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AI & Machine Learning Engineering Weiterbildung
Neu
Nächster freier Platz
31. Aug. 2026
Du möchtest Machine Learning Engineering von Grund auf beherrschen? Perfekt! Wir vermitteln dir die technischen Fähigkeiten, um komplexe Datenarchitekturen zu entwickeln und intelligente Algorithmen effizient in reale Anwendungen zu integrieren.
100%
Finanzierung verfügbar
18
verschiedene Programme
70%
Einstellungsquote
7K+
> 7k Alumni
10+
Jahre Erfahrung
Kursinhalte
Alle Inhalte auf einen Blick
Keyfacts
- Vollzeit: 16 Wochen (Mo – Fr, 09.00h – 18.30h)
- Teilnehmer*innen: ca. 15
- Standort: Remote (live online)
- Coaches: 2 pro Bootcamp
- Kurssprache: Englisch
- Abschluss: Machine Learning Engineering-Zertifikat
- Zukünftiger Job: Machine Learning Engineer
- Zukünftiges Gehalt: 60.000€ - 90.000€
- 100% Finanzierung: für arbeitslose & -suchende
- Du bekommst während des Bootcamps einen Claude Pro Zugang
Unsere Coaches
Dr. Tereza Iofciu
Department Head Data Science + Machine Learning Engineering
Tech Stack
Python
Docker
dbt
Tensorflow
SQL
Prefect
Grafana
Prometheus
scikit-learn
Pandas
FastAPI
MLOps
Werde Machine Learning Engineer – im neuen fische Bootcamp
Hör auf, Modelle zu entwickeln, die nie dein Notebook verlassen. Konzentriere dich stattdessen auf die Entwicklung produktionsreifer, skalierbarer Systeme. Die Branche wandelt sich von reinen Experimenten hin zu operativer Exzellenz, und Unternehmen benötigen Ingenieure, die die Lücke zwischen Prototyp und zuverlässigem Live-Service schließen können. Bei neue fische bieten wir ein umfassendes Programm, das dich von den Grundlagen der Datenwissenschaft zu fortgeschrittenen MLOps, CI/CD für ML und dem hochperformanten Modell-Serving führt.
Praxisorientiertes Training für eine skalierbare Karriere
Dieses Programm verbindet fundierte Ingenieursprinzipien mit den neuesten ML-Frameworks und bereitet dich optimal auf die Rolle des „Builders“ in jedem Tech-Team vor. Du wirst das Ökosystem beherrschen, das moderne KI am Laufen hält.
Warum eine Machine Learning Engineering Weiterbildung?
Meister die „Ops“ in MLOps für maximale Wirkung. Viele können zwar ein Modell trainieren, aber nur wenige können es im großen Maßstab betreiben. Dieses Programm ist eine strategische Investition in die gefragteste Nische der Datenwelt. Wenn du aus dem Bereich Data Science kommst, lernst du, saubere, produktionsreife Codes zu schreiben. Wenn du aus der Softwareentwicklung kommst, erwirbst du das statistische Verständnis, um nicht-deterministische Systeme zu managen. Du wirst zu einem Experten auf diesem Gebiet, der bereit ist, die Einführung der nächsten Generation intelligenter Software zu leiten.
Unsere Partnerfirmen
Startdaten
Die nächsten Termine: AI & Machine Learning Engineering Weiterbildung
✅ Das AI & Machine Learning Engineering Programm findet Remote statt.
Aug. | 31. Aug. – 8. Jan. ‘27 | Vollzeit | Remote | Englisch | Platz sichern |
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Curriculum
Das lernst du in unserem AI & MLE Bootcamp
In der ersten Phase lernen die Studierenden Softwareentwicklungsmethoden und deren Bezug zur Datenwissenschaft kennen. Ziel der ersten Woche ist es, besseren Code für Data-Science-Projekte zu schreiben. Dazu behandeln wir Softwareentwicklung mit Python (Programmierung, Arbeit mit Git und objektorientierte Programmierung). Anschließend zeigen wir, wie sich die Lücke zwischen dem üblichen Data-Science-Workflow und produktionsreifem Code schließen lässt.
