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AI Engineer Roadmap 2026: Skills for Full-Stack Developers

An AI Engineer designs, deploys and maintains AI-powered systems in production, combining software engineering, machine learning and infrastructure skills.

In 2026, AI engineering is no longer experimental. Organisations are integrating AI models into real products, workflows and scalable platforms, where reliability, performance and observability matter as much as accuracy.

For full-stack developers, this evolution represents a natural progression. Core skills such as backend development, APIs, cloud infrastructure and DevOps already provide a strong foundation. What changes is how intelligence is built, deployed and operated at scale.

This article presents a practical AI Engineer roadmap for 2026, focused on the skills, tools and MLOps practices required to transition from full-stack development to production-ready AI engineering.

What does an AI Engineer actually do in 2026?

An AI Engineer builds, deploys and operates AI-powered systems in production, ensuring models are reliable, scalable and integrated into real software products.

In 2026, the role focuses less on algorithm experimentation and more on engineering complete AI systems. AI Engineers work at the intersection of software development, machine learning and infrastructure, turning trained models into dependable services that run in live environments.

How is an AI Engineer different from a data scientist?

A data scientist focuses on analysis, experimentation and model development, while an AI Engineer focuses on deploying and operating models in production.

Data scientists explore data, build prototypes and evaluate model performance. AI Engineers take these models and integrate them into applications, handling APIs, scalability, monitoring, security and lifecycle management.

How is AI engineering different from full-stack development?

AI engineering extends full-stack development by adding responsibility for data pipelines, models and inference systems.

While full-stack developers build user interfaces, APIs and backend services, AI Engineers also manage model serving, performance optimisation and failure modes unique to machine learning systems.

What problems do AI Engineers solve in real production systems?

AI Engineers solve the challenge of making AI models reliable, scalable and maintainable in production environments.

This includes handling data drift, model degradation, latency constraints, cost optimisation, and observability, ensuring AI behaves predictably within larger software systems.

<thead>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Primary Focus</th>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Core Responsibilities</th>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Key Skills</th>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Production Ownership</th>

</tr>

</thead>

<tbody>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">AI Engineer</td>

<td style="padding: 12px;">Production AI systems</td>

Deploy, scale and operate AI models in real-world applications; integrate models into software systems; ensure reliability and observability

</td>

Software engineering, applied machine learning, MLOps, cloud infrastructure, system design

</td>

<td style="padding: 12px;"><strong>High</strong> – owns model serving, monitoring and lifecycle</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Full-Stack Developer</td>

<td style="padding: 12px;">End-to-end software development</td>

Build user interfaces, APIs and backend services; manage application logic and integrations

</td>

Frontend and backend development, APIs, databases, DevOps

</td>

<td style="padding: 12px;">Medium – owns application behaviour, not models</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Data Scientist</td>

<td style="padding: 12px;">Data analysis and modelling</td>

Explore data, train models, evaluate performance and generate insights

</td>

Statistics, machine learning, data analysis, experimentation

</td>

<td style="padding: 12px;">Low – focuses on experimentation, not production</td>

</tr>

</tbody>

</table>

Why are full-stack developers well-positioned to become AI Engineers?

Full-stack developers are well positioned because AI engineering builds on the core principles of software development. Their experience with debugging and monitoring translates directly into building robust AI pipelines.

One reason the transition is so natural is the shared technology stack. For instance, understandingwhy to use Python for web development gives backend developers a head start, as Python is the primary bridge between traditional backends and AI. Furthermore, comparing Python vs JavaScript helps developers determine when to use each tool, leveraging Python for CPU-intensive ML tasks while keeping JavaScript for real-time user interactions.

Most AI systems in 2026 are deployed as part of larger applications, where reliability, scalability, and integration with existing products are critical. Engineers who already understand APIs, backend services, databases, and deployment pipelines have a strong foundation for designing, deploying, and maintaining AI systems in production. Their experience with debugging, testing, and monitoring complex applications translates directly into building robust AI pipelines and inference services.

Which full-stack skills transfer directly to AI engineering?

Backend development, API design, cloud infrastructure, and DevOps skills transfer directly to AI engineering.

These skills are crucial for deploying AI models as services. For example, an engineer who can set up a REST API can expose a trained model to applications; someone familiar with cloud platforms such as AWS, Azure, or GCP can deploy models at scale; and experience with CI/CD pipelines enables efficient management of versioned model deployments. These competencies reduce the learning curve when moving into AI engineering.

What gaps do full-stack developers usually have when moving into AI?

Full-stack developers often lack hands-on experience with machine learning workflows, data pipelines, and model lifecycle management.

Key gaps include understanding the distinction between training and inference, handling large-scale datasets, monitoring model performance over time, and addressing model drift or bias. While they may be comfortable building scalable software, they usually need targeted upskilling in applied machine learning, feature engineering, and MLOps practices to manage AI systems end-to-end.

