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Serverless AI Training

Seminar - PROKODA GmbH

Serverless AI Training
Termin Ort Preis*
22.06.2026- 24.06.2026 online 1.725,50 €
22.06.2026- 24.06.2026 München 1.725,50 €
21.09.2026- 23.09.2026 online 1.725,50 €
21.09.2026- 23.09.2026 München 1.725,50 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Serverless AI Architektur, die wirklich skaliert
    • Event-driven Design: Trigger, Queues, Streams
    • Compute-Modelle: Functions, Containers, Jobs
    • Cold Starts, Concurrency, Timeouts
    • Kostenmodelle: Pay-per-use richtig kalkulieren
  • LLM-Integration ohne Monolith
    • API-Gateways, Auth, Rate Limits
    • Prompt- und Template-Strategien für Teams
    • RAG-Bausteine: Retrieval, Embeddings, Re-Ranking
    • Tool-Calling und Funktionsaufrufe robust umsetzen
  • Datenflüsse, Governance und Sicherheit
    • PII, Secrets, Key-Management, Token-Handling
    • Mandantenfähigkeit und Datenabgrenzung
    • Audit-Logs, Nachvollziehbarkeit, Policies
    • Threat Modeling für GenAI-Workloads
  • Qualität messbar machen: Evals, Tests, Observability
    • Automatisierte Evals: Goldens, Rubrics, Regression
    • Prompt-Unit-Tests und Contract-Tests
    • Tracing, Metrics, Log-Korrelation
    • Guardrails: Output-Filter, Policy-Checks
  • Delivery in agilen Teams: von Story bis Release
    • Definition of Done für KI-Features
    • CI/CD für Prompts, Configs und Modelle
    • Feature Flags, Canary, Rollback
    • Runbooks, Incident Response, SLOs
  • Praxis-Lab: Ein Serverless AI Service als Blueprint
    • End-to-End Flow: Ingest, Retrieve, Generate
    • Asynchrone Verarbeitung mit Queue/Worker
    • Cost- und Latency-Tuning
    • Produktionsreife Übergabe an Betrieb
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Solide Erfahrung in der Entwicklung von Web-APIs oder Backend-Services sowie Grundverständnis von Cloud-Konzepten.
  • Grundkenntnisse zu LLMs sind hilfreich, aber nicht zwingend.
Zielgruppe:
  • Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler in agilen Produktteams
  • Tech Leads, Engineering Managerinnen und Engineering Manager
  • Cloud Engineers und Plattform-Teams mit Serverless-Verantwortung
  • DevOps- und SRE-nahe Rollen, die GenAI betreiben sollen
  • Für alle, die KI-Features als serverlose Services planbar liefern und betreiben wollen
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