Europas erster KI-Engineering-Kurs, der dich in 3-4 Monaten fit für den Arbeitsmarkt macht – oder dir hilft, dein eigenes KI-Startup zu gründen.
88 %*
der Absolventen finden eine Beschäftigung, 6+ Monate nach dem Abschluss
*Deutschland, Stand Juli 2026. Erfasst wurden Lernende, deren Programmende mindestens sechs Monate zurücklag und deren Beschäftigungsstatus bestätigt werden konnte. Nicht bestätigte Ergebnisse wurden ausgeschlossen.
Unsere Mentor:innen bringen praktische Erfahrung aus Unternehmen und Universitäten wie zum Beispiel:
Die genannten Unternehmen und Institutionen stehen in keiner institutionellen Verbindung oder offiziellen Partnerschaft mit Turing College.
Der AI-Engineering-Kurs von Turing College vermittelt dir praxisnah, wie du Anwendungen mit Large Language Models (LLMs), LangChain und AI Agents entwirfst und entwickelst. Du lernst die Tools und das Wissen, um in hochgefragten KI-Rollen wie AI Engineer, LLM Engineer, ML Engineer, Software Engineer, Data Scientist oder Backend Developer erfolgreich zu sein.
8x
Jobs, die spezialisierte KI-Fähigkeiten erfordern, wachsen fast 8-mal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt.
62%
Fachkräfte mit KI-Kompetenzen verdienen im Durchschnitt 62 % mehr Gehalt.
Lerne in deinem ganz persönlichen Tempo – wann und wo es dir passt. Wir empfehlen etwa 10 Stunden pro Woche, damit du Fristen einhalten kannst, aber dank 24/7-Zugriff auf alle Materialien hast du volle Flexibilität. Ideal, wenn du dich zum AI Engineer oder AI Developer weiterentwickeln willst und bereits berufstätig bist.
Stärke dein Selbstvertrauen, indem du reale Geschäftsprobleme löst und von Mentoren Feedback erhältst. In vier Projekten – darunter ein selbst konzipiertes Capstone-Projekt – setzt du KI gezielt ein, um echte Herausforderungen zu meistern.
Erhalte ausführliches Feedback von erfahrenen Experten, die dich individuell unterstützen. So kannst du zielgerichtet an deinen AI-Engineering-Fähigkeiten feilen, egal ob du Quereinsteiger:in bist oder bereits Erfahrung in KI-Weiterbildung hast.
Gemeinsam mit KI-Expert:innen aus der Industrie entwickelt, kombiniert dieser Kurs vier Module und 15 Sprints voller Praxis – verteilt auf 3–4 Monate bei rund 10 Stunden pro Woche.
Verstehe, wie Large Language Models in der Praxis funktionieren: Fähigkeiten, Grenzen und ethische Aspekte. Richte deine Entwicklungsumgebung ein und integriere APIs von OpenAI, Anthropic und Google. Meistere Prompt Engineering – einschließlich Few-Shot-Prompting und System-Message-Design.
Baue LLM-gestützte Anwendungen, die per Retrieval-Augmented Generation auf externe Datenquellen zugreifen. Nutze ChromaDB als Vektorspeicher und LangChain zur Strukturierung von LLM-Workflows – und entwickle anschließend deine erste Full-Stack-App mit Streamlit oder Next.js.
Entwirf und entwickle AI Agents, die mehrstufige Aufgaben autonom ausführen. Nutze LangGraph für die Agent-Entwicklung und implementiere Kurz- und Langzeitgedächtnis, damit deine Agents Kontext über die Zeit behalten.
AI-Engineering-Absolvent:innen schließen das Programm mit einem selbst konzipierten Capstone-Projekt ab. Jedes Projekt entsteht eigenständig – mit den Tools und Techniken aus dem Kurs: LLMs, LangChain, RAG, Vektordatenbanken und AI Agents. Vor dem Abschluss wird jedes Projekt 1:1 von einem Senior-Mentor aus der Branche geprüft.
Ein agentisches KI-System, das Kartenspiel-Parameter mithilfe von Multi-Agenten-Orchestrierung und Monte-Carlo-Simulation automatisch ausbalanciert. Fünf spezialisierte Agents schlagen parallel und unabhängig Kartenanpassungen vor – jeder verantwortlich für eine andere Spielmechanik. Das System erreicht in 7 bis 15 Iterationen einen Fitness-Score von 0,92.