Is backend or frontend experience more valuable for AI engineering?

Backend experience is generally more valuable than frontend experience for AI engineering.

AI Engineers spend most of their time on services, data pipelines, infrastructure, and performance optimisation. Frontend skills are helpful when integrating AI into user-facing applications. Still, the bulk of AI engineering work involves designing reliable pipelines, monitoring models, and ensuring that inference systems perform efficiently at scale. Strong backend skills reduce friction in these tasks and accelerate the transition.

What skills are required to become an AI Engineer in 2026?

An AI Engineer needs a combination of software engineering, applied machine learning, data management, and MLOps skills to design, deploy, and maintain AI systems in production.

The role builds on core programming and backend knowledge while adding AI-specific skills in model training, deployment, monitoring, and optimisation. Mastery of these areas ensures that AI systems are reliable, scalable, and integrated with real-world applications.

What programming languages should an AI Engineer master?

Python remains the primary language for AI engineering, complemented by SQL and, optionally, Java, C++, or Go for high-performance systems.

Python is essential for ML frameworks like TensorFlow, PyTorch, and scikit-learn. SQL is needed for data querying and feature engineering, while other languages may be required for latency-critical inference systems.

How much machine learning theory does an AI Engineer need?

Applied machine learning knowledge is more important than deep theoretical expertise.

AI Engineers should understand supervised and unsupervised learning, model evaluation metrics, feature engineering, and training/inference workflows. The focus is on applying models effectively in production rather than publishing research.

What system design skills matter most for AI engineering?

AI Engineers need system design skills for scalable, maintainable, and fault-tolerant AI pipelines.

This includes designing APIs for model serving, orchestrating microservices, integrating with cloud platforms, and planning for monitoring, logging, and observability in production environments.

How important is data engineering for AI Engineers?

Data engineering is critical, as AI models depend on clean, structured, and accessible data.

AI Engineers should understand data pipelines, ETL processes, feature stores, and the handling of streaming and batch data at scale. Collaborating with data engineers ensures reliable input for training and inference.

<thead>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Skill Category</th>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Full-Stack Developer</th>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">AI Engineer</th>

</tr>

</thead>

<tbody>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Programming Languages</td>

<td style="padding: 12px;">JavaScript, Python, HTML/CSS, SQL</td>

<td style="padding: 12px;">Python (ML frameworks), SQL, optionally Java/C++/Go</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Machine Learning</td>

<td style="padding: 12px;">Basic familiarity possible (optional)</td>

<td style="padding: 12px;">Applied ML, model evaluation, feature engineering, training/inference workflows</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">System Design</td>

<td style="padding: 12px;">APIs, microservices, backend architecture</td>

<td style="padding: 12px;">Scalable AI pipelines, model serving APIs, observability, cloud deployment</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Data Engineering</td>

<td style="padding: 12px;">Database management, basic ETL</td>

<td style="padding: 12px;">Data pipelines, feature stores, batch & streaming processing, collaboration with data engineers</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">DevOps / MLOps</td>

<td style="padding: 12px;">CI/CD, monitoring, deployment pipelines</td>

<td style="padding: 12px;">MLOps pipelines, model versioning, monitoring model drift, automated retraining</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Cloud Platforms</td>

<td style="padding: 12px;">AWS, Azure, GCP (general services)</td>

<td style="padding: 12px;">Cloud ML services (SageMaker, Azure ML, Vertex AI), scalable model deployment, GPU/TPU utilisation</td>

</tr>

</tbody>

</table>

What is the recommended AI Engineer roadmap for full-stack developers?

The recommended AI Engineer roadmap for full-stack developers is a structured sequence of skills, tools, and applied projects that build on existing software expertise while adding AI-specific capabilities.

A key stage in this roadmap is moving a projectfrom prototype to production, which requires architectural foresight and resilient data pipelines.

The roadmap is designed to transition developers from building traditional applications to delivering production-ready AI systems, covering programming, machine learning, data pipelines, MLOps, cloud deployment, and system monitoring.

Stage 1 – Strengthen Core AI and Python Skills

Before applying AI in production, full-stack developers should master Python and key machine learning libraries.

Focus areas:

Python for ML: NumPy, pandas, scikit-learn

Data manipulation and feature engineering

Basic supervised and unsupervised learning

Version control and reproducible experiments

Stage 2 – Learn Applied Machine Learning

Develop practical experience with real ML models and datasets.

Focus areas:

Train and evaluate regression, classification, and clustering models.

Model evaluation metrics (accuracy, precision, recall, F1-score).

Handling overfitting, bias, and data preprocessing.

Hands-on projects like predicting user behaviour or recommendations.

Stage 3 – Build Data Pipelines and Feature Stores

Understand data engineering workflows that feed production AI systems.

