StudySmarter

KI-Systemarchitekt (m/​w/​d)

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

Förderung prüfen

5.387 weitere Kurse vergleichen

01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Bautzen
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Der KI-Systemarchitekt konzipiert komplexe Azure-basierte KI-Lösungen im Cloud-Computing-Kontext. Er entwickelt Systemarchitekturen für maschinelles Lernen, analysiert Anforderungen und implementiert skalierfähige KI-Dienste. Er erstellt Datenverarbeitungspipelines, optimiert Algorithmen und integriert KI-Komponenten in bestehende Unternehmensinfrastrukturen. Der Spezialist berät bei technologischen Entscheidungen, überwacht Systemleistungen und gewährleistet die Einhaltung von Datenschutzstandards. Er arbeitet interdisziplinär mit Entwicklungsteams zusammen und hält sich kontinuierlich über Innovationen im Azure-KI-Ökosystem informiert.
  • Azure Developer + AI Engineer - Entwicklung intelligenter Anwendungen mit Azure
  • Azure-Dienste zielgerichtet in KI-Projekte einbinden - Praxisnahe KI-Integration in Cloud-Anwendungen
  • Web-Apps, APIs & Functions effizient mit Azure betreiben - Containerisierung mit AKS & DevOps praktisch umsetzen
  • Datenplattformen & Ereignissteuerung in Azure-Anwendungen - Skalierbare Datenpipelines und Servicebus-Konzepte realisieren
  • Machine Learning Modelle mit Azure entwickeln und bereitstellen - AutoML & Data Science-Prozesse praxisnah anwenden
  • Bilder, Sprache und Texte mit KI-APIs analysieren - Entscheidungsunterstützung durch Cognitive Services integrieren
  • TensorFlow & PyTorch-Modelle produktiv in Azure einsetzen - Eigene ML-Lösungen skalierbar bereitstellen
  • Intelligente Dialogsysteme mit Azure Bot Framework erstellen - NLP-Techniken mit LUIS für User Experience nutzen
  • CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps & GitHub Actions gestalten - Infrastruktur automatisieren & gezielt überwachen
  • Azure-Umgebungen absichern & Datenschutzrichtlinien umsetzen - Verschlüsselung & API-Schutz praxisnah implementieren
  • Ressourcenverbrauch analysieren & optimieren - Budgetsteuerung & Skalierungsregeln anwenden
  • IoT, Edge & KI-gestützte Automatisierung in Unternehmen - Responsible AI & ethische Nutzung von Azure-KI
  • Vorbereitung auf Microsoft-Zertifikate (AZ-204 & AI-102) - Prüfungssimulation & Kompetenzüberprüfung
  • Künstlichen Intelligenz - Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen
  • Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
  • Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
  • KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
  • Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
  • Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
  • KI-Technologien und Enterprise-Integration
  • Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
  • Cloud Computing (AWS) - Schlüsselkompetenzen und Anwendungen für Unternehmen
  • Architekturentscheidungen & Betriebsmodelle in der AWS-Cloud - Cloud-Fundament: Regionen, Verantwortung & Performance steuern
  • Compute & Storage-Strategien in AWS produktiv einsetzen - Netzwerkarchitektur effizient planen & skalieren
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle mit IAM umsetzen - Sicherheitsdienste aktiv konfigurieren & testen
  • Relationale & NoSQL-Datenbanken planen & integrieren - Data Lakes & Backups in produktiven Umgebungen steuern
  • CI/CD-Pipelines mit Terraform & GitHub umsetzen - Containerisierte Anwendungen mit ECS/EKS betreiben
  • ML-Modelle mit SageMaker trainieren & bereitstellen - AI-Dienste praktisch einsetzen & automatisieren
  • Migrationsprojekte vorbereiten & durchführen - Hybride Workloads sicher betreiben
  • Cloud-Kosten aktiv steuern & optimieren - Nachhaltigkeit & Ressourceneffizienz mit AWS-Mitteln realisieren
  • Prüfungsvorbereitung AWS Certified Cloud Practitioner
  • Azure Administrator + Solutions Architect - Aufbau und Management von Cloud-Lösungen
  • Azure-Dienste gezielt einsetzen & Cloudarchitektur planen - Plattformstrategie & Infrastrukturentscheidungen mit Azure
  • Ressourcen, Gruppen & Netzwerke effizient verwalten - Zugriffssteuerung mit Azure AD & Rollenbasierter Zugriff
  • Speicherarchitekturen für produktive Szenarien planen - Migration & Backupstrategien mit Azure Storage
  • Skalierbare Rechenleistung mit VMs & AKS umsetzen - Web- & App-Hosting mit Azure App Services
  • Netzwerk- & Datenschutzeinstellungen systematisch sichern - Compliance-Anforderungen mit Azure umsetzen
  • Azure Monitoring & Workload-Analyse durchführen - Kosteneffizienz & Ressourcenverbrauch optimieren
  • Skalierbare Azure-Architekturen entwerfen & dokumentieren - Datenplattformen & Microservices praktisch modellieren
  • Hybrid-Strategien mit Arc, ExpressRoute & Terraform anwenden - Multi-Cloud-Integration in der Praxis realisieren
  • CI/CD-Pipelines und IaC-Templates implementieren - Azure Functions & Logic Apps zur Automatisierung nutzen
  • Notfallstrategien mit Azure Site Recovery realisieren - Ausfallsicherheit durch Backup & Failover planen
  • Prüfungssimulationen & Vorbereitung auf AZ-104/AZ-305 - Kompetenzsicherung durch Übungen & Prüfungsformate
  • Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Bautzen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Ludwigsburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Dortmund

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Heidelberg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

954 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.

Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Habmann AufstiegsAkademie.

Themen

KI & Machine LearningNachhaltigkeitsmanagement & CSRProjektmanagementSupply Chain ManagementIT-Sicherheit

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

5.387 Kurse zum Vergleich.

5.387Kurse
Kläre deinen persönlichen Kursstart

Häufige Fragen

3 Fragen, kurz beantwortet

Kläre deinen persönlichen Kursstart (5.387 Kurse)

Preis, Dauer und nächster Start der 5.387 Kurse im direkten Vergleich.

Angebote dieses Anbieters
Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir