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BOOK
LIN-REV: v1.0Become an AI Engineer — Der praxisorientierte Leitfaden für KI-Engineering
Fachbuch für Softwareentwickler, die aus probabilistischen Modellen verantwortbare Produktionssysteme bauen. Vom Product/Risk-Contract bis zu Gateway, Observability, Security und Progressive Delivery — mit dem reproduzierbaren Companion-System SupportPilot (V0–V7, deterministische Fixtures, keine API-Keys).
AUTHOR: Aland BabanPUBLISHED: August 27, 2026STATUS: PUBLISHED
Lineage Ledger Changes:
- »Erstauflage — XeLaTeX, CC BY-SA 4.0, PDF + EPUB
Applied in systems:
Author: Aland Baban · github.com/amariwan/Become-an-AI-engineer · tasiomind.dev
Status: Fachbuch / 1. Auflage · Sprache: Deutsch · Lizenz: CC BY-SA 4.0
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Das Modell erzeugt probabilistische Vorschläge. Das System vergibt Autorität.
Über dieses Buch
Dieses Buch zeigt, wie aus einem probabilistischen Modell ein verantwortbares Softwaresystem wird. Die AI Engineer Roadmap von roadmap.sh dient als Orientierung; die Kapitel folgen dem Lebenszyklus einer konkreten Anwendung: SupportPilot.
Voraussetzung: Softwareentwicklung (Python, TypeScript, REST, Docker). Keine Einführung in neuronale Netze — Fokus auf dem, was AI Engineering ausmacht: Umgang mit LLMs als Engineering-Aufgabe.
Kernaussagen in Merke-Boxen, Fallstricke in Praxis-Hinweis-Boxen. Übungen kurz im Buch, vollständig im Repository mit maschinenlesbaren Acceptance Criteria unter supportpilot/exercises/*/acceptance.json.
Leitprinzip
Nicht Modellmagie skaliert, sondern Systemverantwortung um das Modell:
- Product/Risk-Contract klärt, was das System dürfen darf — vor jeder Modellwahl
- Harness & Gates schlagen Produktnamen und Rankings, nicht Prompt-Tricks
- ContextEnvelope & Output-Contract trennen Syntax, Semantik und Policy
- Evidence & Herkunft bleiben tenant-, tombstone- und provenienzbewusst
- Durable Workflows committen exakt einmal und bleiben auditierbar
- Release-Bundle enthält Canary, Kill Switch und Rollback
Aufbau — 5 Teile, 18 Kapitel
Teil 1: Grundlagen verstehen (Kap. 1–4)
- 1 — Die Rolle des AI Engineers — Verantwortung im Produkt
- 2 — Product- & Risk-Contract + Vorgefertigte Modelle — Authority Boundaries
- 3 — Modell-Landschaft — Mechanik und Workload-spezifische Auswahl
- 4 — Token-Verwaltung — Context-Budget, Budgeting, Kosten
Teil 2: Mit dem LLM sprechen (Kap. 5–7)
- 5 — Prompt Design — Prompt-Contracts
- 6 — Evaluation & Metriken — strukturierte Outputs, Quality Gates
- 7 — RAG & Vektor-Datenbanken — Retrieval mit Provenienz
Teil 3: Dem LLM Kontext und Hände geben (Kap. 8–10)
- 8 — AI-Agenten — begrenzte Agenten, Durable Tool Workflows
- 9 — Multimodale KI — Pipelines jenseits von Text
- 10 — Caching, Routing & Guardrails — Production Layer
Teil 4: Production Layer (Kap. 11–13)
- 11 — Inferenz-Optimierung
- 12 — Modellanpassung — hinter Quality Gates
- Anhang-Themen aus diesem Block: Evidence-, Cache- und Dataset-Grenzen
Teil 5: In Produktion bringen (Kap. 13–17)
- 13 — Deployment-Architektur
- 14 — MLOps & Observability
- 15 — Security & Governance
- 16 — LLM-Gateway & Feature Flags — Progressive Delivery
