Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Identität, Zugriff und Sicherheit in Azure
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Identität, Zugriff und Sicherheit in Azure
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Identität, Zugriff und Sicherheit in Azure" verbindet technologische Kompetenz in Künstlicher Intelligenz mit umfassendem Wissen über Cloud-Sicherheit und Identitätsmanagement. Teilnehmende lernen, KI-Systeme in Azure sicher zu entwickeln, zu verwalten und zu schützen. Der Fokus liegt auf Identitätsverwaltung, Zugriffskontrollen und der sicheren Integration von KI-Lösungen in Unternehmensumgebungen.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an KI-Architekt:innen, Data Scientists, Cloud- und Sicherheitsfachkräfte sowie IT-Verantwortliche, die KI-Modelle und Cloud-Dienste sicher betreiben und verwalten möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene bis Expert:innen - Grundkenntnisse in Cloud Computing, KI oder IT-Sicherheit sind empfehlenswert.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen werden die Kurse ,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und ,,Introduction to Python", um das Verständnis für Cloud- und KI-Technologien zu vertiefen.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: Architektur und Sicherheit von KI-Systemen
Teilnehmende lernen, wie KI-Architekturen aufgebaut sind und welche Sicherheitskonzepte für den Schutz sensibler Daten und Modelle notwendig sind.
Praxisbeispiel: Entwurf einer sicheren KI-Architektur mit Azure-Diensten.
Kursinhalte:
- Grundlagen moderner KI-Architekturen
- Datenfluss- und Zugriffssicherheit
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters in der Regel zu 100 % förderfähig — inklusive Fahrt-, Kinderbetreuungs- und ggf. Unterbringungskosten. Voraussetzung ist eine vorherige Beratung mit deinem Arbeitsvermittler.
Beide Formate sind je nach Anbieter verfügbar — als Online-Live-Format, Hybrid oder Präsenzschulung in mehreren deutschen Städten. Bei deiner Anfrage geben wir deine Präferenz (Region, Online/Präsenz, Vollzeit/Teilzeit) weiter, damit nur passende Angebote zurückkommen.
Die Dauer variiert je nach Anbieter und Format. Typisch sind ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend. Berufsbegleitende Varianten dauern entsprechend länger, sind dafür aber neben Beruf oder Familie absolvierbar.
Typische Folgepositionen sind: KI-Architekt/in, Azure-Architekt/in, IT-Sicherheitsspezialist/in, Cloud-Sicherheitsingenieur/in. Konkrete Gehalts-Spannen findest du im Karriere-Abschnitt dieser Seite — die Werte basieren auf Erhebungen der Bundesagentur für Arbeit und StepStone (2024/25).
Praxisorientierter Einstieg ins Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer: SageMaker, Lambda, EC2 Deep Learning AMI. Hands-on KI-Kompetenz mit Cloud-Infrastruktur.
Praxis-Kurs für KI-gestützte Kreativ-Workflows: Adobe Photoshop mit Generative Fill, Canva AI, ChatGPT für Werbetexte, KI-Bildgenerierung. Für Mediengestalter und Marketing-Profis.
Einstieg KI und Data Science: CRISP-DM, Big Data, RPA, KI-Algorithmen. Für Quereinsteiger:innen in Tech-Berufe.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
- Governance und Richtlinien für KI-Systeme
- Risikomanagement in KI-Projekten
Modul 2: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Dieses Modul vermittelt die praktische Umsetzung von KI-Projekten mit Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning und Azure OpenAI.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-Anwendung mit Authentifizierung und Zugriffskontrolle.
Kursinhalte:
- Entwicklung und Deployment von KI-Modellen in Azure
- Nutzung von Sprach-, Text- und Vision-Diensten
- Integration von KI in bestehende Anwendungen
- Sicherheit, Skalierbarkeit und Datenschutz
Modul 3: Microsoft SC-300 - Identity and Access Administrator Associate
In diesem Modul werden die Grundlagen und Best Practices der Identitätsverwaltung in Azure vermittelt. Der Fokus liegt auf der sicheren Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Governance.
Praxisbeispiel: Implementierung von Rollen- und Berechtigungsstrukturen für KI-Projekte.
Kursinhalte:
- Verwaltung von Benutzeridentitäten mit Microsoft Entra ID
- Zugriffssteuerung und Berechtigungsmanagement
- Implementierung von Conditional Access Policies
- Sicheres Anwendungs- und Geräte-Management
Modul 4: Microsoft SC-100 - Cybersecurity Architect Expert
Dieses Modul vertieft das Wissen zur Planung und Umsetzung sicherer Cloud-Architekturen. Teilnehmende lernen, Sicherheitsrichtlinien für hybride und KI-basierte Systeme zu entwerfen.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines umfassenden Sicherheitskonzepts für eine KI-Cloud-Infrastruktur.
Kursinhalte:
- Entwurf sicherer Cloud-Architekturen
- Zero-Trust-Strategien und Sicherheitsautomatisierung
- Überwachung und Incident Response
- Compliance, Governance und Datenschutz
Modul 5: Praxisprojekt - Sichere KI-Architektur in Azure
Im Abschlussprojekt kombinieren Teilnehmende ihre Kenntnisse aus den Modulen, um eine sichere, skalierbare und governance-konforme KI-Lösung zu entwickeln.
Praxisbeispiel: Aufbau einer Multi-Tenant-KI-Architektur mit rollenbasiertem Zugriff.
Kursinhalte:
- Integration von KI, Iden
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
KI-Management strategisch + AWS-ML technisch: SageMaker, DeepRacer, Reinforcement Learning, Lambda, EC2.