Der KI-Infrastrukturarchitekt konzipiert, implementiert und optimiert komplexe Cloud-Systeme für KI-Anwendungen auf Azure-Plattformen. Er entwickelt skalierbare Architekturen für Machine Learning-Modelle und Big-Data-Analysen. Seine Aufgaben umfassen die Integration von KI-Diensten in bestehende IT-Landschaften, Konfiguration von Computing-Ressourcen sowie Sicherstellung der Datenintegrität. Er automatisiert Deployment-Prozesse, überwacht Systemleistungen und optimiert die Kosteneffizienz. Der Architekt berät Teams bei technischen Herausforderungen und entwickelt Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung der KI-Infrastruktur unter Einhaltung aktueller Compliance-Anforderungen.
Künstlichen Intelligenz - Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen• 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
• Architekturentscheidungen & Betriebsmodelle in der AWS-Cloud - Cloud-Fundament: Regionen, Verantwortung & Performance steuern
• Compute & Storage-Strategien in AWS produktiv einsetzen - Netzwerkarchitektur effizient planen & skalieren
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle mit IAM umsetzen - Sicherheitsdienste aktiv konfigurieren & testen
• Relationale & NoSQL-Datenbanken planen & integrieren - Data Lakes & Backups in produktiven Umgebungen steuern
• CI/CD-Pipelines mit Terraform & GitHub umsetzen - Containerisierte Anwendungen mit ECS/EKS betreiben
• ML-Modelle mit SageMaker trainieren & bereitstellen - AI-Dienste praktisch einsetzen & automatisieren
• Migrationsprojekte vorbereiten & durchführen - Hybride Workloads sicher betreiben
• Cloud-Kosten aktiv steuern & optimieren - Nachhaltigkeit & Ressourceneffizienz mit AWS-Mitteln realisieren
• Prüfungsvorbereitung AWS Certified Cloud Practitioner
• Azure-Dienste gezielt einsetzen & Cloudarchitektur planen - Plattformstrategie & Infrastrukturentscheidungen mit Azure
• Ressourcen, Gruppen & Netzwerke effizient verwalten - Zugriffssteuerung mit Azure AD & Rollenbasierter Zugriff
• Speicherarchitekturen für produktive Szenarien planen - Migration & Backupstrategien mit Azure Storage
• Skalierbare Rechenleistung mit VMs & AKS umsetzen - Web- & App-Hosting mit Azure App Services
• Netzwerk- & Datenschutzeinstellungen systematisch sichern - Compliance-Anforderungen mit Azure umsetzen
• Azure Monitoring & Workload-Analyse durchführen - Kosteneffizienz & Ressourcenverbrauch optimieren
• Skalierbare Azure-Architekturen entwerfen & dokumentieren - Datenplattformen & Microservices praktisch modellieren
• Hybrid-Strategien mit Arc, ExpressRoute & Terraform anwenden - Multi-Cloud-Integration in der Praxis realisieren
• CI/CD-Pipelines und IaC-Templates implementieren - Azure Functions & Logic Apps zur Automatisierung nutzen
• Notfallstrategien mit Azure Site Recovery realisieren - Ausfallsicherheit durch Backup & Failover planen
• Prüfungssimulationen & Vorbereitung auf AZ-104/AZ-305 - Kompetenzsicherung durch Übungen & Prüfungsformate
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