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Lerne den Dozenten kennen: Fiodar Sazanavets über Azure, KI-Engineering und echte Cloud-Kompetenzen für den Job

In dieser Folge unserer Reihe „Meet the Instructor“ sprechen wir mit Fiodar Sazanavets, einem Software Engineer mit Schwerpunkt .NET, C#, Azure und KI-Engineering.
Aktualisiert 12. Mai 2026  · 5 Min. lesen

Fiodar hat viele Jahre im Microsoft-Stack gearbeitet und begann vor fast einem Jahrzehnt mit Azure, als Unternehmen rasant von On-Premises-Infrastruktur in die Cloud wechselten. Er war auch direkt bei Microsoft tätig und hat an Azure-bezogenen Projekten mitgewirkt.

Heute liegt sein Fokus stark auf KI-Engineering – darunter der Aufbau von KI-Agenten und die Integration von KI-Systemen in Unternehmensumgebungen.

Vom .NET-Entwickler zum Cloud- & KI-Engineer

Fiodars Einstieg in Azure war ein natürlicher Schritt. Als .NET-Entwickler im Microsoft-Ökosystem wurde Azure zur bevorzugten Cloud-Plattform. In den vergangenen Jahren hat er Azure täglich in einer beeindruckenden Bandbreite von Branchen eingesetzt, unter anderem in:

  • Intelligenten Handelssystemen (elektronische Regaletiketten)
  • Bahninformationssystemen und IoT-Geräten
  • Finanzwesen
  • Sicherheits- und Brandmeldesystemen
  • Groß angelegten wissenschaftlichen Organisationen
  • Industriellen KI-Systemen

Aktuell entwickelt er KI-Agenten und setzt ereignisgesteuerte Infrastrukturen mit Tools wie Azure Event Grid, Event Hubs, Service Bus, Azure AI Search und Machine-Learning-Tools um. Diese Praxiserfahrung aus dem Enterprise-Umfeld fließt direkt in die Kurse ein, die er für DataCamp entwickelt hat.

Warum Azure für Entwicklerinnen und Entwickler „unverzichtbar" ist

Auf die Frage, Azure-Entwicklung mit einem Wort zu beschreiben, wählte Fiodar: „Unverzichtbar“.

Seine Begründung? Nahezu jedes Unternehmen setzt heute in irgendeiner Form auf Cloud-Systeme. Azure bietet:

  • Skalierbare Infrastruktur
  • Werkzeuge für ereignisgesteuerte Architekturen
  • KI-Services
  • Umfassende Dokumentation und Zertifizierungen
  • Nahtlose Integration in den Microsoft-Stack

Für alle, die mit .NET, C# oder SQL Server arbeiten, sind Azure-Kompetenzen besonders wertvoll, da Unternehmen mit Microsoft-Technologien häufig Azure als Cloud-Plattform nutzen.

Die größte Hürde beim Lernen von Azure

Laut Fiodar ist die größte Schwierigkeit für neue Azure-Entwicklerinnen und -Entwickler die schiere Komplexität von Cloud-Systemen. Nicht, weil Azure schlecht gestaltet wäre – im Gegenteil: Microsoft hat die Oberfläche so intuitiv wie möglich gemacht.

Die Herausforderung ist, dass moderne Cloud-Umgebungen Folgendes umfassen:

  • Software as a Service (SaaS)
  • Infrastructure as a Service (IaaS)
  • Ereignisgesteuerte Architektur
  • Nachrichtenbasierte Systeme

Diese Paradigmen unterscheiden sich grundlegend von klassischen On-Premises-Hostingmodellen.

Sein Rat? Lerne durch Ausprobieren und starte früh mit Infrastructure as Code, um wiederholbare, automatisierte Deployments aufzusetzen.

Das AZ-204-Azure-Lernprogramm bei DataCamp

Fiodar hat am DataCamp Microsoft Azure Developer Associate Lernprogramm mitgearbeitet – entwickelt für alle, die sich auf Microsofts AZ-204 vorbereiten. Er hat zwei praxisnahe Kurse erstellt:

1. Azure API Management

Dieser Kurs zeigt, wie du Azure API Management als zentrale „Eingangstür“ für deine APIs nutzt. Lernende üben:

  • Mehrere Backend-APIs über eine Managementebene zu verwalten
  • Sicherheit und Authentifizierung einzurichten
  • Rate Limits zu implementieren
  • API-Zugriffe in großem Maßstab zu steuern lynn-fiodar-interview

API Management ist entscheidend für Unternehmen, die Mobile-Apps oder verteilte Systeme mit sicherer Backend-Kommunikation bauen.

