4 Professions in this track
Künstliche Intelligenz & neuronale Netze
Future-facing professions in artificial intelligence and neural networks: LLMs, RAG, MLOps and AI infrastructure.
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KI-Engineer (RAG/LLM)
Assistenten und semantische Suche
What you'll learn
- RAG
- Vektordatenbanken
- Prompts
- Evaluierung
- Betrieb
MLOps Engineer
ML in Produktion bringen
What you'll learn
- Pipelines
- Container
- Monitoring
- Versionierung
- Sicherheit
KI-Trainer
Daten und Fine-Tuning
What you'll learn
- Daten
- Labeling
- Training
- Metriken
- Ethik
AI DevOps Engineer
Infrastruktur für KI-Services
What you'll learn
- Kubernetes
- GPU
- Observability
- CI/CD
- Kosten
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Salary benchmarks and demand — to choose the right starting point.
ProfessionStart (Junior)Growth (Senior)Demand
- KI-Engineer (RAG/LLM)Start (Junior): $1,200 – $1,800Growth (Senior): ab $4,400Hohe Nachfrage nach KI-Produkten
- MLOps EngineerStart (Junior): $1,200 – $1,800Growth (Senior): ab $4,200Entscheidend für Datenteams
- KI-TrainerStart (Junior): $1,000 – $1,600Growth (Senior): ab $3,800Datenqualität = KI-Qualität
- AI DevOps EngineerStart (Junior): $1,200 – $1,800Growth (Senior): ab $4,500Die Brücke zwischen DevOps und ML
Ranges reflect the market; they vary by region, company and experience.
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