Focus areas:

ETL pipelines for structured and unstructured data

Feature stores for reusable datasets

Batch and streaming processing

Collaboration with data engineering teams

Stage 4 – Deploy and Operate Models with MLOps

Learn MLOps principles to deploy models reliably in production.

Focus areas:

Model serving with REST APIs or gRPC

Containerisation (Docker) and orchestration (Kubernetes)

Continuous integration / continuous deployment (CI/CD) for models

Model monitoring, versioning, and automated retraining

Stage 5 – Scale AI Systems on Cloud Platforms

Apply cloud infrastructure to support production AI workloads.

Focus areas:

Cloud ML services: AWS SageMaker, Azure ML, Vertex AI

GPU/TPU utilisation and cost optimisation

Security, access control, and compliance

Observability and logging for large-scale AI systems

Stage 6 – Continuous Learning and Advanced Skills

AI Engineers need to evolve continuously with new tools and methods.

Focus areas:

Advanced ML: NLP, computer vision, reinforcement learning (optional)

Automation and orchestration of pipelines

Experimentation with new AI frameworks and libraries

Collaboration with cross-functional teams to deliver business value

<thead>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Stage</th>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Focus Areas</th>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Practical Actions / Projects</th>

</tr>

</thead>

<tbody>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Stage 1 – Core AI & Python</td>

<td style="padding: 12px;">Python, NumPy, pandas, scikit-learn, data manipulation, basic ML</td>

<td style="padding: 12px;">Build small ML projects: regression, classification; use version control; experiment reproducibly</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Stage 2 – Applied ML</td>

<td style="padding: 12px;">Supervised/unsupervised learning, model evaluation, bias handling</td>

<td style="padding: 12px;">Projects with real datasets, e.g., recommendation engines, user behaviour prediction</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Stage 3 – Data Pipelines</td>

<td style="padding: 12px;">ETL workflows, feature stores, batch/stream processing</td>

<td style="padding: 12px;">Build a data pipeline feeding features into a ML model; integrate with database or cloud storage</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Stage 4 – MLOps</td>

<td style="padding: 12px;">Model serving, Docker/Kubernetes, CI/CD, monitoring</td>

<td style="padding: 12px;">Deploy model APIs, setup monitoring dashboards, implement CI/CD for model updates</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Stage 5 – Cloud AI Systems</td>

<td style="padding: 12px;">AWS SageMaker, Azure ML, Vertex AI, GPU/TPU utilisation, security, observability</td>

<td style="padding: 12px;">Deploy models at scale, implement logging/alerting, optimise cost/performance</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Stage 6 – Continuous Learning</td>

<td style="padding: 12px;">Advanced ML (NLP, CV, RL), new frameworks, team collaboration</td>

<td style="padding: 12px;">Explore new AI libraries, run experimental projects, contribute to cross-functional initiatives</td>

</tr>

</tbody>

</table>

Industry trends reported in the Stanford AI Index show the importance of a roadmap defined.

What are the recommended tools and platforms for AI Engineers in 2026?

AI Engineers rely on a combination of programming libraries, ML frameworks, MLOps platforms, and cloud services to build, deploy, and maintain AI systems in production.

Using the right tools accelerates development, ensures reliability, and simplifies scaling of AI workloads.

Which programming libraries and ML frameworks are essential?

Python libraries such as NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, and PyTorch are essential for AI engineering.

These frameworks enable data manipulation, model training, evaluation, and deployment. AI Engineers often combine them to prototype models quickly and implement production-ready solutions.

What MLOps and orchestration tools should AI Engineers know?

MLOps tools such as MLflow, Kubeflow, and TFX help manage the model lifecycle, versioning, and deployment pipelines.

Containerisation tools such as Docker and orchestration platforms like Kubernetes allow AI systems to scale reliably. CI/CD integration ensures that models can be updated safely and continuously.

Which cloud platforms support production AI workloads?

Cloud platforms like AWS SageMaker, Azure ML, and Google Vertex AI provide scalable infrastructure, prebuilt ML services, and GPU/TPU support.

They simplify model deployment, monitoring, and retraining. AI Engineers can focus on model quality while leveraging cloud services for performance, cost optimisation, and observability.

<thead>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Category</th>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Tools / Platforms</th>

<th style="padding: 12px; text-align: left;">Purpose</th>

</tr>

</thead>

<tbody>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Programming / ML Frameworks</td>

<td style="padding: 12px;">Python, NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch</td>

<td style="padding: 12px;">Data manipulation, model training, evaluation, and deployment</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">MLOps & Orchestration</td>

<td style="padding: 12px;">MLflow, Kubeflow, TFX, Docker, Kubernetes</td>

<td style="padding: 12px;">Model lifecycle management, versioning, containerisation, and scalable deployment</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Cloud Platforms</td>

<td style="padding: 12px;">AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI</td>

<td style="padding: 12px;">Scalable model hosting, GPU/TPU acceleration, monitoring, retraining, and cost optimisation</td>

</tr>

<tr>

<td style="padding: 12px; font-weight: bold;">Experimentation & Collaboration</td>

<td style="padding: 12px;">Jupyter Notebook, Colab, GitHub, DVC</td>

<td style="padding: 12px;">Rapid prototyping, version control, dataset management, team collaboration</td>

</tr>

</tbody>

</table>

Final Thoughts

Transitioning from full-stack developer to AI Engineer in 2026 builds on your existing software skills while adding applied ML, MLOps, and cloud deployment. Focusing on the model lifecycle, system design, and scalable AI pipelines helps ensure reliable production systems.

