AI Engineer Weiterbildung

Diese AI Engineer Weiterbildung vermittelt dir die technischen und praktischen Kompetenzen, um moderne KI-Anwendungen selbst zu entwickeln. Während viele Entwickler:innen Künstliche Intelligenz vor allem als Werkzeug nutzen, wächst zugleich der Bedarf an Fachkräften, die KI-Anwendungen professionell entwickeln, in bestehende Systeme integrieren und produktiv betreiben können. Du qualifizierst dich damit für Aufgaben an der Schnittstelle von Softwareentwicklung, Cloud und AI Engineering – und erschließt dir mit deinem Zertifikat neue Einsatzmöglichkeiten in einem zukunftssicheren Bereich. Praxisorientierte Projektarbeit sowie digitale Lernmodule wie Quizzes und Audios unterstützen deinen Lernerfolg. Unsere Kurse im Bereich Softwareentwicklung sind per Bildungsgutschein zu 100 % förderbar.

Kursinhalte

Voraussetzungen

Berufsaussichten

Zielgruppe

Abschluss

In diesem Kurs lernst du, KI-Anwendungen vom ersten Modellaufruf bis zum sicheren Cloud-Betrieb zu planen, zu entwickeln und zu überprüfen. Du arbeitest praxisnah an einer bestehenden Anwendung und setzt zum Abschluss ein eigenes KI-Projekt um.

Grundlagen des KI Engineerings

Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten von Sprachmodellen
Tokens, Kontextfenster, Rollen, Kosten und Nichtdeterminismus
Modellzugriff über APIs mit Python oder TypeScript
Strukturierte Ausgaben mit JSON-Schemas
Fehlerbehandlung und Validierung von Modellausgaben

Agenten, Werkzeuge und Kontrolle

Aufbau und Funktionsweise von KI-Agenten
Entwicklung einer eigenen Agenten-Loop
Function und Tool Calling
Stop-Bedingungen, Budgets und Fehlerpfade
Hooks, Guardrails und Werkzeugfreigaben
Rechtekonzepte und Human-in-the-Loop

Schutz personenbezogener Daten

Wissen, RAG und MCP
Embeddings und semantische Suche
Dokumentenaufbereitung und Chunking
Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation
Antworten mit nachvollziehbaren Quellen
Entwicklung eines eigenen MCP-Servers
Anbindung von Unternehmensdaten und Werkzeugen

Agent-Frameworks und Multi-Agent-Systeme

Umsetzung von Agenten mit professionellen Frameworks
Sessions, Tracing, Guardrails und Handoffs
Entwicklung wiederverwendbarer Skills
Orchestrierung mehrerer spezialisierter Agenten
kontrollierte Übergabe von Aufgaben und Ergebnissen
Bewertung von Kosten, Latenz und technischer Komplexität

Testen, Sicherheit und Qualität

Unit-, Contract- und Smoke-Tests für KI-Anwendungen
Aufbau und Pflege von Eval-Datensätzen
Automatische Qualitätsprüfung in CI-Pipelines
Prompt Injection und weitere Sicherheitsrisiken
Red-Teaming von Agentensystemen
Tracing von Abläufen, Kosten und Antwortzeiten

Oberfläche, Daten und Betrieb

Entwicklung einer Chat- oder Fachoberfläche
Streaming von Antworten und Werkzeugstatus
Sessions, Gedächtnis und persistente Datenhaltung
Login, Authentifizierung und Mandantentrennung
Containerisierung und Cloud-Deployment
Monitoring, Kostenkontrolle und Betriebs-Runbooks

KI-gestützte Softwareentwicklung

Coding-Assistenten professionell einsetzen
Anforderungen und Codebasen analysieren
Implementierungspläne und technische Aufgaben erstellen
Quellcode, Tests und Dokumentationen generieren
Änderungen anhand von Diffs und Reviews prüfen
Sub-Agenten für Recherche, Entwicklung und Qualitätssicherung nutzen
Ticketbasiert mit Issues und Pull Requests arbeiten

