Prompt Engineering im Berufsalltag

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme richtet sich an alle Interessierten, die ihre beruflichen Kenntnisse erweitern möchten. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben sind so gewählt, dass sie besonders gut auf den Berufsalltag von Talent-Acquisition-Profile übertragbar sind; die Teilnahme steht ausdrücklich allen offen, unabhängig von der aktuellen beruflichen Tätigkeit. Vermittelt werden Methoden, Werkzeuge und Inhalte, die in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden können.
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   Praxisbezug für Talent-Acquisition-Profile
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Talent-Acquisition-Profile dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Sourcing-Strings
   Talent-Pool-Pflege
   Hiring-Briefings
   Employer-Branding
   Candidate-Personas
   Der Kurs "DevOps Foundation" behandelt die Prinzipien und kulturellen Aspekte von DevOps, die Entstehung, die Stakeholder und die Gründe für die Nutzung. Zentrale Praktiken wie Versionssteuerung, Konfigurationsmanagement und die Deployment Pipeline werden erläutert. Themen wie Value Stream Thinking, Definition of Done, Service Management als Enabler, Metriken und KPIs sowie die Integration mit agilen Methoden wie Scrum und Lean/Kanban sind Bestandteil des Kurses. Besonderes Augenmerk liegt auf DevSecOps für Sicherheitspraktiken und den Einsatz von KI in DevOps (GenAI, AIOps).
   Der Kurs "Marketing: Kampagnenerstellung mit KI" deckt die Grundlagen der Kampagnenerstellung ab, von der Strategie bis zur Umsetzung. Behandelt werden die Festlegung von Kampagnenzielen, die Identifikation von Zielgruppen und das Erstellen von Botschaften. Die Auswahl von Kanälen, die Gestaltung der Customer Journey und die Erstellung von Kampagnen-Assets sind weitere Inhalte. Die praktische Umsetzung, Automatisierung von Prozessen sowie Performance-Messung und Reporting werden vermittelt. Der Kurs schließt mit einem Ausblick auf die Zukunft von Kampagnen mit KI-gestützter Skalierung und Automatisierung.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind Teilnehmende in der Lage

   Die Prinzipien und kulturellen Aspekte von DevOps zu verstehen und anzuwenden.
   Zentrale DevOps-Praktiken wie Versionssteuerung, Konfigurationsmanagement und Deployment Pipelines zu implementieren.
   Die Bedeutung von Service Management und Metriken für DevOps zu erkennen.
   Die Integration von DevOps mit agilen Methoden zu gestalten.
   Sicherheitsaspekte (DevSecOps) und den Einsatz von KI in DevOps zu berücksichtigen.
   Marketingkampagnen strategisch zu planen, von der Zielsetzung bis zur Umsetzung.
   KI-gestützte Werkzeuge zur Erstellung und Optimierung von Marketingkampagnen einzusetzen.
   Die Performance von Kampagnen zu messen und zu analysieren.
   Prozesse zur Automatisierung von Kampagnen zu entwickeln.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten in den Bereichen IT-Management, Softwareentwicklung, Projektmanagement und Marketing. Anwendungsfelder umfassen die Optimierung von Entwicklungsprozessen, die Implementierung von DevOps-Praktiken sowie die Konzeption, Durchführung und Analyse von KI-gestützten Marketingkampagnen.

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   Bielefeld

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Bielefeld

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Berlin

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Dortmund

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen