
Die Anforderungen an moderne Datenplattformen mit KI-Komponenten wachsen – nicht nur technisch, sondern auch regulatorisch. Mit Vorgaben wie dem EU-AI-Act wird deutlich: Plattformen müssen nachvollziehbar, auditierbar und wiederholbar bereitgestellt werden können. Besonders im Unternehmensumfeld ist es daher wichtig, KI-Infrastrukturen flexibel, konsistent und automatisiert bereitzustellen – und genau hier kommt Infrastructure as Code (IaC) ins Spiel.
In deiner Masterarbeit beschäftigst du dich mit der Frage, wie eine bestehende Open-Source-Lakehouse- und Modellplattform um ein IaC-Framework erweitert werden kann. Ziel ist es, die Plattform so zu gestalten, dass sich zentrale Komponenten – von der Datenhaltung über das Feature-Engineering bis zum Modell-Serving – automatisiert und portabel in verschiedenen Umgebungen (z. B. On-Prem, Cloud oder Hybrid) bereitstellen lassen.
Zur Evaluation entwickelst du ein IaC-gestütztes Deployment in unterschiedlichen Szenarien und untersuchst, wie gut sich die Lösung hinsichtlich Portabilität, Wiederholbarkeit und Wartbarkeit schlägt. Ein praxisnaher Use-Case – etwa ein RAG-basierter GenAI-Agent – macht greifbar, wie deine Architektur in realen Anwendungen funktioniert und welche Vorteile sie für Governance und Betrieb bietet.
Dann bietet dir diese Masterarbeit die Möglichkeit, eine Open-Source-KI-Plattform durch IaC fit für den produktiven Einsatz in Unternehmen zu machen – portabel, wiederholbar und auditierbar.
Lea Teppert, Specialist Recruiting & HR Marketing
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𝐌&𝐌 𝐒𝐨𝐟𝐭𝐰𝐚𝐫𝐞 𝐢𝐬 𝐚𝐧 𝐢𝐧𝐭𝐞𝐫𝐧𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 𝐬𝐨𝐟𝐭𝐰𝐚𝐫𝐞 𝐚𝐧𝐝 𝐝𝐢𝐠𝐢𝐭𝐚𝐥𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐩𝐚𝐫𝐭𝐧𝐞𝐫.
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𝐖𝐞 𝐭𝐮𝐫𝐧 𝐯𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧𝐬 𝐟𝐨𝐫 𝐚 𝐝𝐢𝐠𝐢𝐭𝐚𝐥 𝐰𝐨𝐫𝐥𝐝 𝐢𝐧𝐭𝐨 𝐫𝐞𝐚𝐥𝐢𝐭𝐲.
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