Verantwortungsvolle KI und Architektur

Anforderungen des EU AI Act
Datenschutz und DSGVO-konforme Datenflüsse
Transparenz- und Dokumentationspflichten
Vergleich und Auswahl geeigneter KI-Modelle
Kosten-, Qualitäts- und Hosting-Kriterien
Architekturentscheidungen nachvollziehbar dokumentieren

Praxisprojekt:
In der vierten Kurswoche entwickelst du eine eigene KI-Anwendung. Das Projekt umfasst einen Agenten mit Werkzeugen, Wissensanbindung oder Gedächtnis, Schutz- und Freigabemechanismen, eine eigene Oberfläche sowie automatisierte Tests und Evals.

Zum Abschluss präsentierst du deine Anwendung als Live-Demo und dokumentierst Architektur, Betrieb, Qualität und Compliance in einem eigenen Projekt-Portfolio.

Gute Kenntnisse in einer Programmiersprache wie z.B. Python, Java, PHP und JavaScript
Grundkenntnisse in Git
Fähigkeit, Daten über eine Programmierschnittstelle abzurufen (REST-APIs aufrufen)
Gute Deutschkenntnisse
Teilnahme an einem unverbindlichen Beratungsgespräch

Künstliche Intelligenz wird zunehmend Bestandteil moderner Softwareprodukte und interner Unternehmensprozesse. Gleichzeitig benötigen Unternehmen Fachkräfte, die KI-Modelle nicht nur bedienen, sondern sicher in bestehende Anwendungen, Datenquellen und Arbeitsabläufe integrieren können.

Mit den im Kurs erworbenen Kompetenzen kannst du Aufgaben an der Schnittstelle von Softwareentwicklung, Cloud, Daten und Künstlicher Intelligenz übernehmen. Mögliche Tätigkeitsfelder findest du unter anderem in Softwareunternehmen, IT-Abteilungen, Digitalagenturen, Beratungen, Start-ups und Unternehmen, die eigene KI-Anwendungen entwickeln oder bestehende Systeme um KI-Funktionen erweitern möchten.

Arbeitsuchende aus den Bereichen Programmierung oder Softwareentwicklung, die ihre Kenntnisse auffrischen und zusätzliche Kompetenzen erwerben möchten
Junior-Entwickler:innen nach Bootcamp, Umschulung oder Berufseinstieg
DevOps-, Data- und QA-Fachkräfte mit Programmier- oder Skripterfahrung, die sich auf die neuen Herausforderungen der Arbeitswelt vorbereiten möchten
Quer- und Wiedereinsteigende mit soliden Programmierkenntnissen
IT-Fachkräfte, die KI-Agenten sicher entwickeln und betreiben möchten
Programmierer:innen, die KI-Coding-Assistenten professionell einsetzen wollen

Trägerinterner Abschluss: GFN-Zertifkat
Optional: KI-Führerschein, Zertifikat Copilot-Anwenderschulung

Grundlagen des KI Engineerings

Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten von Sprachmodellen
Tokens, Kontextfenster, Rollen, Kosten und Nichtdeterminismus
Modellzugriff über APIs mit Python oder TypeScript
Strukturierte Ausgaben mit JSON-Schemas
Fehlerbehandlung und Validierung von Modellausgaben

Agenten, Werkzeuge und Kontrolle

Aufbau und Funktionsweise von KI-Agenten
Entwicklung einer eigenen Agenten-Loop
Function und Tool Calling
Stop-Bedingungen, Budgets und Fehlerpfade
Hooks, Guardrails und Werkzeugfreigaben
Rechtekonzepte und Human-in-the-Loop

Schutz personenbezogener Daten

Wissen, RAG und MCP
Embeddings und semantische Suche
Dokumentenaufbereitung und Chunking
Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation
Antworten mit nachvollziehbaren Quellen
Entwicklung eines eigenen MCP-Servers
Anbindung von Unternehmensdaten und Werkzeugen