2. Ereignis- & Nachrichtengetriebene Architektur in Azure

In diesem Kurs arbeiten Lernende direkt mit:

  • Azure Service Bus
  • Storage Queues
  • Event Hubs
  • Event Grid

Fiodar erklärt, wie moderne Unternehmenssysteme für Echtzeit-Reaktionsfähigkeit auf diese Architekturen setzen. Beispiele:

  • Rückerstattungen verarbeiten, die automatische Benachrichtigungen auslösen
  • Chatsysteme betreiben, ohne ständiges Neuladen von Seiten
  • Event-Reaktionen im Social-Media-Stil ermöglichen

Das sind grundlegende Kompetenzen, um skalierbare, praxistaugliche Cloud-Systeme zu bauen.

Warum Praxislernen für Azure entscheidend ist

Einer der Hauptgründe, warum sich Fiodar für DataCamp entschieden hat?

„Learning by doing.“

Er nennt einen häufigen Fehler: Dokumentation auswendig zu lernen, statt zu üben. Mit DataCamps Cloud-Playground können Lernende:

  • In einer echten (eingeschränkten) Azure-Umgebung arbeiten
  • Service Bus, Event Grid und weitere Services einrichten
  • Infrastruktur direkt aufbauen – statt nur Folien oder Videos anzuschauen

Diese Hands-on-Erfahrung stärkt Behaltensleistung, Muskelgedächtnis und echtes Selbstvertrauen in der Azure-Oberfläche. Weil die Umgebung realen Enterprise-Setups entspricht, lassen sich die Kompetenzen direkt im Job anwenden.

Für wen eignen sich diese Azure-Kurse?

Über Zertifikatskandidatinnen und -kandidaten hinaus empfiehlt Fiodar die Kurse für:

  • Software Engineers, die mit cloudverbundenen Systemen arbeiten
  • Cloud Engineers
  • Systemadministratoren
  • Führungskräfte, die Cloud-Teams steuern
  • Entwicklerinnen und Entwickler, die Backends für Mobile- oder Enterprise-Apps bauen

Wenn du etwas entwickelst, das an ein Backend angebunden ist, wirst du sehr wahrscheinlich mit API-Management oder ereignisgesteuerten Systemen arbeiten.

Warum jetzt der richtige Zeitpunkt ist, Azure zu lernen

Wenn du aktuell nicht auf Azure entwickelst, ist Fiodars wichtigstes Argument einfach: Cloud-Kompetenzen sind übertragbar. Selbst wenn du später zu AWS oder Google Cloud wechselst, bleiben die Architekturprinzipien dieselben. Und im Microsoft-Ökosystem ist Azure-Wissen besonders strategisch.

Die wachsende Chance im KI-Engineering

Über die Cloud-Entwicklung hinaus betont Fiodar die Bedeutung des stark wachsenden Feldes KI-Engineering für Entwicklerinnen und Entwickler. Anders als in der klassischen Data Science fokussiert sich KI-Engineering auf:

  • Die Integration von KI-Modellen in produktive Systeme
  • Den Aufbau von Infrastruktur rund um KI
  • Die Anbindung von KI-Tools an Unternehmenssoftware

Mit der zunehmenden KI-Adoption steigt die Nachfrage nach Engineers, die KI-Systeme in den Betrieb überführen können – und Azure spielt eine zentrale Rolle, um diese Infrastruktur bereitzustellen.

Starte heute mit Azure-Kompetenzen

Ob du dich auf die AZ-204-Zertifizierung vorbereitest, Enterprise-APIs baust oder KI-Engineering erkundest – diese Kurse bieten dir echte Hands-on-Erfahrung mit Azure-Services:

Warte nicht, bis eine Kompetenzlücke entsteht. Baue heute praktische Cloud-Kompetenzen auf – nicht nur theoretisches Wissen.

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