Ready to accelerate your AI journey? Contact us today to see how our team can help you implement this roadmap and succeed as an AI Engineer.

Frequently Asked Questions (FAQ)

What is an AI Engineer?

An AI Engineer designs, deploys, and maintains AI-powered systems in production.

They combine software engineering, applied machine learning, and infrastructure skills to ensure models are reliable, scalable, and integrated into real-world applications.

How can a full-stack developer become an AI Engineer?

A full-stack developer can become an AI Engineer by learning applied ML, MLOps, data pipelines, and cloud deployment.

Core software skills transfer directly, while new AI-specific competencies are gained through structured learning and hands-on projects.

What skills are most important for AI Engineers in 2026?

Critical skills include Python programming, applied machine learning, data engineering, MLOps, system design, and cloud platforms.

These skills enable AI Engineers to build production-ready AI systems that are reliable, maintainable, and scalable.

What tools do AI Engineers use?

AI Engineers use Python libraries (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), MLOps tools (MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes), and cloud platforms (AWS SageMaker, Azure ML, Vertex AI).

These tools support model training, deployment, monitoring, and scaling in production environments.

How long does it take to transition from a full-stack developer to an AI Engineer?

The transition typically takes 6–12 months, depending on prior experience and learning pace.

Following a structured roadmap—covering Python, applied ML, data pipelines, MLOps, and cloud deployment—accelerates the process.

Is backend or frontend experience more valuable for AI engineering?

Backend experience is generally more valuable, as AI Engineers focus on services, data pipelines, and infrastructure.

Frontend skills support the integration of AI into user-facing applications but are secondary to system scalability and reliability.

Do AI Engineers need a deep understanding of ML theory?

No, applied ML skills are more important than deep theoretical knowledge.

AI Engineers should understand model workflows, evaluation metrics, and feature engineering to deploy and maintain reliable AI systems in production.

Alexandra Mendes

Alexandra Mendes ist Senior Growth Specialist bei Imaginary Cloud und verfügt über mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Erstellung von Texten über Softwareentwicklung, KI und digitale Transformation. Nach Abschluss eines Frontend-Entwicklungskurses erwarb Alexandra einige praktische Programmierkenntnisse und arbeitet nun eng mit technischen Teams zusammen. Alexandra ist begeistert davon, wie neue Technologien Wirtschaft und Gesellschaft prägen. Sie liebt es, komplexe Themen in klare, hilfreiche Inhalte für Entscheidungsträger umzuwandeln.

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November 21, 2024

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Top 10 Unternehmen für Industrie 4.0-Softwareentwicklung im Jahr 2025

Entdecken Sie die besten Unternehmen für Industrie 4.0-Softwareentwicklung und erfahren Sie, wie Sie den richtigen Partner auswählen, um Innovation, Effizienz und Geschäftswachstum voranzutreiben.

Alexandra Mendes

January 9, 2025

Wirtschaft, Datenwissenschaft

Generative KI: Wie sie die Branchen im Jahr 2025 verändert

Erfahren Sie, wie generative KI das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, den Einzelhandel und andere Branchen neu gestaltet, Innovationen vorantreibt und neue Wachstumschancen eröffnet.

Alexandra Mendes

March 13, 2025

Geschäft

Top 10 Unternehmen für Produktentwicklung im Jahr 2025

Entdecken Sie die 10 wichtigsten Produktentwicklungsunternehmen, die wichtigsten Vorteile und Expertentipps, um den richtigen Partner für Ihren Geschäftserfolg auszuwählen.

Alexandra Mendes

December 19, 2024

Geschäft

Top 10 Unternehmen für Anwendungsmodernisierung im Jahr 2025

Entdecken Sie die 10 führenden Unternehmen für Anwendungsmodernisierung und erfahren Sie, wie Sie den richtigen Partner auswählen, um Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen.

Alexandra Mendes

December 12, 2024

Geschäft

Die Rolle der KI in der Softwarearchitektur: Trends und Innovationen

Erfahren Sie, wie KI die Softwarearchitektur durch Automatisierung, Sicherheit und Skalierbarkeit verändert. Erkunden Sie die wichtigsten Trends und Innovationen.

