dabei ITIL-konforme Arbeitsabläufe. Er automatisiert Deployment-Pipelines für Machine-Learning-Modelle, überwacht deren Performance und optimiert die Ressourcennutzung. Seine Kernaufgaben umfassen die Implementierung von CI/CD-Workflows, das Monitoring der Modellqualität und die Sicherstellung regulatorischer Compliance. Der MLOps Engineer arbeitet an der Schnittstelle zwischen Datenwissenschaft und IT-Betrieb, entwickelt Governance-Strukturen für KI-Systeme und sorgt für deren sichere Integration in bestehende Unternehmensarchitekturen. Er dokumentiert Prozesse nach ITIL-Standards und bewältigt technische Herausforderungen bei der Skalierung von KI-Lösungen.
Azure Security + DevOps Engineer - Sicherheit und Automatisierung in der Cloud• Sicherheitsarchitekturen und DevOps zusammenführen - Bedrohungen verstehen und automatisiert entschärfen
• Sicherheitsmodelle in Azure effektiv umsetzen - Zero Trust & CIA-Triade praktisch angewendet
• Zugriffsschutz mit Azure AD und RBAC praxisnah einrichten - MFA & privilegierte Konten verwalten
• Schutz durch Netzwerksegmentierung & Firewallmanagement - WAF, NSGs & DDoS-Abwehr konfigurieren
• Verschlüsselung, Key Management und Backuplösungen - Container und VMs sicher betreiben
• CI/CD & IaC für sichere Deployments automatisieren - Security Tasks in Pipelines integrieren
• SIEM-Strategien mit Azure Sentinel & Log Analytics - Vorfallreaktion und automatisierte Abwehrprozesse
• Secure-by-Design mit Shift Left Security umsetzen - DevOps mit Sicherheitsprüfungen erweitern
• Sicherheitskosten transparent managen - Ressourcen und Ausgaben effizient steuern
• KI-gestützte Sicherheit & Multi-Cloud-Bedrohungserkennung - Quantum Security & neue Schutzmodelle bewerten
• Praxisvorbereitung auf AZ-500 & AZ-400 - Simulationsaufgaben & Prüfungsstrategien
• IT-Services strategisch managen und bewerten - Rollen, Begriffe und Normen im ITSM verstehen
• ITIL-Prinzipien zielgerichtet einsetzen - Prüfungsrelevante Inhalte sicher anwenden
• ITSM-Prozesse mit Toolunterstützung optimieren - KI-gestützte Service-Abläufe in der Praxis
• Lizenzmodelle rechtssicher umsetzen - Software-Assets effektiv verwalten und auditieren
• Stabilität und Kontrolle im Change-Prozess - CMDB & CI/CD mit ITIL verbinden
• DevOps-Kultur und Automatisierung erfolgreich etablieren - Deployment-Prozesse agil und sicher gestalten
• COBIT & ITIL im strategischen ITSM nutzen
• Predictive IT und KI-Tools anwenden - Nachhaltigkeit durch smarte Services steigern
• Prüfungsvorbereitung zu ITIL 4 Foundation
• Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
• Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
• KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
• Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
• Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
• KI-Technologien und Enterprise-Integration
• Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
• Machine Learning Methodiken mit CRISP-DM und klassische Algorithmen
• Deep Learning Architekturen und moderne KI-Modelle
• Künstliche Intelligenz Technologien und Datenmanagement
• KI-Deployment und Tools für Unternehmenssysteme
• KI-Projektmanagement und Unternehmensintegration
• Rechtliche und ethische KI-Governance nach EU AI Act
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