Forward Deployed AI Engineer

Skills erklärt

Agentic AI

Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.

Large Language Models (LLMs)

LLMs sind trainierte neuronale Netzwerke, die große Mengen an Textdaten verarbeitet haben und zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen eingesetzt werden.

Generative AI

Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.

Model Context Protocol (MCP)

Protokoll oder Standard zur Kommunikation zwischen Systemen oder Anwendungen, möglicherweise für Kontextaustausch in verteilten Umgebungen.

Python

Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.

TypeScript

TypeScript ist eine Programmiersprache, die auf JavaScript aufbaut und zusätzlich Typisierung sowie erweiterte Funktionen für größere Projekte bietet.

JavaScript

Programmiersprache für die Entwicklung interaktiver Funktionen in Webbrowsern und zunehmend auch für Server-Anwendungen.

Java

Programmiersprache, die plattformunabhängig läuft und häufig für Unternehmensanwendungen, Web-Services und Android-Apps verwendet wird.

C

Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.

LangGraph

Framework zur Orchestrierung von Workflows mit Large Language Models, das die Verwaltung von Agenten und deren Entscheidungspfaden ermöglicht.

Semantic Kernel

Framework von Microsoft zur Integration von KI-Modellen in Anwendungen durch strukturierte Prompt-Verwaltung und Plugin-Architektur.

CrewAI

Framework oder Tool zur Orchestrierung von mehreren KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen; ermöglicht automatisierte Workflows mit verteilten intelligenten Systemen.

AutoGen

Framework oder Tool zur automatisierten Code-Generierung oder Automatisierung von Entwicklungsprozessen. Es wird verwendet, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und Entwicklungszeit zu sparen.

OpenAI Agents SDK

Softwareentwicklungs-Kit von OpenAI zur Erstellung von autonomen KI-Agenten, die Aufgaben selbstständig planen und ausführen können.

Microsoft Foundry

Möglicherweise ein Microsoft-Produkt oder -Service für Datenintegration und -verwaltung; genaue Bedeutung ist nicht eindeutig zuordenbar.

Amazon Bedrock

Cloud-Service von Amazon Web Services zur Nutzung und Integration von großen Sprachmodellen und generativer KI ohne eigene Infrastruktur betreiben zu müssen.

Agentcore

Möglicherweise ein proprietäres Framework oder System für die Verwaltung von Software-Agenten; genaue Verwendung ist kontextabhängig.

Google Vertex AI

Cloud-Plattform von Google für Machine Learning; bietet Tools zur Entwicklung, Training und Bereitstellung von KI-Modellen.

Gemini

KI-Sprachmodell von Google zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen; wird für verschiedene Anwendungen in der Automatisierung und Datenverarbeitung genutzt.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.

Vector Databases

Speichersysteme für hochdimensionale Vektoren; ermöglichen schnelle Ähnlichkeitssuchen und werden in KI- und Sucheanwendungen verwendet.

Azure AI Search

Cloud-Service von Microsoft zum Durchsuchen und Analysieren großer Datenmengen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning.

PGVector

PostgreSQL-Erweiterung zur Speicherung und Abfrage von Vektoren (numerische Darstellungen von Daten); wird für Machine-Learning- und KI-Anwendungen mit Vektorsuche verwendet.

Pinecone

Cloud-basierte Vektordatenbank zur Speicherung und Abfrage von hochdimensionalen Daten, häufig für KI- und Machine-Learning-Anwendungen genutzt.

Weaviate

Open-Source-Vektordatenbank für die Speicherung und Abfrage von Vektoren und semantischen Daten, oft für KI-Anwendungen genutzt.

OpenSearch

Open-Source-Suchmaschine für die Indexierung und Abfrage großer Datenmengen; wird für Volltextsuche und Datenanalyse eingesetzt.

FastAPI

Modernes Python-Web-Framework für die Entwicklung von APIs; zeichnet sich durch hohe Performance und automatische Dokumentation aus.

pydantic

Python-Bibliothek zur Validierung und Serialisierung von Datenstrukturen mit Typ-Überprüfung.

REST APIs

Schnittstellen zur Datenübertragung zwischen Softwaresystemen, die auf HTTP-Protokoll und standardisierten Webmethoden basieren.

OpenAPI

Standardformat zur Beschreibung von REST-APIs, das Schnittstellen dokumentiert und automatisierte Codegenerierung ermöglicht.

Webhooks

Mechanismus zur automatisierten Benachrichtigung zwischen Systemen, bei dem ein System ein anderes bei bestimmten Ereignissen aufruft.

Event-driven architectures

Softwarearchitektur-Ansatz, bei dem Komponenten durch Ereignisse (Events) miteinander kommunizieren statt direkt aufzurufen; ermöglicht flexible und skalierbare Systeme.

CI/CD

Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.

Source Control

Versionskontrollsystem zur Verwaltung von Codeänderungen, das Änderungshistorie speichert und Zusammenarbeit mehrerer Entwickler ermöglicht.