Erstellt von: Oleg Reva, AI-Engineering-Lernender
Ein Offline-first-Analysesystem mit Fokus auf Datenschutz, das die Fertigbarkeit von Bauteilen in Industrieumgebungen bewertet. Aus einer CAD-Datei extrahiert die Engine Geometriemerkmale und prüft sie gegen Regelwerke für acht Fertigungsverfahren. Engineering-Entscheidungen bleiben deterministisch und nachvollziehbar.
Erstellt von: Tamás Vetési, AI-Engineering-Lernender
Eine LLM-Anwendung, die Nutzer:innen bei der Wissenssuche in über 100 PDFs mit je 30 bis 100 Seiten unterstützt. Kurz- und Langzeitgedächtnis reichern Anfragen an und erhalten den Kontext über Sessions hinweg – für präzisere Antworten. Von Grund auf domänenunabhängig konzipiert.
Erstellt von: Trung Ta, AI-Engineering-Lernender
Vergleiche AI for Business, Building with AI Agents und AI Engineering nach Programmiererfahrung, Zeitaufwand und dem, was du bauen wirst.
AI for Business
Building with AI Agents
AI Engineering
Benötigte Programmiererfahrung
Keine
Keine (du steuerst AI-Coding-Agents wie Claude Code, statt selbst Code zu schreiben)
Mindestens 1 Jahr in Python oder JavaScript
Ideal für
Business-Profis von Marketing über Finance bis Operations, die KI souverän nutzen wollen, ohne zu technisch zu werden
Berufstätige, die bereits eine Idee für ein Produkt haben und die Sicherheit und Struktur wollen, es wirklich umzusetzen
Entwickler:innen, die sich auf LLM-Anwendungen und AI Agents spezialisieren möchten
Dauer
2–4 Monate
3–4 Monate
3–4 Monate
Wöchentlicher Zeitaufwand
9 Stunden pro Woche
12 Stunden pro Woche
10 Stunden pro Woche
Beispiele für Projekte, die du bauen wirst
Echte Datensätze in Tabellen oder SQL bereinigen und auswerten, A/B-Tests durchführen und KPIs berechnen, No-Code-Automatisierungen mit Tools wie Zapier bauen
Eine deployte Full-Stack-Web- oder Mobile-App mit Auth, Datenbank und Payments – Capstone nach eigener Idee
LLM-Anwendungen, RAG-Systeme und AI Agents – Capstone: eine deployte End-to-End-LLM-Anwendung
Zentrale Tools
ChatGPT, Gemini, Claude, n8n, Zapier, Python mit KI
Claude Code, Next.js, Supabase, Vercel, MCP
LangChain, LangGraph, RAG, ChromaDB, MCP
Wir versprechen keine Wunder – wir fokussieren auf das, was wirklich wirkt: reale Skills, ein Portfolio, das Arbeitgeber überzeugt, und zielgerichteten Karriere-Support.
Unsere Senior Team Leads sind erfahrene AI Engineers, Data Scientists und Machine-Learning-Profis, die aktuell bei Unternehmen wie IBM, Vinted und Telia arbeiten. Sie bringen echte Praxiserfahrung in jede Session ein – mit 1:1-Projektreviews, persönlichem technischem Feedback und Unterstützung dabei, wie ein professioneller Engineer zu denken.
Wenn du ein Projekt einreichst, buchst du dein 1:1-Review direkt über den Verfügbarkeitskalender der Mentoren. Open Sessions funktionieren genauso. Dank eines großen Pools an Branchenexpert:innen ist jede Session eine Gelegenheit, von jemandem zu lernen, der heute aktiv KI-Systeme entwickelt.
MSc Machine Learning, University of Cambridge
Lukas hat 5 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung und KI. Bei Spike Technologies entwickelt er Voice Agents – genau die Art von Systemen, an denen du im Programm arbeiten wirst. In jedes Projektreview bringt er sowohl Forschungstiefe als auch praktische Branchenerfahrung ein.
