KI-Trainer*in

Andere Bezeichnung(en):
Machine Learning Trainer (m./w./d.), AI Model Trainer (m./w./d.), AI Data Trainer (m./w./d.), AI Trainer (m./w./d.)

Weiterbildung & Karriere

KI-Trainer*innen sind beruflich immer wieder vor neue Herausforderungen gestellt. Gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz gibt es ständig neue Entwicklungen und Ergebnisse, daher ist eine Voraussetzung für Erfolg in diesem Beruf, immer auf dem neuesten Stand der Entwicklung zu bleiben und das Fachwissen, die Methodenkompetenzen und sozialen Kompetenzen laufend zu ergänzen und zu vertiefen.

Fachhochschullehrgänge und Universitätslehrgänge an Universitäten und Technischen Universitäten bieten eine gute Gelegenheit sich in relevanten Bereichen weiterzubilden und höher zu qualifizieren. Außerdem bieten sich für KI-Trainer*innen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Höherqualifizierung in Form eines Zweitstudiums, auch in Form eines außerordentlichen Studiums, oder weiterführenden PhD-Studiums an.

Weiterbildungseinrichtungen wie das Berufsförderungsinstitut (BFI), das Wirtschaftsförderungsinstitut (WIFI) bieten zu verschiedenen relevanten Themenbereichen Kurse und Lehrgänge für KI-Trainer*innen an, z. B. in Elektronik, Embedded Systems, Robotik usw., aber auch zu kaufmännischen-betriebswirtschaftlichen Themen wie Buchhaltung, Kostenrechnung, Controlling oder Unternehmensführung. Vergleiche dazu die aktuellen Kursbücher des Berufsförderungsinstitutes (BFI) sowie des Wirtschaftsförderungsinstitutes (WIFI) oder anderer Weiterbildungseinrichten. Im Themenfeld IT gibt es auch zahlreiche spezialisierte Weiterbildungsanbieter.

Darüber hinaus ist für KI-Trainer*innen die laufende Lektüre von Fachzeitschriften, Forschungsberichten und Beiträgen in fachlichen Diskussionsforen und Webseiten, der Besuch von facheinschlägigen Seminaren, die Vernetzung bei Veranstaltungen und Kongressen und die Teilnahme an Expert*innen-Netzwerken eine wichtige Möglichkeit, um sich auf dem neuesten Stand zu halten.

Wichtige Weiterbildungsbereiche für KI-Trainer*innen sind beispielsweise:

Fachkompetenzen
  • Robotertechnik, Robotik
  • Deep Learning / Machine Learning
  • Elektrotechnik, Elektronik
  • Cognitive Computing
  • Natural Language Processing
  • Computerlinguistik
  • Virtual Reality, Augmented Reality
  • Simulationsprogramme
  • Assistenztechnologien
  • KI-Softwareprogramme: Python, Hadoop, Java, Spark, SAS, C++, Theano
  • Data Science, Datenanalyse, Big Data
  • Datensicherheit, Datenschutz
  • Ethik der künstlichen Intelligenz

Methodenkompetenzen

  • Präsentationstechniken
  • Informations- und Wissensmanagement
  • technische Dokumentation
  • Projektmanagement
  • Qualitätsmanagement
  • Zeitmanagement

Sozialkompetenzen:

  • Kommunikationsfähigkeit
  • Kund*innen-/Serviceorientierung
  • Teamfähigkeit

Nach mehrjähriger beruflicher Erfahrung und Zusatzqualifikationen können KI-Trainer*innen zu Teamleiter*innen, Projektleiter*innen bis hin zu Forschungs- und Entwicklungsleiter*innen aufsteigen und führen als solche Mitarbeiter*innen und Teams.

Neben einem hierarchischen Aufstieg im Unternehmen ist in diesem Beruf auch eine Weiterentwicklung und Karriere durch inhaltliche und fachliche Spezialisierung und Entwicklung in eine Expert*innenrolle möglich. Dabei bietet die Spezialisierung auf bestimmte Fachbereiche (wie z. B. Robotik, Self-Driving Cars, Assistenztechnologien) mögliche Weiterentwicklungen und Fachkarrieren.