Am Ende dieser Phase werden die Studierenden sicher im Umgang mit Daten für ihre Modelle aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten sein. Data Engineering befasst sich mit dem zuverlässigen und vertrauenswürdigen Übertragen und Transformieren von Daten. Die Studierenden lernen die Datenarchitektur für die Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung kennen. Sie erfahren, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbankzugriffen und APIs beziehen. Anschließend erlernen sie die Konzepte der Datenmodellierung mit dbt. Darauf aufbauend erstellen sie Datenpipelines mit Prefect und lernen die Konzepte der Batch-Verarbeitung und des Streamings kennen. Abschließend richten sie eine Feature-Engineering-Pipeline in der Cloud für ihr Data-Science-Projekt ein.
In der dritten Phase des Bootcamps lernen die Teilnehmer den Lebenszyklus des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wie sie Data-Science-Produkte in die Produktion überführen. Es gibt eine Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens, gefolgt von Einheiten zu Testverfahren, Bereitstellungsstrategien und Containerisierung.
In dieser Phase des Bootcamps lernen die Teilnehmer, was es bedeutet, Machine-Learning-Produkte im Produktiveinsatz zuverlässig und langfristig zu betreiben. In der vorherigen Phase haben sie gelernt, wie man Modelle bereitstellt; nun lernen sie, wie man sie überwacht und wartet.
Am Ende dieser Phase werden die Studierenden in der Lage sein, KI-Systeme mithilfe moderner Technologien für große Sprachmodelle (LLM) zu verstehen, zu entwickeln und zu evaluieren. Sie erwerben grundlegende Kenntnisse über LLM-Architekturen, Einbettungen, Vektorsuche und Prompt-Engineering; sammeln praktische Erfahrung im Aufbau von Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines (RAG); führen Feinabstimmung und Evaluierung kleiner Modelle durch; und entwerfen benutzerdefinierte agentenbasierte Systeme mithilfe von Frameworks wie LangChain, pydanticAI und MCP.
In dieser Phase lernen die Studierenden, LLM-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten. Sie entwickeln FastAPI-Dienste, containerisieren diese mit Docker und stellen KI-Systeme auf Google Cloud Run bereit. Die Studierenden integrieren Monitoring und Observability, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten, und lernen, vollständige RAG- und Agenten-Pipelines von Anfang bis Ende bereitzustellen.
In der letzten Phase des Bootcamps bearbeiten die Studierenden ein umfassendes Abschlussprojekt, in dem sie alle erlernten Kenntnisse anwenden. Sie entwerfen, entwickeln, implementieren und überwachen ein komplettes Machine-Learning-System, das ein reales Problem löst. In Teams arbeiten die Studierenden wie ein professionelles MLE-Team und nutzen Best Practices aus Softwareentwicklung, Data Engineering, Machine-Learning-Engineering, Modellüberwachung und LLM-Entwicklung. Das Bootcamp schließt mit einer Präsentation und Live-Demonstration ihrer Lösung vor Dozenten und Kommilitonen ab.
Einfach und fair bezahlbar
Bildung muss bezahlbar sein. Schau dir jetzt alle Optionen der Finanzierung an.
Bildungsgutschein
Agentur für ArbeitSofort zahlen
kein ProblemDer Arbeitgeber zahlt
Re- & Upskilling
Diese Schritte sind für deine Kursteilnahme wichtig
Egal, ob du z. B. dein Studium abgebrochen hast, in Kurzarbeit bist, von Arbeitslosigkeit bedroht bist oder deinen Job verloren hast – deine Zeit ist gut genutzt, wenn du dich digitaler aufstellst. Beachte bitte, dass der Prozess, um von der Agentur für Arbeit den Bildungsgutschein zu bekommen, relativ viel Zeit in Anspruch nehmen kann. Wir raten dir daher zu folgendem Ablauf.
