Karrierewechsel: Vom Individual Contributor zur technischen Leitung (AI-Native)
Wie Sie Ihre Praxis von reiner Umsetzung zu systematischer Führung in AI-unterstützten Teams entwickeln.
Dieser Beitrag fasst Erfahrungen aus produktionsreifen ML-Systemen zusammen und zeigt, wie Führungskompetenz entsteht: klare Spezifikationen, Architektur an Geschäftsziele ausrichten und AI als strategischen Partner nutzen – nicht als Code-Orakel.
Highlights
- Spezifikationsgetriebene Entwicklung verhindert Rework und Scope Creep.
- Entscheidungsrahmen (Impact vs. Effort, Interface Contracts) steuern die Architektur.
- Strukturierte AI-Zusammenarbeit: Geschwindigkeit ohne Kontrollverlust im Design.
Weiterlesen
- Blog: Energie-Empfehlungssystem
- Blog: Senior-Level AI Code Review (EN)
- Projekt: Projektübersicht
Teil einer Serie zu AI-gestützter technischer Führung.