Backend für KI-Systeme: Python & Node.js Advanced Training
Entwickle belastbare KI-Backends mit Streaming, Queues, Retrieval und sauberem Betrieb
Die wichtigsten Themen
Streaming-APIs mit SSE
Retries, Timeouts, Idempotenz
Queues und Worker-Patterns
FastAPI Async und Pydantic v2
Node.js Gateway mit Rate Limits
RAG-ready Retrieval-Schicht
Überblick In diesem Advanced-Seminar entwickelst du Backends, die KI-Funktionen zuverlässig in Produkte bringen: performante APIs, Streaming-Antworten, Queue-basierte Pipelines und saubere Deployments. Du kombinierst Python...
In diesem Advanced-Seminar entwickelst du Backends, die KI-Funktionen zuverlässig in Produkte bringen: performante APIs, Streaming-Antworten, Queue-basierte Pipelines und saubere Deployments. Du kombinierst Python mit FastAPI für Inference und Orchestrierung mit Node.js, Express oder NestJS als Gateway und Integrationslayer.
Dabei geht es nicht um Modelltraining, sondern um Backend-Engineering für LLM- und ML-Workloads: Idempotenz, Retries, Timeouts, Concurrency-Limits, Caching, RAG-nahe Datenflüsse, Observability sowie Security. Behandelt werden technische Entscheidungen, die im Betrieb unmittelbar relevant sind, etwa Latenz-Budgets, Kostenkontrolle, API-Contracts, sichere Provider-Integration und nachvollziehbares Debugging verteilter KI-Pipelines.
Falls du zunächst einen breiteren Überblick zu Einsatzszenarien und Architekturmustern von Large Language Models benötigst, bietet der Large Language Model Grundkurs eine passende fachliche Grundlage. Im Advanced Training gehst du mit einem belastbaren Architektur- und Implementierungs-Blueprint nach Hause, der Skalierung, Wartbarkeit und Produktivbetrieb von Anfang an berücksichtigt.
Die Themen Service-Schnitt und Systemgrenzen · Latenz, Kosten und Skalierung · Sync- und Async-Verarbeitung · Worker-Modelle und Queue-Patterns · Multi-Tenant-Architekturen · Secrets und Feature-Flags...
Architektur für KI-Backends
- Service-Schnitt und Systemgrenzen
- Latenz, Kosten und Skalierung
- Sync- und Async-Verarbeitung
- Worker-Modelle und Queue-Patterns
- Multi-Tenant-Architekturen
- Secrets und Feature-Flags
API-Design für LLM- und ML-Services
- REST-Contracts und Webhooks
- Streaming mit Server-Sent Events
- Idempotenz und Retry-Strategien
- Timeouts und Backpressure
- Versionierung und Breaking Changes
- Provider-agnostische Schnittstellen
Python mit FastAPI
- Inference-Services mit FastAPI
- Dependency Injection und Lifespan-Events
- Background Tasks und Async I/O
- Concurrency-Limits und Connection-Pooling
- Validierung mit Pydantic v2
- Fehler- und Response-Modelle
Node.js als Gateway und Integrationslayer
- Express- und NestJS-Patterns
- BFF- und API-Gateway-Aufgaben
- Rate Limits und Request-Steuerung
- Streaming-Proxy und Chunking
- Abbruch laufender Requests
- Job-Dispatching an Worker
Daten- und Retrieval-Schicht
- Embedding-Pipelines und Chunking
- Metadaten für Retrieval-Flows
- Vektor-Suche mit Filtern
- Re-Ranking und Ergebnis-Caching
- Postgres-Patterns für KI-Workflows
- Cache-Strategien für Inference-Kosten
Observability, Sicherheit und Betrieb
- Tracing, Metrics und Logs
- SLOs und Latenz-Budgets
- Kosten-Telemetrie für KI-Provider
- JWT, OAuth2 und AuthZ
- Prompt- und Input-Validation
- Container, CI/CD und Rollouts
Wer hier richtig ist
- Backend-Entwicklerinnen und Backend-Entwickler mit Python-Erfahrung
- Software Engineers für produktive LLM- und ML-Features
- Tech Leads, Architektinnen und Architekten für API- und Plattform-Design
- Platform-Engineering- und DevOps-Rollen mit Backend-Verantwortung
Das lernst du
- Belastbare Backend-Architekturen für LLM- und ML-Workloads entwerfen
- Streaming-APIs mit SSE, Versionierung und stabilen Contracts implementieren
- Retry-, Timeout-, Idempotenz- und Backpressure-Strategien sicher anwenden