Alexandra Mendes

February 13, 2025

Geschäft, Entwicklung

Die 10 wichtigsten Herausforderungen und Lösungen bei der SaaS-Implementierung

Entdecken Sie die wichtigsten Herausforderungen bei der SaaS-Implementierung, von der Datenmigration bis hin zur Benutzerakzeptanz, und wie Sie diese für eine reibungslose Bereitstellung bewältigen können.

Alexandra Mendes

October 4, 2024

Geschäft, Entwicklung

So wählen Sie den besten Tech-Stack für Ihr SaaS

Erfahren Sie, wie Sie den richtigen Tech-Stack für Ihr SaaS-Produkt auswählen. Erkunden Sie die wichtigsten Faktoren für Skalierbarkeit, Leistung und langfristigen Erfolg.

Alexandra Mendes

October 17, 2024

Geschäft

Technischer Leitfaden zur effektiven Skalierung von SaaS-Produkten

Optimieren Sie Ihre SaaS-Infrastruktur und Ihren Entwicklungsprozess mit bewährten Strategien für eine effiziente Skalierung bei gleichbleibender Leistung und Sicherheit.

Alexandra Mendes

November 7, 2024

Entwicklung

Warum wir Ruby on Rails für Javascript und Node.js aufgegeben haben

Wir haben aufgehört, Ruby on Rails für unsere neuen Projekte zu verwenden, und haben JavaScript und Node.js als bessere Wahl eingeführt. Finden Sie genau heraus, warum wir das getan haben.

Tiago Franco

September 19, 2018

Geschäft

Erkunden Sie LeadDev Berlin 2024 for the development schnellerer Software

Discover the umsetzbare erkenntnisse von LeadDev Berlin 2024, to improve the speed and efficiency of software implementation with nearshore development strategies.

Alexandra Mendes

October 30, 2024

Geschäft, Entwicklung

Leitfaden zu den besten Skalierbarkeitsmustern für verteilte Systeme

Entdecken Sie wichtige Skalierbarkeitsmuster, um Ihre verteilten Systeme effizient, zuverlässig und bereit für eine nahtlose Skalierung zu halten.

Alexandra Mendes

September 19, 2024

Entwicklung

Warum Python für die Webentwicklung verwenden?

Python ist eine anpassungsfähige, vielseitige und hocheffiziente Programmiersprache, die dynamische Eingabefunktionen bietet. Lernen Sie die Vorteile in unserem Blogbeitrag kennen.

Tiago Madeira

December 24, 2020

Entwicklung. Geschäft

Die besten Arten von Softwarearchitekturmustern erklärt

Was sind die Arten von Softwarearchitekturmustern? Informieren Sie sich über ihre Unterschiede, Anwendungsfälle und Tipps, um das richtige Modell für Ihren Erfolg auszuwählen.

Alexandra Mendes

January 16, 2025

Geschäft

Top 10 Agenturen für Softwarearchitektur im Jahr 2025

Entdecken Sie die 10 besten Agenturen für Softwarearchitektur, die Expertenlösungen zur Skalierung Ihres Unternehmens anbieten. Finden Sie den perfekten Partner für Ihr nächstes Projekt!

Alexandra Mendes

December 5, 2024

Geschäft

LeadDev Berlin 2024 — Der inoffizielle Leitfaden, den man unbedingt lesen muss

Entdecken Sie LeadDev Berlin 2024! Erhalten Sie wichtige Einblicke in die Themen Führung, Netzwerke und Workshops, um die Leistung und den Erfolg Ihres Tech-Teams zu steigern.

Alexandra Mendes

October 11, 2024

Entwicklung, Geschäft

Warum DevOps für Cloud-Lösungsarchitekten von entscheidender Bedeutung ist

Erfahren Sie, wie DevOps Cloud-Architekten dabei unterstützt, skalierbare, sichere und effiziente Cloud-Umgebungen zu schaffen, die den Geschäftserfolg fördern.

Alexandra Mendes

September 16, 2024

Geschäft, Entwicklung

Dokumentation zur Softwarearchitektur, Best Practices und Tools

Erkunden Sie die Dokumentation zur Softwarearchitektur: ihre Bedeutung, bewährte Methoden und Tools für die Erstellung einer effektiven und übersichtlichen Dokumentation.

Alexandra Mendes

February 6, 2025

Geschäftsentwicklung

Softwarearchitekturdiagramme beherrschen: Ein Leitfaden, den Sie unbedingt lesen müssen

Erfahren Sie, wie Sie ein Softwarearchitekturdiagramm erstellen, um die Kommunikation zwischen technischen und Geschäftsteams mit umsetzbaren Tipps und Best Practices zu verbessern.

