AI Engineer: Arbeitsaufgaben, Werkzeuge und Qualitäts­sicherung

Passt der Kurs zu dir?

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   Erfahrung in Projekt- oder Teamarbeit, an der du Rollen, Events und Artefakte von Scrum konkret spiegeln kannst.
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   Vertrautheit mit den englischen Scrum-Begriffen wie Sprint Backlog, Increment und Definition of Done, die auch die Prüfungsfragen verwenden.
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   Für Stellen als Scrum Master oder Product Owner erwarten Arbeitgeber häufig ein Studium mit Schwerpunkt Projektmanagement, IT-Management oder Wirtschaftsinformatik.

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "AI Engineer mit Python und Agile Scrum: Arbeitsaufgaben, Werkzeuge und Qualitätssicherung" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen "Arbeitsaufgaben", "Werkzeuge" und "Qualitätssicherung". Die fachliche Einordnung von Python wird durch konkrete Aufgaben zu Scrum ergänzt. Im Mittelpunkt stehen strukturierte Arbeitsaufgaben, technische Umsetzungsschritte und eine nachvollziehbare Qualitätssicherung. Die Lernaufgaben verbinden Python mit Scrum und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "AI Engineer mit Python und Agile Scrum"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus agilen und digitalen Vorhaben, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Die Übungen behandeln Python in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Scrum an passenden Entscheidungspunkten ein.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Rollen und Zusammenhänge: Der Schwerpunkt "AI Engineer mit Python und Agile Scrum" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch Umsetzungsschritte, Werkzeugwahl, Integration und die Prüfung technisch belastbarer Ergebnisse sowie durch Aufgabensteuerung, Rollenabstimmung, sichtbaren Fortschritt und die schrittweise Anpassung des Vorgehens. Zwischen Python und Scrum werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Arbeitsaufgaben: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse.
   Werkzeuge: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Python einzuordnen ist und welche Rolle Scrum dabei übernimmt.
   Qualitätssicherung: Annahmen, Prüfschritte und Ergebnisse werden so dokumentiert, dass Entscheidungen und Korrekturen nachvollzogen werden können.
   Umsetzung, Integration und Prüfung: Bausteine werden eingerichtet oder entwickelt, miteinander verbunden und durch nachvollziehbare Tests abgesichert.
   Ergebnisprüfung und Zusammenarbeit: Zwischenergebnisse werden gemeinsam geprüft, Rückmeldungen eingeordnet und konkrete Verbesserungen abgeleitet.
   Dokumentiertes Abschlussbeispiel: Die erworbenen Kenntnisse werden in einer vollständigen Aufgabe zusammengeführt und mit Arbeitsschritten, Entscheidungen und Ergebnissen festgehalten.
   Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Python und der Anwendungsschwerpunkt Scrum. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Python aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Scrum verknüpft. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Sprints sauber aufsetzen

   Du planst Sprints mit einem Sprint-Ziel, führst Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive in ihren Zeitrahmen durch und machst den Fortschritt für alle sichtbar. Beispiel: Du moderierst eine Retrospektive, in der das Team konkrete Verbesserungen für den nächsten Sprint festlegt.

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   Backlog führen und priorisieren

   Als Product Owner zerlegst du Anforderungen in User Stories, ordnest sie nach Wert und hältst das Product Backlog für alle einsehbar. Beispiel: Du priorisierst die Wünsche aus Vertrieb und Support für das nächste Release einer Kunden-App.

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   Agile Werkzeuge einsetzen

   Kurse zu Jira und Kanban zeigen, wie du Boards, Grenzen für parallele Arbeit und Burndown-Auswertungen einrichtest. Beispiel: Du baust für ein Marketingteam ohne Softwarebezug ein Kanban-Board mit klaren Spalten und Arbeitsgrenzen.

Themen

Arbeitsmarkt

Scrum & agiles Projektmanagement bundesweit in Zahlen