Serverless AI Training

Baue KI-Features als Events, nicht als Infrastruktur und bringe sie mit CI/CD sauber in Produktion. Zu den Schwerpunkten gehören Serverless AI Architektur, die wirklich skaliert, LLM-Integration ohne Monolith, Datenflüsse, Governance und Sicherheit, Qualität messbar machen: Evals, Tests, Observability, Delivery in agilen Teams: von Story bis Release und Praxis-Lab: Ein Serverless AI Service als Blueprint.

Die Schulung richtet sich an Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler in agilen Produktteams, Tech Leads, Engineering Managerinnen und Engineering Manager, Cloud Engineers und Plattform-Teams mit Serverless-Verantwortung und DevOps- und SRE-nahe Rollen, die GenAI betreiben sollen sowie alle, die KI-Features als serverlose Services planbar liefern und betreiben wollen.

Solide Erfahrung in der Entwicklung von Web-APIs oder Backend-Services sowie Grundverständnis von Cloud-Konzepten. Grundkenntnisse zu LLMs sind hilfreich, aber nicht zwingend.

Zu den Schwerpunkten gehören Serverless AI Architektur, die wirklich skaliert, LLM-Integration ohne Monolith, Datenflüsse, Governance und Sicherheit, Qualität messbar machen: Evals, Tests, Observability, Delivery in agilen Teams: von Story bis Release und Praxis-Lab: Ein Serverless AI Service als Blueprint.

Ja. Ein eigener praxisbezogener Schwerpunkt ist „Praxis-Lab: Ein Serverless AI Service als Blueprint“. Dabei geht es unter anderem um End-to-End Flow: Ingest, Retrieve, Generate, Asynchrone Verarbeitung mit Queue/Worker und Cost- und Latency-Tuning. So werden die Inhalte auf konkrete Aufgaben und Anwendungssituationen übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieses Seminar richtet sich an agile Entwickler-Teams, die KI-Funktionen nicht als Sonderprojekt, sondern als reguläres Produktinkrement liefern wollen; Du lernst, wie Du Serverless AI so entwirfst, dass Skalierung, Kosten und Betrieb von Anfang an in der Architektur stecken; Statt „eine Funktion ruft ein Modell“ entwickelst Du event-driven Flows mit klaren Verantwortlichkeiten: API-Einstieg, asynchrone Verarbeitung,; Du arbeitest an typischen Engpässen: Wie wirken sich Cold Starts auf Nutzererlebnis aus?; Wo brauchst Du Concurrency Controls, wo Backpressure über Queues?.

Ja. „Datenflüsse, Governance und Sicherheit“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören PII, Secrets, Key-Management, Token-Handling, Mandantenfähigkeit und Datenabgrenzung, Audit-Logs, Nachvollziehbarkeit, Policies und Threat Modeling für GenAI-Workloads.