KI-Manager:in und praktische Anwendungen in agilen Cloud Computing Umgebungen mit AWS Machine Learning Specialty

Im Rahmen der Weiterbildung werden grundlegende Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz vermittelt. Dabei wird ein grundlegendes Verständnis für KI aufgebaut und in den unternehmerischen Kontext eingeordnet. Ergänzend erfolgt eine Analyse von Unternehmensstrukturen und -prozessen, um mögliche Einsatzbereiche von KI zu identifizieren.

Darauf aufbauend werden KI-Potenziale erkannt, bewertet und priorisiert, um geeignete Anwendungsfälle systematisch abzuleiten. Ebenso werden Grundlagen der Geschäftsmodellentwicklung sowie des Projektmanagements vermittelt, um KI-Initiativen strukturiert zu planen und zu initialisieren. Ergänzend werden Aspekte des Stakeholder- und Change Managements berücksichtigt.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf rechtlichen und ethischen Fragestellungen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz. Dabei werden verantwortungsvolle Einsatzmöglichkeiten sowie Rahmenbedingungen für KI-Anwendungen behandelt.

Darüber hinaus werden grundlegende Kenntnisse aus den Bereichen Cloud Computing (Cloud Practitioner), Machine Learning Fundamentals sowie Sicherheitsaspekte vermittelt. Ergänzend werden Inhalte aus Data Science, Data Analytics, Deep Learning und Reinforcement Learning behandelt.

Abschließend werden praxisnahe Kompetenzen in DevOps, MLOps sowie grundlegenden Programmierkenntnissen in Java und Python vermittelt. Die Weiterbildung schließt mit einer gezielten Vorbereitung auf die externe Prüfung ab, um den erfolgreichen Kompetenznachweis sicherzustellen.

Als KI-Manager:in mit AWS-Schwerpunkt hast Du in Deutschland sehr gute Perspektiven: Du verbindest Business, Daten und Cloud, leitest KI‑Initiativen von der Idee bis zum Betrieb und übersetzt ML‑Technik in messbaren Nutzen. Mit Praxis in SageMaker, Deep Learning, Reinforcement Learning (DeepRacer), Data Science, Sicherheit sowie MLOps positionierst Du Dich für wachsende Teams rund um KI in der Cloud.

Deine möglichen Aufgaben:

• KI‑Strategien und Use Cases entwickeln, bewerten und priorisieren.
• Unternehmensprozesse und Daten analysieren, Potenziale ableiten.
• ML‑Workloads in AWS (SageMaker, Lambda, ECS) planen, PoCs realisieren.
• MLOps, DevOps und Sicherheitsanforderungen steuern.
• Stakeholder managen, Mitarbeitende schulen und Compliance sicherstellen.

Realistisch kannst Du je nach Erfahrung, Region und Unternehmensgröße mit 60.000–90.000 Euro Jahresbrutto rechnen.

Gefragte Branchen und Bereiche:

• Industrie 4.0 und Fertigung
• Finanzdienstleistungen und Versicherungen
• Handel und E‑Commerce
• Logistik, Mobilität und Automotive
• Gesundheitswesen und MedTech
• Energie, Smart Grid und öffentlicher Sektor