Alexandra Mendes

January 23, 2025

Geschäft

Die 10 besten Unternehmen für die Entwicklung generativer KI

Suchen Sie nach generativen KI-Lösungen? Erkunden Sie Top-Unternehmen, erhalten Sie Expertentipps und erfahren Sie, wie Sie den besten Partner für Ihre Geschäftsanforderungen auswählen.

Alexandra Mendes

January 14, 2025

Geschäft

Top 10 Unternehmen für Plattformtechnik im Jahr 2025

Entdecken Sie die 10 besten Unternehmen für Plattformtechnik, Expertentipps zur Auswahl des besten Partners und die Vorteile von Plattform-Engineering-Dienstleistungen.

Alexandra Mendes

January 7, 2025

Entwicklung

Ruby on Rails: Die beste Wahl für Marktplätze

Erfahren Sie mehr über verschiedene Arten von Online-Marktplätzen und wie Ruby on Rails das perfekte Framework sein kann — entwickeln Sie Ihr eigenes.

Tiago Madeira

September 3, 2020

Geschäft, Entwicklung

So bauen Sie ein leistungsstarkes SaaS-Entwicklungsteam auf

Stellen Sie das ideale Team für Ihr SaaS-Projekt mit Schlüsselrollen, Strategien und Tipps für eine reibungslose Zusammenarbeit zusammen, um Erfolg und Wachstum effektiv voranzutreiben.

Alexandra Mendes

October 24, 2024

Entwicklung, Geschäft

Top 5 Cloud-Dienstanbieter im Jahr 2025: Vergleichen Sie die besten Plattformen

Entdecken Sie die besten Cloud-Dienstanbieter. Vergleichen Sie Funktionen, Anwendungsfälle sowie Vor- und Nachteile, um den richtigen CSP für Ihr Unternehmen auszuwählen.

Alexandra Mendes

April 10, 2025

Entwicklung, Geschäft

Die besten Artifact Repository-Tools für effiziente Softwareentwicklung

Vergleichen Sie führende Tools für Artefakt-Repositorys, um die Leistung zu steigern, Pipelines zu automatisieren und Ihren Entwicklungsprozess konsistent und sicher zu gestalten.

Alexandra Mendes

April 3, 2025

Geschäft

Die 10 besten Unternehmen für digitale Transformation in Großbritannien für 2025

Entdecken Sie die besten Unternehmen für digitale Transformation in Großbritannien für 2025. Erschließen Sie Wachstum mit fachkundiger Beratung und modernsten Lösungen!

Alexandra Mendes

March 27, 2025

Geschäft, Entwicklung

So verwenden Sie Generative KI für die App-Entwicklung

Erfahren Sie anhand von Tools, Strategien und Beispielen aus der Praxis, wie generative KI die App-Entwicklung verändert. Entwickeln Sie intelligentere Apps schneller!

Alexandra Mendes

March 20, 2025

Geschäft

Die 10 besten agilen Beratungsunternehmen im Jahr 2025

Entdecken Sie die besten Agile-Beratungsunternehmen, Expertentipps zur Auswahl des richtigen Partners und die Vorteile der agilen Transformation für Ihr Unternehmen!

Alexandra Mendes

December 26, 2024

Geschäft

Warum benötigen Sie einen Backend-Entwickler, um Ihrem Team beizutreten?

In diesem Artikel wird erklärt, was ein Backend-Entwickler ist, und es werden die wichtigen Fähigkeiten beschrieben, die bei der Suche nach einem großartigen Backend-Entwickler zu berücksichtigen sind.

Mariana Berga

August 5, 2021

Unsere Reise, Geschäft

Financial Times zeichnet das Wachstum von Imaginary Cloud aus

Erfahren Sie, wie Imaginary Cloud auf die FT-1000-Liste gekommen ist und wie seine Dienste zur digitalen Transformation zum Geschäftserfolg beitragen.

Alexandra Mendes

March 5, 2025

Geschäft

Was ist IT-Change Management? Ein vollständiger Leitfaden

Erfahren Sie, wie IT-Change Management Risiken minimiert, Ausfallzeiten verhindert und die Effizienz verbessert. Informieren Sie sich über die Prozesse, Typen und Best Practices des Unternehmens.

Alexandra Mendes

February 20, 2025

Entwicklung

Wozu wird Node.js verwendet?

Node.js ist eine Open-Source-Javascript-Laufzeitumgebung zum Ausführen und Ausführen von Webanwendungen außerhalb eines Browsers. Erfahren Sie hier mehr über ihre Einsatzmöglichkeiten und Funktionen.

Anjali Ariscrisna, Diogo Laia

December 30, 2021

Entwicklung

Yarn vs NPM: Welchen Paketmanager sollte ich verwenden?

Yarn vs NPM sind beliebte Paketmanager unter JavaScript- und Node.js Entwicklern. Sie erleichtern den Umgang mit den Abhängigkeiten eines Projekts. Erfahren Sie, wie NPM und Yarn im Vergleich zueinander abschneiden und welche Funktionen die Zusammenarbeit mit den beiden besser machen als die anderen.

