KI-Entwicklung: Full-Stack KI End-to-End Projekt

Use Case, Datenstrategie und Erfolgskriterien

• Problem- und KPI-Definition
• Risiko-Check für Bias und Leakage
• Datenquellen und Datenverträge
• Datenversionierung mit DVC oder MLflow
• Train-, Validation- und Test-Splits
• Baseline-Definition für Vergleichbarkeit

Modellierung und belastbare Evaluation

• Feature Engineering versus Embeddings
• Training und Cross-Validation
• Hyperparameter-Tuning mit Zielmetriken
• Kalibrierung und Schwellenwerte
• Fehleranalyse nach Datensegmenten
• Dokumentierte Modellentscheidungen

LLM-Integration, RAG und Guardrails

• Prompt-Design mit Output-Schemata
• RAG-Pipeline und Chunking
• Embeddings und Vector-DB-Konzepte
• Retrieval-Qualität und Antwortbewertung
• Halluzinationsrisiken und Guardrails
• Kosten- und Latenzbetrachtung

Backend-API und Produktisierung

• FastAPI-Service-Design
• Authentifizierung und Zugriffskontrolle
• Rate Limits und Quotas
• Batch- und Realtime-Inference
• Caching-Strategien für KI-Services
• Fehlerhandling und strukturierte Logs

Deployment, CI/CD und MLOps

• Containerisierung mit Docker
• Reproduzierbare Builds und Artefakte
• CI/CD für Modelle und Services
• Model Registry und Versionierung
• Blue/Green- und Canary-Rollouts
• Rollback-Strategien bei Fehlverhalten

Monitoring, Betrieb und Responsible AI

• Model Monitoring für Qualität
• Latenz, Kosten und SLOs
• Data Drift und Concept Drift
• Retraining-Trigger und Playbooks
• PII-Handling und Secret Management
• Model Cards und Data Sheets

• Solide Python-Kenntnisse und Erfahrung mit mindestens einem Machine-Learning-Projekt
• Grundverständnis von REST-APIs, Service-Architekturen und Docker
• Sicherer Umgang mit Git und Entwicklungsumgebungen
• Hilfreich: Vorkenntnisse aus Source Code Management und CI/CD oder vergleichbare Projekterfahrung

• Machine-Learning-Engineers mit Projekterfahrung, die Modelle in produktive Services überführen
• Data Scientists, die Notebook-Prototypen reproduzierbar deployen und betreiben
• Software-Engineers im KI-Umfeld, insbesondere für Backend-APIs, Inference und Schnittstellen
• Tech Leads und Architektinnen, die MLOps-Standards, Rollout-Prozesse und Betriebsmetriken etablieren