- 17 — Du bist jetzt der Engineer — Finale
Anhang: Production Checklist · Glossar
SupportPilot — das Companion-System
SupportPilot wächst in 8 nachvollziehbaren Stufen V0–V7. Jede Stufe fügt genau eine Engineering-Fähigkeit hinzu und besitzt ein reproduzierbares Gate:
| Stage | Kapitel / Exercises | Nachweis im System | Gate |
|---|---|---|---|
| V0 | Kap. 1, SP-V0-01 | Authority Boundary hält: Modell darf keine Produktentscheidung ausführen | gate-v0 |
| V1 | Kap. 2–3, SP-V1-01–03 | Contract, Capability Harness und harte Gates schlagen Produktnamen/Rankings | gate-v1 |
| V2 | Kap. 4–5, SP-V2-01–02 | ContextEnvelope & Output-Contract trennen Syntax/Semantik/Policy | gate-v2 |
| V3 | Kap. 6–7, SP-V3-01–02 | Evaluation & Retrieval bleiben tenant-/tombstone-/provenienzbewusst | gate-v3 |
| V4 | Kap. 8, SP-V4-01 | Durable Tool Workflow committet exakt einmal, bleibt nach Resume auditierbar | gate-v4 |
| V5 | Kap. 9–12, SP-V5-01–03 | Evidence-/Cache-/Dataset-Grenzen erzeugen keine neue Authority | gate-v5 |
| V6 | Kap. 11, 14–15, SP-V6-01–03 | Security, Observability & Incident-Lernen landen in gemeinsamen Release-Gates | gate-v6 |
| V7 | Kap. 13, 16, SP-V7-01–02 | Canary, Kill Switch und Rollback sind Teil des Release-Bundles | gate-v7 |
code
make verify # prüft Beispiele, Tests, Schemas & Exercises
make experience-gate # führt vollständige Gates V0–V7 aus
Vollständig reproduzierbar mit deterministischen Fixtures — keine Provider-API, keine API-Keys, kein Netzwerk nötig.
Was du konkret lernst
- LLM-Grundlagen & Modellwahl nach Workload
- Context Engineering & Token-Budgeting
- Prompt- & Output-Contracts, strukturierte Outputs
- Evaluation, Metriken & Quality Gates
- RAG, Tools & begrenzte Agenten (mit Resumption & Audit)
- Multimodale Pipelines
- Caching & Inference-Optimierung
- LLMOps, Observability, Security
- AI Gateways, Deployment & Progressive Delivery (Canary/Rollback)
Für wen
Softwareentwickler mit Programmiergrundlagen, die zuverlässige, produktionsfähige AI-Systeme bauen wollen — nicht Notebooks, sondern Systeme mit Contracts, Evidence und Release-Verantwortung.
Technische Daten
| Feld | Wert |
|---|---|
| Titel | Become an AI Engineer |
| Untertitel | Der praxisorientierte Leitfaden für KI-Engineering |
| Autor | Aland Baban |
| Auflage | 1. Auflage |
| Sprache | Deutsch (de-DE) |
| Satz | XeLaTeX · scrbook · KOMA-Script · DIV=12 |
| /books/become-an-ai-engineer.pdf · 3.0 MB | |
| EPUB | /books/become-an-ai-engineer.epub · 1.4 MB |
| Cover | Front · Back |
| Repository | github.com/amariwan/Become-an-AI-engineer |
| Lizenz | CC BY-SA 4.0 |
| Build | latexmk -xelatex -outdir=_build main.tex |
Zitieren
Baban, A. (2026). Become an AI Engineer — Der praxisorientierte Leitfaden für KI-Engineering. 1. Auflage. tasiomind.dev · CC BY-SA 4.0 · https://github.com/amariwan/Become-an-AI-engineer
Kontakt & Mitarbeit
Issues & PRs im GitHub-Repository willkommen. Kontakt: amariwan9@icloud.com
Dieses Buch ist Teil der Research-Sammlung — es steht neben den Position Papers zu Graph Engineering und Membrane Coordination, weil es dieselbe These vertritt: Produktionstauglichkeit entsteht aus Architektur, nicht aus Prompts.