KI-Trainer*innen können sich auch selbstständig machen, in dem sie z. B. ein Start-Up Unternehmen für KI-Systeme, KI-Produkte oder KI-Anwendungen gründen.

Weiterbildungsmöglichkeiten

Art: Universitätsstudium – Doktorats-/PhD-Studium

Dauer: 8 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 8  ISCED-Level: 8  ECTS-Punkte: 240  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Masterstudium

Abschluss:

PhD

Info:

Arbeitssprache: Englisch

The PhD program Computational X promotes interdisciplinary research facilitating the convergence of natural sciences like biology, social sciences and humanities with computational sciences. The program supports junior researchers in developing their abilities to perform independent scientific research. (Source: IT:U)

Study fields:

  • Complex Systems and Network Science
  • Explainable AI
  • Human-Computer Interaction
  • Machine Learning in Earth Sciences
  • Natural Language Processing
  • Geosocial AI
  • Game Theory and Evolutionary Dynamics
  • Intelligent User Interfaces
  • Computational Neuroscience
  • Human Rights and Technology

Weitere Infos: https://it-u.at/en/study-program/doctoral-school/phd-computational-x/

IT:U - Interdisciplinary Transformation University Austria
Altenberger Straße 66c
Science Park 4, OG 2
4040 Linz

Tel.: +43 (0)676 851 307 230
E-Mail: office@it-u.at
Internet: https://it-u.at/

Art: Universitätslehrgang

Dauer: 2 Semester

Form: Berufsbegleitend

ECTS-Punkte: 25  

Voraussetzungen:

  • ein an einer anerkannten postsekundären Bildungseinrichtung abgeschlossenes Bachelor-, Master- oder Diplomstudium aus dem Bereich/den Bereichen Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, Rechtswissenschaften, Medizin, Allgemeine Technik, Naturwissenschaften, Geistes- und Kulturwissenschaften oder
  • der Nachweis der allgemeinen Universitätsreife gemäß § 64 Abs. 1 und 2 UG oder der entsprechenden ULG-Berechtigungsprüfung (siehe Satzung B § 22 Abs. 2) oder
  • der Nachweis von mindestens 3 Jahren einschlägiger Berufserfahrung oder der Nachweis einer einschlägigen beruflichen Position. Die entsprechende Berufserfahrung oder einschlägige berufliche Position ist bei der Antragsstellung auf Zulassung mittels Versicherungsdatenauszug, Lebenslauf und ggf. Arbeitsbestätigung mit Angabe der Tätigkeitsbereiche und der Beschäftigungsdauer nachzuweisen.

Abschluss: Zeugnis der Universität Klagenfurt

Info:

Kosten: EUR 5.990,00

Zielgruppe: Der Universitätslehrgang richtet sich an Personen, die in ihrer beruflichen Tätigkeit mit verschiedensten Fragestellungen des Datenmanagements konfrontiert sind und sich systematisch mit den Begrifflichkeiten, Methoden und Instrumenten in den unterschiedlichen Anwendungsfeldern von Datenmanagement und Künstlicher Intelligenz im betriebswirtschaftlichen Umfeld vertraut machen möchten.

Inhalte - Überblick:

  • Konzeptionelle und methodische Grundlagen
  • Regulierung & Ethik
  • KI-Projektmanagement
  • Daten- und KI-Management im betriebswirtschaftlichen Kontext
    • Visualisierungstechniken für Daten
    • Daten- und KI-Management in Logistik, Produktion, Marketing und Kommunikation
    • Neue Technologien und Business Model Innovation
    • Neue und generative Anwendungen der Künstlichen Intelligenz
  • Praxistransfer
  • Abschlussarbeit

Weitere Infos: https://mot.ac.at/nachhaltigkeitsmanager_in/

MOT School of Management, Organizational Development and Technology der Alpen-Adria-Universität Klagenfurt
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee

Tel.: +43 (0)463 / 27 00 -3770
Fax: +43 (0)463 / 27 00 -99 3770
E-Mail: mot@aau.at
Internet: https://www.mot.ac.at/

Art: Lehrgang

Dauer: 8 Wochen, 160 Lerneinheiten

Form: Berufsbegleitend und Vollzeit

Kurzbeschreibung

Der Diplomlehrgang zum*zur zertifizierten KI-Manager*in bereitet dich praxisnah auf eine der gefragtesten Rollen der digitalen Zukunft vor. Die Teilnehmer*innen lernen, wie sie KI-Projekte anleiten, betreuen und überwachen, KI-Systeme gezielt im Unternehmen einsetzen und die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine optimal gestalten. Abschluss mit anerkanntem Zertifikat.

Voraussetzungen
keine besonderen Voraussetzungen

Zielgruppe

Der Diplomlehrgang richtet sich an alle, die die Rolle als zertifizierte*r KI-Manager*in übernehmen und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen aktiv gestalten, steuern und kontrollieren wollen. Angesprochen sind insbesondere Quereinsteiger*innen, Führungskräfte, Selbstständige, Mitarbeitende aus Wirtschaft, Verwaltung und Agenturen sowie AMS-Kund*innen, die sich auf die Arbeitswelt der Zukunft vorbereiten möchten.

Kosten
EUR 4.320,00 inkl. USt. und Abschlusskosten

Abschluss
Zertifikat “Diplom KI-Manager*in“ der digitalworld Academy

Beschreibung

Der Diplomlehrgang zum*zur zertifizierten KI-Manager*in qualifiziert für eine der wichtigsten Führungsrollen der digitalen Arbeitswelt. Die Teilnehmer*innen erwerben sämtliche Kompetenzen, um Künstliche Intelligenz in Unternehmen nicht nur einzuführen, sondern auch strategisch zu steuern, zu überwachen und nachhaltig im Unternehmensalltag zu verankern. Schwerpunkte sind der professionelle Umgang mit marktführenden KI-Tools wie ChatGPT, Midjourney und modernen No-Code-Automatisierungslösungen. Darüber hinaus vertiefen sie ihr Wissen im Management von KI-Projekten und in zentralen Bereichen wie Recht, Ethik, Change-Management und Strategie.

Ein besonderer Fokus liegt auf dem Aufbau und Einsatz von KI-Agenten. Sie lernen, eigene KI-Agenten zu konzipieren, zu trainieren und gezielt in Geschäftsprozesse zu integrieren. In praxisnahen Übungen erfahren sie, wie diese Systeme Routineaufgaben automatisieren, Daten analysieren und eigenständig mit Kund*innen oder Teams interagieren können. Die Anwendung moderner Agenten-Frameworks vermitteln ihnen das Know-how, um leistungsfähige Assistenzsysteme im Unternehmen einzusetzen und ihren Nutzen gezielt zu bewerten.

Als zertifizierte*r KI-Manager*in sind die Absolvent*innen die zentrale Schnittstelle zwischen Technologie, Management und Teams. Sie übernehmen Verantwortung für die erfolgreiche, sichere und ethisch fundierte Nutzung von KI im Unternehmen. Nach erfolgreichem Abschluss des Diplomlehrgangs sind sie in der Lage, eigenständig KI-Projekte zu planen, umzusetzen und zu steuern – und erhalten ein anerkanntes Zertifikat, das ihre Fach-, Methoden- und Führungskompetenz im KI-Management dokumentiert.

Zusatzinfo
Einstieg jede Woche möglich; Präsenz in Wien und/oder Live-Online-Teilnahme möglich, individuelle Förderberatung inklusive

Weitere Infos: https://ki-management.at/diplomlehrgang-ki-management/

digitalworld Academy
Große Schiffgasse 18, Top 2
1020 Wien

Tel.: +43 (0)1 890 0195
E-Mail: office@digitalworld-academy.at
Internet: https://digitalworld-academy.at