Schritt 1
Melde dich frühzeitig arbeitssuchend
Um deinen Bildungsgutschein für deine Umschulung von der Agentur für Arbeit, dem JobCenter oder dem Arbeitsamt zu bekommen, solltest du dich frühzeitig arbeitssuchend melden. Daher ist es sehr wichtig, dass du zuallererst einen Termin bei deinem zuständigen Amt vereinbarst. Mach es am besten direkt jetzt!
Schritt 2
Hol dir dein Bildungsangebot bei uns
Der nächste Schritt auf dem Weg zu deinem IT-Bildungsgutschein geht easy und fix: Melde dich bei uns! Wir erstellen dir ein offizielles Bildungsangebot, dass du dann bei der Agentur für Arbeit, dem Jobcenter oder dem Arbeitsamt einreichen kannst.
Schritt 3
Beantrage den Bildungsgutschein
Jetzt geht’s ans Eingemachte: Mit dem von uns erstellten Bildungsangebot gehst du nun zurück zu deiner zuständigen Stelle und beantragst deinen Bildungsgutschein. Sobald dieser bewilligt ist, kannst du bei uns in deine neue Karriere durchstarten. Wir freuen uns auf dich!
FAQ
Richtig gute Fragen, hilfreiche Antworten
Du hast noch Fragen zur Ausbildung, den Preisen, der Finanzierung, o. Ä. ? Dann schau dich hier um oder kontaktiere uns direkt.
Dieses AI- & Machine-Learning-Engineering-Bootcamp ist für Data Engineers, Data Scientists und Software Engineers gedacht, die ihren Einstieg in Machine Learning Engineering oder AI Engineering beschleunigen wollen.
Für die Teilnahme am Bootcamp sind keine fortgeschrittenen Kenntnisse in AI erforderlich. Allerdings sind Programmierkenntnisse notwendig, um dem Kurs zu folgen und an den Projekten zu arbeiten.
Nach dem Bootcamp kannst du Modelle für maschinelles Lernen, generative AI und AI-Systeme entwickeln, trainieren und einsetzen. Du sammelst praxisnahe Erfahrung mit Tools und Technologien wie Python, SQL, TensorFlow, Docker und MLOps-Frameworks – und lernst auch Tools für agentenbasierte Programmierung wie Claude Code und GitHub Copilot kennen. Im Verlauf des Programms bearbeitest du vier Miniprojekte, drei mittelgroße Projekte und ein abschließendes Capstone-Projekt. So bekommst du viele Gelegenheiten, wertvolle, marktfähige Berufserfahrung zu sammeln.
Nach dem Bootcamp kannst du verschiedene gefragte Positionen in der AI- und Datenbranche übernehmen. Typische Karrierewege sind zum Beispiel Machine Learning Engineer oder AI Engineer. Solche Positionen gibt es in vielen Branchen – von Finanzen über Gesundheitswesen und E-Commerce bis hin zur Technologie. Mit dem Wissen und dem Portfolio, das du im Bootcamp aufgebaut hast, bist du bestens gerüstet, um in den wachsenden AI-Arbeitsmarkt einzusteigen.
Der Bewerbungsprozess ist einfach gestaltet. Zunächst nimmst du Kontakt mit unserem Admissions-Team auf, um ausführliche Informationen zum Bootcamp sowie ein individuelles Weiterbildungsangebot zu erhalten. Wenn du planst, das Programm über einen Bildungsgutschein zu finanzieren, kannst du dieses Angebot bei der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter einreichen.
Sobald dein Bildungsgutschein oder eine andere Form der Finanzierung genehmigt wurde, kannst du deinen Platz im Bootcamp sichern und mit der Weiterbildung beginnen. Unser Team begleitet dich während des gesamten Prozesses und steht dir jederzeit bei Fragen zur Verfügung.
Worauf wartest du?
Unser Student Admissions Team freut sich mit dir zu sprechen, deine Fragen zu beantworten und dich zu beraten. Meld dich bei uns!
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