PhD in Urban Engineering, US-Patent im Machine Learning
Vytautas hat über 8 Jahre Erfahrung in GenAI, Multi-Agenten-Systemen, Statistik und Automatisierung. Seine Arbeit unterstützte internationale Kunden in den VAE, der Schweiz und Großbritannien. Bei Turing College hilft er Lernenden, komplexe Ideen in praktische, einsatzbereite Skills zu verwandeln.
PhD in Astrophysik, US-Patent im Machine Learning
Algimantas ist spezialisiert auf Natural Language Processing und Large Language Models. Nach seiner Promotion in Astrophysik wechselte er in die Data Science und arbeitet heute im Client Innovation Center von IBM. Seine Forschung führte zu wissenschaftlichen Publikationen und einem US-Patent im Machine Learning.
Unser Bewerbungsprozess besteht aus zwei einfachen Schritten. Er hilft dir und unserem Team zu verstehen, ob das Programm der richtige nächste Schritt für dich ist.
Fokussierte Stunden bedeuten:
You’re resident of:
Best for
German residents eligible for a Bildungsgutschein
Course duration
Fixed, 3 months
Time commitment
30 h per week
Price
Best for
German residents eligible for QCG (Qualifizierungschancengesetz) employer-supported funding
Course duration
Fixed, 3 months
Time commitment
30 h per week
Price
With QCG funding
30-day money-back guaranteeBest for
Learners who want the lowest total price by paying upfront
Course duration
Flexible, 3-4 months
Time commitment
10+ h per week
Price
Best for
Learners who prefer to split self-payment into monthly installments
Course duration
Flexible, 3-4 months
Time commitment
10+ h per week
Price
Best for
Learners who want the lowest total price by paying upfront
Course duration
Flexible, 3-4 months
Time commitment
10+ h per week
Price
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Learners who prefer to split self-payment into monthly installments
Course duration
Flexible, 3-4 months
Time commitment
10+ h per week
Price
Starttermine
24. August
Bewerbungsschluss: 17. August 2026
21. September
Bewerbungsschluss: 14. September 2026
Unabhängig mit 4,9/5 bewertet – von AI-Engineering-Absolvent:innen auf Trustpilot und Course Report.
Was AI Engineers in Europa verdienen – basierend auf ERI SalaryExpert, Robert Half, Glassdoor, Bitkom und der Stack Overflow Developer Survey 2025.
€64k bis €103k+
Einstieg: €64k / Mid-Level: €90k / Senior: €103k+
Deutschland ist einer der am schnellsten wachsenden Märkte für AI Engineers in Europa. Die aktuelle Bitkom-Studie beziffert den Fachkräftemangel auf 109.000 unbesetzte IT-Stellen – KI-Spezialist:innen gehören zu den am schwersten zu besetzenden Rollen.
Quelle: ERI SalaryExpert, Juli 2026; Bitkom, Der Arbeitsmarkt für IT-Fachkräfte 2026
£50k bis £90k
Einstieg: £50k / Mid-Level: £66k / Senior: £90k
Die Zahl spezialisierter KI-Stellenausschreibungen ist in Großbritannien im letzten Jahr um 61 % gestiegen. Für London beziffert Robert Half die Gehälter von Senior AI Engineers auf bis zu £122.500.
Quelle: Robert Half UK, 2026; PwC UK 2026 AI Jobs Barometer
€58k bis €100k
Einstieg: €58k / Mid-Level: €72k / Senior: €100k+
Amsterdam ist einer der führenden Tech-Hubs Europas für KI-Rollen. Qualifizierte Zugewanderte können von der niederländischen 30-%-Regelung profitieren, die aktuell bis zu fünf Jahre gilt (ab Januar 2027 sinkt sie für neue Antragsteller:innen auf pauschal 27 %).
Quelle: Glassdoor Amsterdam, 2026
Online-Lernen ist schwierig, wenn man auf sich allein gestellt ist. Deshalb haben wir Intra entwickelt – unsere Lernplattform, die das Beste aus beiden Welten vereint: menschliche Unterstützung und eine durchdachte Struktur. Außerdem haben wir adaptive KI-Funktionen entwickelt, die dein Lernen noch stärker personalisieren – so passt sich dein Lernweg eng an dein Tempo, deine Bedürfnisse und deinen Fortschritt an.
