Sie erstellen MBSE-Artefakte, um die Architektur eines KI-Systems zu definieren. Sie erstellen strukturierte Modelle, die Systemkomponenten, Verhaltensabläufe und Wiedertrainierungszyklen abbilden.

Sie werden Managed-Cloud-Dienste einsetzen, um skalierbare Trainingsaufträge für maschinelles Lernen bereitzustellen. Sie werden verteilte Workloads und die verwaltete Infrastruktur so konfigurieren, dass ein zuverlässiges Modelltraining gewährleistet ist.

Sie werden die Leistungs- und Kostenkennzahlen des Systems auswerten, um Änderungen an der Architektur vorzuschlagen. Sie werden Auslastungsprotokolle und Überwachungs-Dashboards auswerten, um ein Gleichgewicht zwischen Effizienz und Skalierbarkeit herzustellen.

Sie entwickeln durchgängige KI-Architekturen, die den Anforderungen an Skalierbarkeit, Latenz und Fehlertoleranz gerecht werden. Sie legen Systemgrenzen und Leistungsziele fest, die auf die Produktionsbedingungen abgestimmt sind.

Sie erstellen detaillierte Komponentendiagramme und Schnittstellenspezifikationen als Leitfaden für die Systemimplementierung. Sie setzen architektonische Entscheidungen in strukturierte Dokumentationen um, die von den Entwicklungsteams umgesetzt werden können.

Sie werden APIs, Nachrichtenwarteschlangen und Serialisierungsformate einsetzen, um Dienste in bestehende Systeme zu integrieren. Sie werden Kommunikationsmuster entwerfen, die Zuverlässigkeit und Leistung in verteilten Umgebungen gewährleisten.

Sie bewerten die Bereitstellung und den Betriebszustand der Produktionssysteme. Sie werten Überwachungssignale und Leistungsindikatoren aus, um Entscheidungen zur Stabilisierung und zur weiteren Einführung zu treffen.

Sie analysieren die Anforderungen der Stakeholder, um geeignete KI-Frameworks, -Dienste oder -Plattformen auszuwählen. Sie bewerten die Vor- und Nachteile von Managed Services im Vergleich zur Entwicklung maßgeschneiderter Modelle.

Sie erstellen Lösungsarchitekturen, indem Sie Dienste von Drittanbietern und benutzerdefinierte Modelle kombinieren. Sie entwerfen integrierte Systeme, die Genauigkeit, Kosten, Leistung und Bereitstellungsbeschränkungen in Einklang bringen.

In diesem Projekt entwerfen Sie die Architektur für eine skalierbare KI-Plattform, die mehrere KI-Dienste zu einem einheitlichen System integriert. Anstatt sich auf Modellversuche zu konzentrieren, liegt der Schwerpunkt dieses Projekts auf den technischen und architektonischen Entscheidungen, die erforderlich sind, um KI-Fähigkeiten in Produktionsumgebungen zu überführen. Sie schlüpfen in die Rolle eines KI-Systemarchitekten, der gemeinsam mit einem Produkt- und Entwicklungsteam eine Plattform entwirft, die Daten zur Kundenbindung analysiert, das Abwanderungsrisiko prognostiziert und umsetzbare Erkenntnisse an interne Tools und Dashboards liefert. Das Ziel besteht darin, geschäftliche und technische Anforderungen in eine vollständige Systemarchitektur umzusetzen, die Datenpipelines, KI-Dienste, APIs und Cloud-Infrastruktur integriert. Ihr Entwurf definiert, wie verschiedene Komponenten miteinander interagieren, wie Anfragen durch das System fließen und wie die Plattform bei steigender Nutzung zuverlässig skaliert. Sie legen Service-Schnittstellen, Nachrichten-Workflows, die Bereitstellungsarchitektur und Überwachungsstrategien fest, die wartbare und produktionsreife KI-Systeme unterstützen. Das Endergebnis ist ein präsentationsreifes Architekturpaket, das Ihre Fähigkeit unter Beweis stellt, Anforderungen zu analysieren, Systemkomponenten zu entwerfen, KI-Dienste zu integrieren und Bereitstellungsaspekte wie Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Betriebsüberwachung zu bewerten.