Backend für KI-Systeme: Python & Node.js Advanced Training

Baue robuste APIs, Pipelines und Deployments für LLM- und ML-Workloads. Zu den Schwerpunkten gehören Architektur für KI-Backends, API-Design für LLM- und ML-Services, Python: FastAPI für Inference und Orchestrierung, Node.js: Express/NestJS als Gateway und Integrationslayer, Daten- und Retrieval-Schicht (RAG-ready) und Observability, Sicherheit und Betrieb.

Die Schulung richtet sich an Backend-Entwicklerinnen und Backend-Entwickler mit Python-Erfahrung, Software Engineers, die LLM- oder ML-Features produktiv betreiben, Tech Leads und Architektinnen und Architekten für API- und Plattform-Design und Platform- und DevOps-nahe Rollen mit Backend-Verantwortung sowie alle, die KI-Backends mit Python und Node.js robust, skalierbar und beobachtbar umsetzen wollen.

Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Web-APIs. Grundkenntnisse in HTTP/REST und Datenbank-Grundlagen sind erforderlich; Node.js-Erfahrung ist hilfreich, aber nicht zwingend.

Zu den Schwerpunkten gehören Architektur für KI-Backends, API-Design für LLM- und ML-Services, Python: FastAPI für Inference und Orchestrierung, Node.js: Express/NestJS als Gateway und Integrationslayer, Daten- und Retrieval-Schicht (RAG-ready) und Observability, Sicherheit und Betrieb.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Node.js: Express/NestJS als Gateway und Integrationslayer, Daten- und Retrieval-Schicht (RAG-ready) und Observability, Sicherheit und Betrieb geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Wenn KI-Features im Produkt ankommen, entscheidet das Backend über Nutzererlebnis, Stabilität und Kosten; In diesem Advanced-Kurs entwickelst Du ein praxistaugliches Backend-Design für LLM- und ML-Workloads mit Python und Node.js; Du startest mit Architekturprinzipien, die speziell für KI gelten: Latenz und Token-Streaming, variable Antwortzeiten, Provider-Abhängigkeiten,; Anschließend setzt Du API-Contracts um, die in der Praxis halten: Versionierung, Breaking-Change-Strategien, Idempotenz, Timeouts und Retries; Du implementierst Streaming-Endpunkte (SSE) und lernst, wie Du Abbrüche, Chunking und Backpressure kontrollierst.

Ja. „Node.js: Express/NestJS als Gateway und Integrationslayer“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören BFF-Pattern, API-Gateway-Responsibilities, Rate Limits, Streaming-Proxy, Chunking und Abbruch von Requests und Job-Dispatching an Worker und externe KI-Provider.