Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz

Architektur für KI-Datenpipelines

• Batch-Verarbeitung und Streaming-Workloads
• Lakehouse, Data Warehouse, Feature Store
• Raw, Clean, Curated, Serving
• Schnittstellen zu Training und Inferenz

Ingestion und Datenverträge

• APIs, Events, Dateien, Datenbanken
• Schema Evolution und Contract Testing
• Idempotenz, Reprocessing und Backfills
• PII-Handling und Zugriffskonzepte

Transformationen, Qualität und Lineage

• ELT- und ETL-Patterns
• Inkrementelle Modelle und Datenstände
• Data-Quality-Checks und Anomalien
• Lineage und Impact Analysis

Orchestrierung und Betrieb

• DAG-Design und Abhängigkeiten
• SLAs, Retries und Trigger
• Logs, Metriken und Traces
• Runbooks und Incident-Playbooks

Feature Engineering und Serving

• Offline- und Online-Features
• Training-Inferenz-Konsistenz
• Point-in-time Correctness
• Feature Versioning und Low Latency

Governance, Monitoring und Kosten

• Policies, Secrets und Audit Trails
• Retention und Löschkonzepte
• Freshness, Drift und Label-Signale
• Storage, Compute und Egress-Kosten

• Grundverständnis von Datenpipelines, ETL, ELT, Batch oder Streaming
• Basiswissen zu SQL und Datenmodellierung
• Erste Erfahrung mit Datenplattformen, Cloud-Services oder Orchestrierung hilfreich
• Für den Einstieg in ML-Grundlagen eignen sich Machine Learning mit Python oder Machine Learning mit Mathematik

• Data Engineers mit Erfahrung in ETL-, ELT- oder Streaming-Pipelines
• Analytics Engineers mit Verantwortung für KI- und ML-Datenprodukte
• ML Engineers an der Schnittstelle zwischen Datenplattform und Modellbetrieb
• Plattform- und Cloud Engineers für produktive KI-Datenflüsse