Schulung · OpenAI Codex · Data Engineering

OpenAI Codex für Data Engineers

Mit OpenAI Codex Entwicklungsaufgaben delegieren: CLI und Cloud-Agent, AGENTS.md, Sandboxing, Freigaben und PR-Workflows im Team.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „OpenAI Codex für Data Engineers“ richtet sich an Rollen wie Data Engineers und Analytics Engineers, BI-Entwickler:innen mit ETL- und Data-Warehouse-Verantwortung und Plattform-Teams für Data Lakehouse und Streaming und zeigt Schritt für Schritt, wie OpenAI Codex im Bereich Data Engineering produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

OpenAI Codex ist ein Coding-Agent, der sowohl lokal als Kommandozeilenwerkzeug und IDE-Erweiterung als auch als Cloud-Agent arbeitet. Lokal liest Codex Ihr Repository, schlägt Änderungen vor und führt Befehle in einer abgesicherten Umgebung aus. In der Cloud bearbeitet Codex delegierte Aufgaben parallel in isolierten Containern und liefert die Ergebnisse als nachvollziehbare Diffs oder Pull Requests. In diesem zweitägigen Training lernen Sie, beide Arbeitsweisen sinnvoll zu kombinieren und Aufgaben so zu schneiden, dass der Agent sie zuverlässig erledigt.

Zentrale Themen sind Steuerung und Sicherheit: Mit AGENTS.md geben Sie Codex Projektwissen, Build- und Testbefehle sowie Konventionen mit. Sie konfigurieren Freigabemodi und Sandboxing, damit der Agent nur das tut, was Sie erlauben, und richten Cloud-Umgebungen mit passenden Setup-Skripten ein. Außerdem binden Sie Codex in Ihre Pull-Request-Workflows ein, nutzen automatisierte Code-Reviews und entwickeln Regeln dafür, welche Aufgaben im Team delegiert werden und wie die Ergebnisse vor dem Merge geprüft werden.

Data Engineers bauen und betreiben die Pipelines, auf denen Reporting, Analytics und KI-Anwendungen aufsetzen: Ingestion aus Quellsystemen, Transformationen in dbt oder Spark, Orchestrierung mit Airflow oder Dagster, Datenqualität und Governance im Data Warehouse oder Lakehouse. Ein großer Teil der Arbeit besteht aus SQL, Python, YAML und viel Detailwissen über Schemas und Abhängigkeiten. KI-Coding-Assistenten und Agenten beschleunigen diese Arbeit deutlich: Sie schreiben dbt-Modelle samt Tests und Dokumentation, optimieren langsame Abfragen, erstellen Airflow-DAGs, migrieren Legacy-ETL-Strecken und erklären komplexe Lineage. Weil Daten oft sensibel sind, gehört der verantwortungsvolle Umgang mit Schemas, Beispieldaten und Zugangsdaten zum Kern dieses Kurses.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Data Engineers und Analytics Engineers
  • BI-Entwickler:innen mit ETL- und Data-Warehouse-Verantwortung
  • Plattform-Teams für Data Lakehouse und Streaming
  • Entwickler:innen, die Legacy-ETL-Prozesse modernisieren

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Gewachsene ETL-Strecken in gespeicherten Prozeduren oder proprietären Tools ohne Tests
  • Langsame, teure Abfragen und ineffiziente Spark-Jobs
  • Fehlende Datenqualitätsprüfungen und unklare Verantwortlichkeiten für Datensätze
  • Lückenhafte Dokumentation von Datenmodellen, Lineage und Geschäftslogik

