Cloud Machine Learning Engineer: Cloud Machine Learning Engineer für moderne Cloud-Landschaften
Als Cloud Machine Learning Engineer lieferst du produktionsreife Lösungen für KI Entwicklung und setzt Standards, die Teams als AI Engineer wirksam nutzen.
Kurzbeschreibung & Ziel – Cloud Machine Learning Engineer
Cloud Machine Learning Engineer befähigt Teilnehmende, intelligente Systeme entwickeln, automatisieren und skalieren.
Du planst, implementierst und optimierst Lösungen auf Basis von Microsoft Azure – mit Datenanalyse, statistischen Verfahren, Python-Programmierung, modernen KI-Architekturen, AI Services, Copilot-Technologien und automatisierten Agenten. KI Entwicklung steht im Fokus; Cloud Machine Learning Engineer verankert Ergebnisse im Betrieb und stärkt die AI Engineer-Rolle.
Weiterbildungsinhalte – Cloud Machine Learning Engineer
Cloud Machine Learning Engineer – AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals
– Erarbeiten AZ-900 und Microsoft Azure Grundlagen, damit Cloud Machine Learning Engineer Cloud-Services gezielt für KI Entwicklung auswählt und als AI Engineer sauber integriert.
Cloud Machine Learning Engineer – DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals
– Anwenden DP-900 Konzepte für tragfähige Datenanalyse, sodass Cloud Machine Learning Engineer belastbare Datenentscheidungen für KI Entwicklung trifft.
Cloud Machine Learning Engineer – AI-900: Introduction to AI in Azure
– Einordnen AI Services mit AI-900, damit Cloud Machine Learning Engineer passende Bausteine für KI Entwicklung definiert und AI Engineer-Prioritäten setzt.
Cloud Machine Learning Engineer – AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution
– Umsetzen AI-102 Lösungen für Conversational AI und automatisierte Entscheidungsprozesse, die Cloud Machine Learning Engineer auf Microsoft Azure stabil betreibt.
Cloud Machine Learning Engineer – Azure in der Praxis: AI & Copilot
– Erproben Azure in der Praxis: AI & Copilot, damit Cloud Machine Learning Engineer Copilot-Technologien für KI Entwicklung nutzbar macht und Teams befähigt.
Cloud Machine Learning Engineer – AI Agents & Automation
– Gestalten AI Agents & Automation, sodass Cloud Machine Learning Engineer automatisierte Agenten für skalierbare KI Entwicklung einsetzt.
Hands-on & Praxisanteile – Cloud Machine Learning Engineer
Geführte Hands-on-Projekte zu klassischen ML-Modellen, Conversational AI, AI Services, Copilot-Technologien und automatisierten Agenten übertragen Wissen direkt in Umsetzungen. Cloud Machine Learning Engineer arbeitet szenarienbasiert auf Microsoft Azure; KI Entwicklung wird prüfbar, wiederholbar und wirksam – auch im Zusammenspiel mit der Rolle AI Engineer.
Deine Perspektiven als Cloud Machine Learning Engineer
Du treibst Produktentwicklung, Prozessautomatisierung, Data Science und digitale Transformation voran. Als Cloud Machine Learning Engineer priorisierst du Use Cases, triffst Technologieentscheidungen und arbeitest eng mit Fachbereichen zusammen. KI Entwicklung und dein Profil als AI Engineer erhöhen Reichweite, Qualität und Tempo in Projekten.
Enthaltene Zertifikate
„AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals“
„DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals“
„AI-900: Introduction to AI in Azure“
„AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution“
„Kanban Foundation“
Die Zusatzqualifikation „Java, Objektorientierung“ vermittelt die Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP) in Java. Die Teilnehmer lernen, wie sie Klassen, Objekte, Vererbung, Polymorphie und Schnittstellen effizient einsetzen, um strukturierte und wiederverwendbare Software zu entwickeln.