Anjali Ariscrisnã, Andre Santos

May 5, 2022

Geschäft, unsere Reise

Imaginary Cloud: Am besten bewerteter Softwareentwickler

Erfahren Sie, warum Imaginary Cloud von The Manifest als einer der am häufigsten bewerteten Softwareentwickler Portugals gefeiert wird. Entdecken Sie unseren Erfolg!

Alexandra Mendes

August 28, 2024

Entwicklung, Design

Ihr Leitfaden für ein erfolgreiches Website-Redesign

Denken Sie darüber nach, Ihre Website neu zu gestalten, sind sich aber nicht sicher, wie Sie anfangen sollen? In diesem Handbuch erfahren Sie, wie Sie eine Website neu gestalten.

Alexandra Mendes

September 1, 2022

Geschäft

Was ist Technical Debt und wie kann man damit umgehen?

Technisches Schuldenmanagement macht den Unterschied zwischen einem erfolgreichen und einem erfolglosen Softwareprojekt aus. Das Ignorieren oder Versäumnis, technische Schulden zu erkennen, kann zu höheren Entwicklungskosten und niedrigen finanziellen Renditen führen.

Anjali Ariscrisnã

April 29, 2022

Geschäft, Entwicklung

Entwicklung von Web-Apps: Der ultimative Leitfaden für 2025

Möchten Sie eine Web-App für Ihr Unternehmen erstellen? Schauen Sie sich diesen umfassenden Leitfaden für die Entwicklung von Web-Apps an, von der Planung bis zur Ausführung.

Alexandra Mendes

December 8, 2022

Geschäft

Die besten Beispiele für digitale Transformation, die Sie kennen müssen

Sehen Sie sich unsere Top-Beispiele für digitale Transformation an. Erfahren Sie, wie erfolgreiche Unternehmen Technologie nutzen, um in der heutigen digitalen Welt zu wachsen und die Nase vorn zu haben.

Alexandra Mendes

November 10, 2023

Entwicklung

Was ist plattformübergreifende App-Entwicklung?

Bei der plattformübergreifenden App-Entwicklung wird Software erstellt, die mit mehreren mobilen Betriebssystemen kompatibel ist. Schauen Sie sich an, wie es funktioniert, welche Frameworks, Sprachen und Tools Sie verwenden können und wie Unternehmen davon profitieren.

Anjali Ariscrisnã, Pedro Guerreiro

May 12, 2022

Geschäft

Was ist ein marktfähiges Mindestprodukt (MMP)? Ein Leitfaden

Erfahren Sie, was ein Minimum Marketable Product (MMP) ist und wie es dazu beiträgt, die Softwareentwicklung zu rationalisieren, Kosten zu sparen und die Erfolgschancen von Produkten zu erhöhen.

Alexandra Mendes

February 2, 2023

Entwicklung

Was ist CodePen und wie benutzt man ihn?

Erfahren Sie, wie Frontend-Entwickler CodePen verwenden, um UI-Komponenten zu erstellen, sich von der Community inspirieren zu lassen und schneller zu programmieren!

Patrícia Silva

July 10, 2020

Entwicklung

WebSockets und Action-Kabel in Rails 5

Rails 5 ist da und hat einen aufregenden Kumpel! Lassen Sie uns Action Cable begrüßen, das neuartige Framework, das die WebSocket-Kommunikation in Rails integriert.

Mario Cardoso

March 24, 2016

Entwicklung

Was ist SecOps? Eine Einführung, die man unbedingt lesen muss

Entdecken Sie die Grundlagen von SecOps: seine Definition, Tools und Vorteile im Bereich IT-Sicherheit. Lesen Sie diesen umfassenden Leitfaden für eine sichere technische Zukunft.

Alex Gamela

October 8, 2021

Entwicklung

Welche Zukunft hat Apples Swift?

Apples Swift hat die App-Entwicklung für iOS und macOS stark verändert, aber wie gut wird sie auf lange Sicht sein, wenn ihre Popularität sinkt?

Tiago Reis

June 7, 2018

Entwicklung

Was ist Softwarearchitektur und warum ist sie wichtig

Anstatt über eine bestimmte Technologie zu sprechen, werde ich hier darüber sprechen, was Softwarearchitektur ist und wie viele Fehler Sie dadurch vermeiden können.

Miguel Campião

January 23, 2015

Geschäft

Was ist Personalaufstockung? Der ultimative Leitfaden

In unserem Leitfaden werden die Vorteile einer Personalaufstockung untersucht. Wählen Sie das richtige Modell, senken Sie die Kosten und steigern Sie die Produktivität mit externen Talenten.

