Ziel "Software-QS im AI Engineering" vermittelt die Methoden und Werkzeuge für eine professionelle Software-Qualitätssicherung in KI-getriebenen Entwicklungsumgebungen. Diese Weiterbildung zeigt, wie Software-QS im AI Engineering funktioniert - von der Qualitätssicherung…
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Ziel
"Software-QS im AI Engineering" vermittelt die Methoden und Werkzeuge für eine professionelle Software-Qualitätssicherung in KI-getriebenen Entwicklungsumgebungen. Diese Weiterbildung zeigt, wie Software-QS im AI Engineering funktioniert - von der Qualitätssicherung KI-generierten Codes über das Testen von LLM-Outputs bis hin zum Monitoring von Agentic AI-Systemen in der Produktion. Der Kurs richtet sich an Entwickler und QS-Fachkräfte, die Software-QS im AI Engineering als Kernkompetenz aufbauen möchten.
Inhalte (Auswahl)
• Software-QS im AI Engineering: Grundlagen & besondere Herausforderungen
• Testing-Methoden für KI-generierten Code in der Software-QS
• LLM-Output-Testing & Halluzinationserkennung als Software-QS-Aufgabe
• Automatisiertes Testing im AI Engineering mit KI-Assistenten
• Observability & Monitoring als Teil der Software-QS im AI Engineering
• Clean Code & Refactoring-Standards für KI-generierten Code
• Risks, Compliance & Responsible AI in der Software-QS
• CI/CD-Integration für Software-QS im AI Engineering
• Bug Reporting & Defect Management im AI Engineering
• Software-QS im AI Engineering als strategische Qualitätskompetenz
Arbeitsweise
Diese Schulung verbindet Software-QS-Methodik mit KI-spezifischen Herausforderungen. Die Fortbildung ist als praxisnahes Seminar konzipiert, in dem Software-QS-Methoden direkt in AI Engineering-Projekten eingesetzt werden.
Kompetenzen (Ergebnis)
• Software-QS im AI Engineering eigenständig planen & durchführen
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: Software-Qualitätssicherungsingenieur/in, AI-Entwickler/in, QA Engineer für KI-Systeme, KI-Tester/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.
• KI-generierten Code systematisch testen & qualitätssichern
• LLM-Outputs & Agentic AI-Systeme zuverlässig monitoren
• CI/CD-Pipelines für Software-QS im AI Engineering aufbauen
• Software-QS im AI Engineering als strategische Kompetenz verankern
Berufsperspektiven und praktische Anwendung
Software-QS-Kompetenz im AI Engineering ist für Entwickler und QA-Professionals in KI-Unternehmen unverzichtbar. Absolventen sichern die Qualität KI-generierten Codes professionell und positionieren sich als gefragte Experten für Qualitätssicherung in KI-Projekten.
Tools (Beispiele)
GitHub Actions, Jest, Pytest, ChatGPT, Claude, Cursor, Sentry, Docker, LangSmith
Zusammenfassung
Dieser Kurs vermittelt Software-Qualitätssicherung im AI Engineering praxisnah. Teilnehmende lernen, KI-generierten Code systematisch zu testen, zu monitoren und dauerhaft qualitativ hochwertig zu halten.
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.