KI-Infrastruktur & MLOps - Zertifikatsprogramm / Weiterbildung
Ihr neues Berufsbild
Modelle, die nicht produktiv laufen, schaffen keinen Wert. KI-Infrastruktur und MLOps sorgen dafür, dass ML-Systeme skalierbar, auditierbar und dauerhaft stabil im Einsatz bleiben. Expert:innen, die diese Systeme bauen und betreiben, gehören zu den gefragtesten Fachkräften im gesamten Ökosystem der Künstlichen Intelligenz.
Als zertifizierte:r KI-MLOps & Infrastructure Engineer:in sind Sie genau diese Person.
Was Sie beruflich tun
Sie bauen und betreiben produktionsreife ML-Systeme — in Technologieunternehmen, Cloud-Teams, Datenabteilungen oder als spezialisierte:r ML Platform Engineer:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:
Warum sich diese Weiterbildung lohnt
Produktive KI-Systeme erfordern spezialisiertes Infrastruktur-Know-how, das weit über klassisches DevOps hinausgeht. Während Data Scientists Modelle entwickeln, sorgen MLOps-Expert:innen dafür, dass diese Modelle in skalierbaren, sicheren und wartbaren Systemen laufen. Diese Rolle ist eine der am starksten nachgefragten im gesamten KI-Markt.
Was Sie lernen
Die Weiterbildung besteht aus einem Modul. Das Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen.
Themenblock 1 — MLOps-Grundlagen & Versionierung Sie verstehen die Prinzipien von MLOps, richten Experiment Tracking mit MLflow ein und verwalten Modelle im Model Registry.
Themenblock 2 — Pipelines, Orchestrierung & Feature Engineering Sie entwickeln automatisierte Trainings- und Datenpipelines mit Kubeflow und Airflow, bauen Feature Stores mit Feast auf und implementieren umfassende Teststrategien für ML-Systeme.
Themenblock 3 — Cloud, Deployment & Betrieb Sie deployen ML-Systeme auf Cloud-Plattformen und implementieren kontrollierte Deployment-Strategien. Sie richten Monitoring, Observability, Security und Compliance-Prozesse für produktive ML-Systeme ein.
Projektarbeit — Produktionsreife MLOps-Pipeline: Daten, Training, Deployment & Monitoring Im Abschlussprojekt bauen Sie eine vollständige, produktionsreife MLOps-Pipeline — von der automatisierten Datenpipeline und Cloud-Deployment bis zu Monitoring und Alerting.
Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil
KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.
Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Infrastruktur & MLOps (WB-06-MLOPS (T2))
Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar
Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)
Dauer
44 Unterrichtstage │ ca. 2 Monate │ 1 Modul(e)
Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr
Zertifikat
KHMI-Zertifikat │ Zertifizierte:r KI-MLOps & Infrastructure Engineer:in
ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt
Modelle, die nicht produktiv laufen, schaffen keinen Wert. KI-Infrastruktur und MLOps sorgen dafür, dass ML-Systeme skalierbar, auditierbar und dauerhaft stabil im Einsatz bleiben. Expert:innen, die diese Systeme bauen und betreiben, gehören zu den gefragtesten Fachkräften im gesamten Ökosystem der Künstlichen Intelligenz.
Als zertifizierte:r KI-MLOps & Infrastructure Engineer:in sind Sie genau diese Person.
Was Sie beruflich tun
Sie bauen und betreiben produktionsreife ML-Systeme — in Technologieunternehmen, Cloud-Teams, Datenabteilungen oder als spezialisierte:r ML Platform Engineer:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:
- Aufbau und Betrieb von End-to-End MLOps-Pipelines
- Versionierung von Code, Daten und Modellen für reproduzierbare und nachvollziehbare Trainingsprozesse
- Implementierung von CI/CD-Pipelines für automatisiertes Training, Testing und Deployment
- Cloud-Deployment von ML-Systemen
- Monitoring von Modellperformance, Data Drift, Systemstabilität und Compliance
Warum sich diese Weiterbildung lohnt
Produktive KI-Systeme erfordern spezialisiertes Infrastruktur-Know-how, das weit über klassisches DevOps hinausgeht. Während Data Scientists Modelle entwickeln, sorgen MLOps-Expert:innen dafür, dass diese Modelle in skalierbaren, sicheren und wartbaren Systemen laufen. Diese Rolle ist eine der am starksten nachgefragten im gesamten KI-Markt.
Was Sie lernen
Die Weiterbildung besteht aus einem Modul. Das Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen.
Themenblock 1 — MLOps-Grundlagen & Versionierung Sie verstehen die Prinzipien von MLOps, richten Experiment Tracking mit MLflow ein und verwalten Modelle im Model Registry.
Themenblock 2 — Pipelines, Orchestrierung & Feature Engineering Sie entwickeln automatisierte Trainings- und Datenpipelines mit Kubeflow und Airflow, bauen Feature Stores mit Feast auf und implementieren umfassende Teststrategien für ML-Systeme.
Themenblock 3 — Cloud, Deployment & Betrieb Sie deployen ML-Systeme auf Cloud-Plattformen und implementieren kontrollierte Deployment-Strategien. Sie richten Monitoring, Observability, Security und Compliance-Prozesse für produktive ML-Systeme ein.
Projektarbeit — Produktionsreife MLOps-Pipeline: Daten, Training, Deployment & Monitoring Im Abschlussprojekt bauen Sie eine vollständige, produktionsreife MLOps-Pipeline — von der automatisierten Datenpipeline und Cloud-Deployment bis zu Monitoring und Alerting.
Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil
KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.
Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Infrastruktur & MLOps (WB-06-MLOPS (T2))
Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar
Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)
Dauer
44 Unterrichtstage │ ca. 2 Monate │ 1 Modul(e)
Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr
Zertifikat
KHMI-Zertifikat │ Zertifizierte:r KI-MLOps & Infrastructure Engineer:in
ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt
