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Berufe & Karriere

AI Engineer: Beruf, Kompetenzen und Weiterbildungen für KI-Lösungen

Entdecken Sie das Berufsbild AI Engineer: APIs, RAG, Agenten, Evaluierung, Security, Deployment und die von der Mandragore Learning Academy empfohlenen Weiterbildungen.

Für wen ist dieser Artikel gedacht?

Für Entwickler, Cloud Engineers, Data-Profile und technische Fachkräfte, die vom Einsatz einzelner KI-Werkzeuge zur Entwicklung verlässlicher KI-Systeme übergehen möchten.

Was man verstehen muss

AI Engineering liegt an der Schnittstelle von Softwareentwicklung, Data, Cloud und KI.

Eine produktive Lösung muss integrierbar, testbar, sicher und beobachtbar sein sowie Fehler, Kosten und Grenzen kontrolliert behandeln können.

Warum diese Kompetenz heute wichtig ist

Generative KI entwickelt sich vom Prototyp zu produktiven Unternehmensprodukten und -prozessen.

Organisationen benötigen Fachkräfte, die Modelle sicher, qualitativ kontrolliert und mit geeigneter Governance in bestehende Systeme integrieren können.

Was man mit dieser Kompetenz in der Praxis tatsächlich macht

Ein Modell integrierenEine API aufrufen und Eingaben, Ausgaben sowie Fehler behandeln.
Einen Agenten entwickelnAktionen und Tools unter kontrollierten Berechtigungen ermöglichen.
RAG umsetzenAntworten mit autorisierten Quellen verknüpfen.
Qualität evaluierenTestsets und Akzeptanzkriterien entwickeln.
Im Produktivbetrieb überwachenSecrets, Kosten, Latenz, Logs und Incidents verwalten.

Praxisbeispiel: interner Dokumentenassistent

Ein Unternehmen möchte seinem Support ermöglichen, interne Dokumente abzufragen, ohne sensible Informationen offenzulegen.

Problem : Schnell auf Basis kontrollierter Quellen antworten.

Kontext : Interne Dokumente, differenzierte Berechtigungen und Quellenangaben.

Kompetenzen : API, RAG, Authentifizierung, Kontext, Evaluierung und Monitoring.

Beispiel : Autorisierte Textpassagen ermitteln und daraus eine quellenbasierte Antwort erzeugen.

Praktische Umsetzung : Mehrdeutige Fälle, Zugriffsrechte und Injection-Angriffe vor dem Deployment testen.

Zu beherrschende Kompetenzen

Die Lernprogression sollte von den Grundlagen zu einer klar erkennbaren beruflichen Selbstständigkeit führen.

EinsteigerPython, REST APIs, generative KI, JSON und Cloud-Grundlagen.
FortgeschrittenRAG, Agenten, Tools, Vektorsuche, Tests und Security.
Fortgeschritten / selbstständigArchitektur, Evaluierung, Observability, Deployment, Kosten und Governance.

Fehler, Grenzen und wichtige Punkte

  • Ausgaben ungeprüft vertrauen.
  • Secrets in Prompts offenlegen.
  • Einem Agenten zu weitreichende Berechtigungen geben.
  • Kosten und Quotas ignorieren.
  • Ohne diagnostisch verwertbare Logs deployen.

So entwickeln Sie sich weiter

EinsteigerPython, REST APIs, generative KI, JSON und Cloud-Grundlagen.
FortgeschrittenRAG, Agenten, Tools, Vektorsuche, Tests und Security.
Fortgeschritten / selbstständigArchitektur, Evaluierung, Observability, Deployment, Kosten und Governance.
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Mit der Mandragore Learning Academy weiterbilden

Die Mandragore Learning Academy bietet derzeit noch keinen einzelnen professionellen Lernpfad mit der exakten Bezeichnung „AI Engineer“. Der Kompetenzpfad AI Engineer bündelt die tatsächlich relevanten Weiterbildungen für dieses Berufsbild.

Zu den empfohlenen Bausteinen gehören Machine Learning, KI-Agenten, Python, API & Web Services, Cloud und KI-gestützte Softwareentwicklung.

Empfohlene Weiterbildungen ansehen →
Zugehöriger Kompetenzpfad

Zugehöriger Kompetenzpfad

Der zugehörige Kompetenzpfad zeigt die wesentlichen, empfohlenen und ergänzenden Kompetenzen rund um dieses Berufsbild.

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Quellen und Referenzen

Mandragore-Quelle: `config_metiers.php` bleibt die maßgebliche Quelle für das Berufsbild und die tatsächlich verfügbaren Lernpfade.