Alexandra Mendes

October 19, 2023

Geschäft

Die 10 besten Ruby on Rails-Entwicklungsunternehmen des Jahres 2025

Entdecken Sie führende Ruby on Rails-Entwicklungsunternehmen. Erfahren Sie, wie Sie einen perfekten Partner auswählen, der die reibungslose Softwareentwicklung Ihres Projekts vorantreibt.

Alexandra Mendes

September 14, 2023

Geschäft

Die 10 besten Node.JS Entwicklungsunternehmen des Jahres 2025

Entdecken Sie die am besten bewerteten Node-Entwicklungsunternehmen! Steigern Sie Ihr Geschäftswachstum und steigern Sie den Erfolg mit Hilfe dieser Marktführer.

Alexandra Mendes

August 25, 2023

Entwicklung

Die 10 besten Tech-Stacks für Softwareentwicklung im Jahr 2025

Entdecken Sie die besten Tech-Stacks für die Softwareentwicklung im Jahr 2025. Vergleichen Sie ihre Vor- und Nachteile und Anwendungsfälle und finden Sie den richtigen Stack für Ihr Projekt.

Alexandra Mendes, Tiago Franco

March 30, 2023

Geschäft

Digitalisierung, Digitalisierung und digitale Transformation?

Verschaffen Sie sich ein klares Verständnis der Unterschiede zwischen Digitalisierung, Digitalisierung und Transformation. Erfahren Sie, wie Sie Ihr Unternehmen zukunftssicher machen können.

Alexandra Mendes

January 25, 2024

Geschäft

Was ist grüne Technologie? Innovation für Nachhaltigkeit

Erfahren Sie, was grüne Technologie ist und wie sie eine nachhaltige Zukunft gestaltet. Erfahren Sie mehr über umweltfreundliche Praktiken und wie sie die Industrie revolutionieren.

Alexandra Mendes

May 10, 2024

Entwicklung

TypeScript vs JavaScript: Welches ist besser?

Dieser Artikel versucht, die Hauptunterschiede zwischen TypeScript und JavaScript zu erklären. Außerdem werden wir besprechen, welches besser ist und ob es sich um OOP handelt.

Mariana Berga, Rute Figueiredo

May 6, 2021

Entwicklung

Waterfall vs Agile: Wann sollte man es verwenden?

Wenn es um Softwareentwicklung geht, sind Waterfall und Agile die beliebtesten Methoden. Aber welche passt besser zu Ihrem Projekt?

Sandro Cantante

December 5, 2018

Entwicklung

UI Developer: eine Mischung aus Design und Frontend

Lernen Sie die Hauptaufgaben eines UI-Entwicklers kennen und erfahren Sie, wie Sie einer werden. Finden Sie außerdem heraus, welche Technologien sie verwenden, und schauen Sie sich eingehend an, wie UI-Prinzipien zur Frontend-Entwicklung beitragen.

Patrícia Silva

August 27, 2020

Geschäft

Die 10 besten React-Entwicklungsunternehmen des Jahres 2025

Entdecken Sie die Vorreiter des Jahres 2025 in der Technologiebranche. In unserem umfassenden Bericht sind die 10 führenden Unternehmen in der React-Entwicklung aufgeführt.

Alexandra Mendes

August 17, 2023

Geschäft

Was ist digitale Transformation? Alles was Sie wissen müssen

Erfahren Sie in diesem Artikel, was die digitale Transformation ist, wie wichtig sie ist, welche Treiber, Strategien und mehr für eine erfolgreiche Unternehmenstransformation sie hat.

Alexandra Mendes

November 16, 2023

Entwicklung

Die 6 besten API-Testtools

Dieser Artikel enthält die sechs besten API-Testtools. Darüber hinaus erklären wir auch, was eine API ist und welche Vorteile API-Tests haben.

Mariana Berga

August 12, 2021

Geschäft

Top 10 SaaS-Entwicklungsunternehmen im Jahr 2025

Entdecken Sie den Schlüssel zum digitalen Erfolg mit unserem Leitfaden zur Auswahl des besten Software-as-a-Service (SaaS) -Entwicklungsunternehmens.

Alexandra Mendes

January 4, 2024

Geschäft

Top 10 Python-Softwareentwicklungsunternehmen des Jahres 2025

Entmystifizieren Sie Python-Softwareentwicklungsunternehmen und entdecken Sie unsere Top-Tipps und ihre wichtigsten Eigenschaften. Beginnen Sie jetzt mit dem Aufbau Ihrer digitalen Erfolgsgeschichte.

Alexandra Mendes

August 11, 2023

Geschäft

Die 8 wichtigsten Modelle für den Lebenszyklus der Softwareentwicklung (SDLC)

Erkunden Sie die wichtigsten SDLC-Methoden und wählen Sie die beste für Ihr Softwareentwicklungsprojekt aus. Lesen Sie einen vollständigen Leitfaden zu Agile, Waterfall und mehr.

Alexandra Mendes

November 2, 2023