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设计基于基础设施即代码的AI与数据平台自动化部署方案,跨云、混合环境测试,对比不同IaC方法并评估可移植性等要求,可选实践应用开发。享有专属指导与灵活工作制。
Moderne Daten- und KI-Plattformen werden immer komplexer: Daten müssen verarbeitet, Modelle trainiert und Anwendungen zuverlässig betrieben werden – oft über verschiedene Umgebungen hinweg. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Sicherheit und Compliance. Plattformen sollen nicht nur funktionieren, sondern auch reproduzierbar, auditierbar und flexibel einsetzbar sein. Die zentrale Frage ist: Wie lässt sich eine solche Plattform automatisiert und konsistent bereitstellen – unabhängig davon, wo sie läuft? Genau hier kommt Infrastructure as Code ins Spiel. Woran du arbeitest Du entwickelst ein Konzept für eine automatisierte Bereitstellung einer KI- und Datenplattform mit IaC Du testest deine Lösung in unterschiedlichen Umgebungen (Cloud, On-Prem, Hybrid) Du vergleichst verschiedene IaC-Ansätze und bewertest deren Praxistauglichkeit Du untersuchst, wie Anforderungen wie Portabilität, Wartbarkeit und Compliance umgesetzt werden können Optional: Du setzt einen praxisnahen Use Case um (z. B. eine GenAI-Anwendung)
Das passt zu dir, wenn … ...du Informatik, Wirtschaftsinformatik oder etwas Vergleichbares studierst und dich für Cloud, Automatisierung und KI-Plattformen interessierst Du musst kein Experte sein – wichtig ist, dass du verstehen willst, wie komplexe Systeme zuverlässig aufgebaut werden.
软件和信息技术服务业
毕业论文课题,研究工业物联网中可信平台模块(TPM)的应用。分析设备与系统完整性保障方案,评估实际工业场景用例,对比理论与实践可行性,明确TPM的适用场景。提供一对一指导、弹性工作制及定期反馈。