Agent-Frameworks und Multi-Agent-Systeme

Umsetzung von Agenten mit professionellen Frameworks
Sessions, Tracing, Guardrails und Handoffs
Entwicklung wiederverwendbarer Skills
Orchestrierung mehrerer spezialisierter Agenten
kontrollierte Übergabe von Aufgaben und Ergebnissen
Bewertung von Kosten, Latenz und technischer Komplexität

Testen, Sicherheit und Qualität

Unit-, Contract- und Smoke-Tests für KI-Anwendungen
Aufbau und Pflege von Eval-Datensätzen
Automatische Qualitätsprüfung in CI-Pipelines
Prompt Injection und weitere Sicherheitsrisiken
Red-Teaming von Agentensystemen
Tracing von Abläufen, Kosten und Antwortzeiten

Oberfläche, Daten und Betrieb

Entwicklung einer Chat- oder Fachoberfläche
Streaming von Antworten und Werkzeugstatus
Sessions, Gedächtnis und persistente Datenhaltung
Login, Authentifizierung und Mandantentrennung
Containerisierung und Cloud-Deployment
Monitoring, Kostenkontrolle und Betriebs-Runbooks

KI-gestützte Softwareentwicklung

Coding-Assistenten professionell einsetzen
Anforderungen und Codebasen analysieren
Implementierungspläne und technische Aufgaben erstellen
Quellcode, Tests und Dokumentationen generieren
Änderungen anhand von Diffs und Reviews prüfen
Sub-Agenten für Recherche, Entwicklung und Qualitätssicherung nutzen
Ticketbasiert mit Issues und Pull Requests arbeiten

Verantwortungsvolle KI und Architektur

Anforderungen des EU AI Act
Datenschutz und DSGVO-konforme Datenflüsse
Transparenz- und Dokumentationspflichten
Vergleich und Auswahl geeigneter KI-Modelle
Kosten-, Qualitäts- und Hosting-Kriterien
Architekturentscheidungen nachvollziehbar dokumentieren

Zum Abschluss präsentierst du deine Anwendung als Live-Demo und dokumentierst Architektur, Betrieb, Qualität und Compliance in einem eigenen Projekt-Portfolio.

Gute Kenntnisse in einer Programmiersprache wie z.B. Python, Java, PHP und JavaScript
Grundkenntnisse in Git
Fähigkeit, Daten über eine Programmierschnittstelle abzurufen (REST-APIs aufrufen)
Gute Deutschkenntnisse
Teilnahme an einem unverbindlichen Beratungsgespräch

Arbeitsuchende aus den Bereichen Programmierung oder Softwareentwicklung, die ihre Kenntnisse auffrischen und zusätzliche Kompetenzen erwerben möchten
Junior-Entwickler:innen nach Bootcamp, Umschulung oder Berufseinstieg
DevOps-, Data- und QA-Fachkräfte mit Programmier- oder Skripterfahrung, die sich auf die neuen Herausforderungen der Arbeitswelt vorbereiten möchten
Quer- und Wiedereinsteigende mit soliden Programmierkenntnissen
IT-Fachkräfte, die KI-Agenten sicher entwickeln und betreiben möchten
Programmierer:innen, die KI-Coding-Assistenten professionell einsetzen wollen

Trägerinterner Abschluss: GFN-Zertifkat
Optional: KI-Führerschein, Zertifikat Copilot-Anwenderschulung

Kursdaten

Dauer: 4 Wochen

Durchführungsform: Vollzeit

Lernform: Online Weiterbildung – Blended Learning

Kosten: 100% förderfähig

Unsere Starttermine

02.11.2026* | 30.11.2026 | 08.03.2027*

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In 4 einfachen Schritten zu deinem Einstieg in die digitale Arbeitswelt.

1. Beratungstermin vereinbaren
Ruf uns an oder buch deinen Wunschtermin einfach online.
2. Beratungsgespräch führen
Persönlich, telefonisch oder per Video-Chat – du wirst umfassend beraten.
3. Förderung erhalten
Beantrage die Förderung bei Arbeitsagentur oder Jobcenter.
4. Kurs starten
Los geht’s – du absolvierst deinen geförderten Kurs bei GFN.