Asynchronous Programming

Programmierkonzept, bei dem Operationen parallel ablaufen, ohne auf Abschluss zu warten; wird eingesetzt, um Anwendungen responsiv und effizient zu gestalten.

Testing Strategies

Testing Strategies sind systematische Pläne und Ansätze zur Qualitätssicherung von Software oder Produkten, etwa Unit-Tests, Integrationstests oder End-to-End-Tests.

Logging

Technik zur automatischen Aufzeichnung von Ereignissen und Fehlern in Systemen, um Probleme zu analysieren und nachzuvollziehen.

Error handling

Programmierungstechnik zur Behandlung von Fehlern und Ausnahmefällen in Software, um Abstürze zu vermeiden und Benutzer zu informieren.

Cloud Environments

Cloudbasierte IT-Infrastrukturen (wie AWS, Azure, Google Cloud), auf denen Anwendungen und Daten gehostet und verwaltet werden.

Containers

Leichte, isolierte Umgebungen zur Ausführung von Anwendungen mit allen benötigten Abhängigkeiten; werden verwendet, um Software konsistent über verschiedene Systeme hinweg bereitzustellen.

Monitoring

Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.

Observability platforms

Softwarelösungen zur Überwachung und Analyse von IT-Systemen, um deren Verhalten, Leistung und Fehler sichtbar zu machen.

Machine Learning

Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.

Data Science

Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Advanced Analytics

Einsatz von statistischen Methoden und Datenanalyse-Tools zur Erkennung von Mustern und Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datenmengen.

Full-stack software development

Entwicklung von Softwareanwendungen über alle Schichten hinweg – von der Benutzeroberfläche (Frontend) bis zur Datenverwaltung (Backend). Entwickler arbeiten damit an kompletten Lösungen von oben bis unten.

Front-end engineering

Entwicklung der Benutzeroberfläche und Client-seitigen Logik von Webanwendungen und Software, mit der Nutzer direkt interagieren.

API engineering

Entwicklung von Schnittstellen (APIs), die es verschiedenen Softwaresystemen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.

Back-end engineering

Entwicklung der serverseitigen Logik und Datenverarbeitung von Anwendungen, die der Benutzer nicht direkt sieht.

Voice AI

Künstliche Intelligenz zur Verarbeitung und Erkennung von gesprochener Sprache, um Sprachbefehle oder Gespräche zu verstehen und zu reagieren.

Email automation

Automatisierung von E-Mail-Prozessen wie Versand, Verwaltung und Beantwortung durch Software-Tools und Workflows.

CRM integrations

Verbindung von Customer-Relationship-Management-Systemen mit anderen Geschäftsanwendungen, um Kundendaten und Prozesse zu synchronisieren.

Workflow Automation

Automatisierung von wiederkehrenden Geschäftsprozessen durch Software, um manuelle Arbeitsschritte zu reduzieren und Effizienz zu steigern.

Multilingual AI

Künstliche Intelligenz-Systeme, die mehrsprachige Texte verstehen und verarbeiten können.

Evaluation frameworks

Strukturierte Rahmenwerke zur systematischen Bewertung und Analyse von Systemen, Prozessen oder Technologien anhand definierter Kriterien.

Golden datasets

Referenzdatensätze mit bekannten, validierten Daten, die als Vergleichsmaßstab für Tests, Qualitätssicherung und Systemvalidierung verwendet werden.

Simulation-based testing

Testmethode, bei der Systeme unter simulierten, realistischen Bedingungen getestet werden, um Verhalten und Leistung zu validieren.

Regression testing

Testverfahren, das überprüft, ob Änderungen oder Updates in Software keine unerwünschten Auswirkungen auf bereits funktionierende Funktionen haben.

Multi-Agent Architectures

Softwarearchitektur-Muster, bei dem mehrere autonome Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen oder Aufgaben zu verteilen.

Agent registries

Verwaltungssysteme zur Registrierung und Verwaltung von automatisierten Agenten oder Diensten in IT-Infrastrukturen.

Tool orchestration

Automatisierte Koordination und Steuerung mehrerer IT-Tools und Systeme zur Automatisierung von Workflows.

Enterprise System Integration

Verbindung und Abstimmung mehrerer großer Unternehmenssysteme, damit diese Daten austauschen und zusammenarbeiten können.

Managed Identities

Sicherheitsmechanismus in Cloud-Plattformen, der Anwendungen automatisch authentifiziert, ohne dass Anmeldedaten gespeichert werden müssen.

Middleware

Softwareschicht, die zwischen Anwendungen und Betriebssystem oder zwischen verschiedenen Systemen vermittelt; ermöglicht Kommunikation und Datenaustausch.

Messaging queues

Softwaresysteme, die Nachrichten zwischen Anwendungen speichern und verteilen, um asynchrone Kommunikation zu ermöglichen.

Cloud-native Architectures

Softwarearchitektur-Ansatz, der Anwendungen speziell für Cloud-Umgebungen mit Containerisierung, Microservices und automatischer Skalierung entwickelt.

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