Das können Sie nach dem Training

  • Sie setzen Codex lokal und in der Cloud gezielt für passende Entwicklungsaufgaben ein.
  • Sie schreiben eine AGENTS.md, die den Agenten zuverlässig durch Ihr Projekt führt.
  • Sie konfigurieren Freigabemodi und Sandboxing passend zu Ihren Sicherheitsanforderungen.
  • Sie delegieren Aufgaben an den Cloud-Agenten und prüfen die Ergebnisse systematisch.
  • Sie setzen KI-Agenten für dbt-Modelle, Pipelines und SQL-Optimierung produktiv ein.
  • Sie modernisieren Legacy-ETL-Strecken mit KI-Unterstützung und sichern die Ergebnisse durch Abgleichstests ab.
  • Sie schützen sensible Daten, indem Sie mit Schemas, synthetischen Beispielen und minimalen Zugriffsrechten arbeiten.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Codex im Überblick: CLI, IDE und Cloud
  • Arbeitsweisen von Codex lokal und in der Cloud vergleichen
  • Codex CLI installieren, anmelden und im Repository starten
  • Interaktive Sitzungen, nicht-interaktive Ausführung und Modellwahl
  • Geeignete und ungeeignete Aufgaben für einen Coding-Agenten unterscheiden
Modul 2 Projektwissen mit AGENTS.md
  • AGENTS.md mit Build-, Test- und Lint-Befehlen aufbauen
  • Konventionen, Architekturhinweise und Verbote präzise formulieren
  • Verschachtelte AGENTS.md-Dateien für Monorepos und Teilprojekte nutzen
  • Wirksamkeit prüfen und Anweisungen iterativ verbessern
Modul 3 Sandboxing, Freigaben und Sicherheit
  • Freigabemodi von nur lesend bis weitgehend autonom bewusst wählen
  • Sandbox-Grenzen für Dateisystem und Netzwerkzugriff verstehen
  • Umgang mit Secrets, Abhängigkeiten aus dem Internet und Prompt Injection
  • Konfigurationsdateien für Team-Standards und sichere Voreinstellungen
Modul 4 Aufgaben an den Cloud-Agenten delegieren
  • Cloud-Umgebungen mit Setup-Skripten und Abhängigkeiten konfigurieren
  • Aufgaben mit klarem Ziel, Kontext und Abnahmekriterien formulieren
  • Mehrere Aufgaben parallel starten und Ergebnisse vergleichen
  • Logs und Testausgaben nutzen, um Lösungen nachzuvollziehen

Tag 2

Modul 5 PR-Workflows und Code-Review im Team
  • Ergebnisse als Pull Request übernehmen und nachbessern lassen
  • Automatisierte Code-Reviews durch Codex in GitHub einsetzen
  • Codex in Skripte und CI-Pipelines einbinden
  • Teamregeln für Delegation, Review-Pflichten und Verantwortlichkeiten festlegen
Modul 6 Praxislabor: Data Engineering
  • dbt-Modelle mit Tests
  • SQL-Abfragen optimieren
  • Airflow- und Dagster-Pipelines
  • Legacy-ETL migrieren
  • Datenqualität automatisieren
  • Spark-Jobs analysieren
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Data-Engineering-Prompts sollten Schemas und synthetische Beispieldaten statt echter personenbezogener Datensätze enthalten; Datenbank-Credentials und Connection Strings gehören nicht in den Kontext. Beachten Sie DSGVO-Grundsätze wie Zweckbindung und Datenminimierung, dokumentieren Sie Datenflüsse nachvollziehbar und prüfen Sie neue Python-Pakete und Konnektoren auf Lizenz und Supply-Chain-Risiken.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

dbt-Modelle mit Tests

Der Agent schreibt Staging-, Intermediate- und Mart-Modelle in dbt, ergänzt Schema-Tests, Quellendefinitionen und Beschreibungen und führt dbt build iterativ aus, bis Modelle und Tests erfolgreich durchlaufen.

SQL-Abfragen optimieren

Die KI analysiert Ausführungspläne, erkennt teure Joins, fehlende Partitionierung oder Clustering und schreibt Abfragen um, die weniger Daten scannen und reproduzierbar schneller laufen. Kostenersparnisse werden messbar belegt.

