Backend APIs für AI Systems Engineer sind ein zentraler Bestandteil produktiver KI-Architekturen, weil sie als Schnittstelle zwischen Anwendungen, Modellen und Daten fungieren. Wer APIs methodisch entwirft, schafft tragfähige Strukturen. Der Kurs zeigt zentrale Designaspekte aus Sicht des AI Systems Engineers.

!Kursinhalt

!1. Designprinzipien für KI-nahe APIs
*Klare Verantwortlichkeiten je Endpoint
*Strukturierte Schemas
*Versionierung und Rückwärtskompatibilität

!2. Schnittstelle zu Modellen und Daten
*Aufrufe an LLMs und klassische Modelle
*Anbindung an Wissensquellen
*Caching und Effizienz

!3. Sicherheit und Betrieb
*Authentifizierung und Berechtigungen
*Schutz vor Missbrauch
*Beobachtung der API-Nutzung

!4. Pflege und Weiterentwicklung
*Erweiterungen ohne Bruch
*Reaktion auf Modellveränderungen
*Verzahnung mit Plattformteams

!Berufliche Relevanz

*Tragfähige Backbones für KI-Anwendungen
*Reduktion technischer Schulden in KI-Systemen
*Profilierung als methodisch fundierte:r AI Systems Engineer