Ziel "LLMs in der Softwareentwicklung gezielt einsetzen" vermittelt Softwareentwicklerinnen und -entwicklern, wie Large Language Models produktiv, sicher und effektiv in den Entwicklungsalltag integriert werden. Der Kurs geht über die Grundnutzung von KI-Assistenten hinaus…
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Ziel
"LLMs in der Softwareentwicklung gezielt einsetzen" vermittelt Softwareentwicklerinnen und -entwicklern, wie Large Language Models produktiv, sicher und effektiv in den Entwicklungsalltag integriert werden. Der Kurs geht über die Grundnutzung von KI-Assistenten hinaus und zeigt, wie LLMs für Code-Generierung, Architekturberatung, Testing und Dokumentation strategisch eingesetzt werden. Teilnehmende entwickeln ein differenziertes Verständnis für Stärken, Grenzen und Risiken von LLMs im Entwicklungskontext.
Inhalte (Auswahl)
• LLMs verstehen: Funktionsweise, Modelle & Unterschiede
• LLMs für Code-Generierung: Best Practices & Grenzen
• Prompt Engineering für komplexe Entwicklungsaufgaben
• LLMs für Code-Reviews, Refactoring & Architekturberatung
• LLM-gestütztes Testing: Unit Tests, Integration Tests & mehr
• Dokumentation & Kommentierung mit LLM-Unterstützung
• LLMs in CI/CD-Pipelines & automatisierte Workflows integrieren
• Sicherheitsrisiken durch LLM-generierten Code erkennen & mitigieren
• Evaluierung von LLM-Ausgaben: Qualitätssicherung im Entwicklungskontext
• LLM-Strategie für Entwicklungsteams: Governance & Best Practices
Arbeitsweise
Der Kurs richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler mit Grundkenntnissen und baut systematisch auf diesen auf. Praxisübungen greifen reale Entwicklungsszenarien auf. Erfahrene Engineers mit LLM-Integrationserfahrung begleiten den Kurs.
Kompetenzen (Ergebnis)
• LLMs für verschiedene Softwareentwicklungsaufgaben gezielt einsetzen
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: Softwareentwickler/in, DevOps-Ingenieur/in, Full-Stack-Entwickler/in, KI-Entwickler/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.
• Prompts für komplexe Entwicklungsaufgaben strukturiert formulieren
• LLM-generierten Code systematisch evaluieren & absichern
• LLMs in automatisierte Entwicklungsworkflows integrieren
• LLM-Governance & Best Practices im Entwicklungsteam etablieren
Tools (Beispiele)
Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Claude, OpenAI API, LangChain, GitHub Actions
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.