- Queue- und Worker-Patterns für asynchrone KI-Pipelines umsetzen
- RAG-nahe Retrieval-Flows mit Embeddings, Filtern, Re-Ranking und Caching einordnen
- Security, Observability und Deployment-Strukturen für den Produktivbetrieb etablieren
So arbeiten wir
- Trainer-Input mit Architektur-Reviews und Live-Demos
- Geführte Hands-on-Übungen in bereitgestellten Umgebungen
- Code- und API-Design-Workshops mit Feedback
- Checklisten und Referenz-Blueprints für den Transfer
Empfohlene Vorkenntnisse
- Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Web-APIs
- Sicherer Umgang mit HTTP, REST, JSON und grundlegenden Datenbank-Konzepten
- Grundverständnis für Machine-Learning-Workflows, zum Beispiel aus dem Python Machine Learning Grundkurs
- Node.js- oder TypeScript-Erfahrung hilfreich, aber nicht zwingend
- Bereitschaft zur Arbeit mit bereitgestellten Entwicklungsumgebungen, APIs und Beispiel-Services
Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
REST Services mit OpenAPI und Swagger für Entwickler
Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
Large Language Model Grundkurs: Einsatz und Überblick
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag legt die Architekturgrundlage für produktive KI-Backends. Behandelt werden Design-Treiber wie Latenz, Kosten und Skalierung, der sinnvolle Service-Schnitt sowie Sync- und Async-Verarbeitungsmodelle.
- Architekturentscheidungen für KI-Backends
- API-Contracts und Versionierung
- Idempotenz, Timeouts und Retries
- Streaming mit Server-Sent Events
- Backpressure und Request-Steuerung
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
9:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Backend für KI-Systeme: Python & Node.js Advanced Training
Brauche ich Node.js-Vorkenntnisse?
Nein. Grundverständnis für JavaScript oder TypeScript ist hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung. Die Node.js-Teile sind so aufgebaut, dass du sie mit solider Python-Backend-Erfahrung gut nachvollziehen kannst.
Geht es im Training um Modelltraining oder MLOps?
Der Schwerpunkt liegt auf Backend-Engineering für KI-Features: APIs, Streaming, Pipelines, Retrieval, Security und Betrieb. Modelltraining wird nur dort angesprochen, wo es für Schnittstellen, Datenflüsse oder produktive Integration relevant ist.
Welche KI-Backend-Themen stehen im Mittelpunkt?
Im Mittelpunkt stehen robuste API-Contracts, Streaming-Antworten, Queue-basierte Verarbeitung, Idempotenz, Timeouts, Retries, RAG-nahe Retrieval-Flows, Observability, Security und Deployment-Grundmuster für produktive KI-Systeme.
Arbeiten wir mit echten KI-Providern?
Du lernst provider-agnostische Patterns. Wo es didaktisch sinnvoll ist, werden Beispiel-Integrationen genutzt, ohne dich auf einen einzelnen Anbieter festzulegen.
Passt das Seminar zu RAG-Projekten?
Ja. Das Training behandelt RAG-nahe Datenflüsse aus Backend-Sicht: Embedding-Pipelines, Chunking, Metadaten, Vektor-Suche, Filter, Re-Ranking und Caching. Für eine stärkere fachliche Vertiefung zu RAG, Anpassung und Training passt anschließend der Large Language Models Aufbaukurs.
Muss ich Hardware, Notebook oder Lizenzen mitbringen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden dir, falls erforderlich, zur Verfügung gestellt. Informationen zur konkreten Umgebung erhältst du vor dem Training.
Welche Ergebnisse nehme ich konkret mit?
Du nimmst einen umsetzbaren Architektur- und Implementierungs-Blueprint mit: Streaming-API-Design, Async- und Queue-Patterns, Retrieval-Bausteine sowie Observability- und Security-Checklisten.
Welche Weiterbildung passt nach diesem Advanced Training?
Wenn du den Schwerpunkt stärker auf Cloud-Betrieb, CI/CD und ML-Lifecycle legen möchtest, ist MLOps Engineering on AWS eine sinnvolle Ergänzung.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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