AI Engineering Bootcamp
Hands-on Training für Engineering-Teams, die KI-Funktionen systematisch bauen, testen, evaluieren und in produktionsnahe Workflows integrieren wollen.
AI Engineers, Softwareentwickler, Senior Developers, Tech Leads, Plattformteams.
Hands-on Engineering-Training · 3 Tage · Inhouse oder Remote · Deutsch.
Engineering-Teams, die KI-Funktionen systematisch bauen, testen, evaluieren und in produktionsnahe Workflows integrieren können.
AI-assisted Development Workflows, RAG-Implementierung, Agenten-Orchestrierung, MCP-Grundlagen sowie Testing- und Monitoring-Konzepte — hands-on erarbeitet.
Für Engineering-Teams, die KI-Funktionen nicht nur ausprobieren, sondern systematisch bauen, evaluieren und in produktionsnahe Workflows integrieren wollen. Das Bootcamp vermittelt die technischen Fähigkeiten, die nötig sind, um KI-gestützte Systeme zuverlässig in Betrieb zu nehmen — von der Implementierung bis zum Monitoring.
- AI Engineers
- Softwareentwickler
- Senior Developers
- Tech Leads
- Plattformteams
- Das Team hat KI-Prototypen gebaut, aber der Schritt zu produktionsreifen Systemen fehlt noch.
- RAG, Agenten und Tool-Calling werden bisher nur aus Tutorials bekannt — jetzt soll es im eigenen Stack funktionieren.
- Testing, Evaluation und Monitoring für KI-Komponenten sind im Team noch nicht etabliert.
Das nehmen Sie mit.
AI-assisted Development Workflows aufbauen
KI-Unterstützung sinnvoll in Engineering-Workflows integrieren — von der Code-Generierung bis zur automatisierten Review-Unterstützung.
RAG implementieren und evaluieren
Retrieval-Augmented-Generation-Systeme von Grund auf aufbauen und mit geeigneten Methoden die Antwortqualität messen und verbessern.
Agenten orchestrieren und Tools anbinden
Agenten-Architekturen und Tool-Calling-Konzepte implementieren, die zuverlässig in produktionsnahen Umgebungen funktionieren.
MCP-Grundlagen und Integrationsmuster anwenden
Das Model Context Protocol verstehen und als Integrationsmuster für strukturierte Schnittstellen zwischen Systemen und KI-Modellen nutzen.
Testing, Monitoring und AI Ops etablieren
KI-spezifische Teststrategien entwickeln, Monitoring für LLM-Systeme einrichten und einen nachhaltigen Betriebszyklus gestalten.
Module
- 01
AI-assisted Development: Workflow-Integration
KI-Werkzeuge sinnvoll in den Entwicklungsalltag integrieren — mit Fokus auf Qualität, Überprüfbarkeit und Teamkonsistenz.
- 02
RAG: Implementierung und Qualitätssicherung
Aufbau eines RAG-Systems von der Datenpipeline bis zur Antwortgenerierung, inklusive Evaluierungsmethoden.
- 03
Agenten-Orchestrierung und Tool Calling
Entwurf und Implementierung von Agenten, die externe Tools anbinden und komplexe Aufgaben zuverlässig ausführen.
- 04
MCP-Grundlagen und Schnittstellendesign
Das Model Context Protocol als Integrationsmuster: Aufbau, Einsatzszenarien und praktische Anbindung.
- 05
Testing, Evaluation und Monitoring
Teststrategien für KI-Komponenten, Monitoring-Konzepte im Betrieb und Metriken für eine kontinuierliche Qualitätssicherung.
- 06
Production Readiness und AI Ops
Den Weg in den Produktivbetrieb strukturieren: Deployment-Überlegungen, Betriebszyklus und nachhaltige Systemverantwortung.
Didaktisches Prinzip „Erklären – Zeigen – Anwenden": Jede Technologie wird konzeptionell eingeführt, in einem funktionsfähigen Beispiel demonstriert und anschließend in eigenen Implementierungsaufgaben vertieft — kein Copy-Paste-Tutorial-Niveau.
Solide Programmiererfahrung in mindestens einer gängigen Sprache wird vorausgesetzt. Grundkenntnisse zu APIs und Backend-Entwicklung sind hilfreich.
Als Inhouse-Bootcamp oder Remote-Training über mehrere Tage, auf Wunsch mit Fokus auf den im Team genutzten Tech-Stack.
- Funktionsfähige RAG-Implementierung als Referenz
- Agenten- und Tool-Calling-Vorlage
- Testing- und Evaluierungsframework für KI-Komponenten
- MCP-Integrationsbeispiel
- AI-Ops-Checkliste für den Produktivbetrieb
Müssen die Teilnehmenden bereits KI-Erfahrung mitbringen?
Grundlegende Programmiererfahrung reicht als Einstieg. Das Bootcamp baut systematisch auf und setzt kein KI-spezifisches Vorwissen voraus.
Können wir eigene Projekte oder Systemumgebungen einbringen?
Ja. Auf Wunsch wird das Bootcamp auf Ihren konkreten Tech-Stack und bestehende Systemumgebungen ausgerichtet.