Airflow- und Dagster-Pipelines

Aus Anforderungen entstehen DAGs oder Assets mit sauberer Abhängigkeitsstruktur, Retries, Sensoren, Alerting und Backfill-Fähigkeit, inklusive Tests für Transformationslogik. Bestehende Namens- und Ordnerkonventionen werden dabei konsequent übernommen.

Legacy-ETL migrieren

Gespeicherte Prozeduren oder grafische ETL-Jobs werden analysiert, die Geschäftslogik dokumentiert und schrittweise in dbt- oder PySpark-Code überführt, abgesichert durch Abgleichsabfragen zwischen alt und neu. Abweichungen werden dokumentiert.

Datenqualität automatisieren

Der Assistent definiert Prüfungen für Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Wertebereiche und Aktualität, implementiert sie mit dbt-Tests oder Great Expectations und richtet Benachrichtigungen bei Verstößen ein. Verantwortliche werden direkt informiert.

Spark-Jobs analysieren

Spark-UI-Informationen und Logs werden ausgewertet, Skew, Shuffles und Speicherprobleme erkannt und Optimierungen wie Broadcast Joins, Repartitionierung oder Caching vorgeschlagen. Jede Optimierung wird durch Laufzeitvergleiche vor und nach der Änderung belegt.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Datenqualitäts-Dashboard

Eine kleine Webanwendung, die Testergebnisse aus dbt oder Datenqualitäts-Checks einliest und Trends, Ausreißer und betroffene Tabellen übersichtlich darstellt. Verantwortliche Teams sehen so sofort, wo Handlungsbedarf besteht.

Ingestion-Pipeline für eine REST-API

Eine Python-Pipeline, die Daten inkrementell aus einer API lädt, Schemaänderungen erkennt und die Ergebnisse partitioniert im Lakehouse ablegt. Fehlerhafte Datensätze werden gesondert protokolliert.

Lineage-Explorer

Ein Tool, das das dbt-Manifest ausliest und Abhängigkeiten zwischen Quellen, Modellen und Dashboards als interaktiven Graphen darstellt. So werden Auswirkungen von Änderungen schnell sichtbar.

Voraussetzungen

Sie haben praktische Programmiererfahrung, arbeiten sicher mit Git und der Kommandozeile und kennen Pull-Request-basierte Workflows. Sicherer Umgang mit SQL und Python sowie praktische Erfahrung mit einem Data Warehouse, dbt, Spark oder einem Orchestrierungswerkzeug.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit Terminal, Git und Node.js-Laufzeit; ein ChatGPT-Plan mit Codex-Zugang oder ein OpenAI-API-Schlüssel sowie ein GitHub-Konto für die Cloud-Übungen.

Datenschutz & Compliance

Data-Engineering-Prompts sollten Schemas und synthetische Beispieldaten statt echter personenbezogener Datensätze enthalten; Datenbank-Credentials und Connection Strings gehören nicht in den Kontext. Beachten Sie DSGVO-Grundsätze wie Zweckbindung und Datenminimierung, dokumentieren Sie Datenflüsse nachvollziehbar und prüfen Sie neue Python-Pakete und Konnektoren auf Lizenz und Supply-Chain-Risiken.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Di, 24. November 2026 – Mi, 25. November 2026 Online Anfragen
  • Do, 3. Dezember 2026 – Fr, 4. Dezember 2026 München Anfragen
  • Di, 8. Dezember 2026 – Mi, 9. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Mo, 14. Dezember 2026 – Di, 15. Dezember 2026 Stuttgart Anfragen
  • Do, 14. Januar 2027 – Fr, 15. Januar 2027 Hannover Anfragen
  • Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 Online Anfragen

Häufige Fragen

Wann nutze ich Codex lokal und wann in der Cloud?

Lokal arbeiten Sie interaktiv und eng am Code, etwa beim Debugging oder bei explorativen Änderungen, bei denen Sie jeden Schritt verfolgen möchten. Der Cloud-Agent eignet sich für klar umrissene Aufgaben, die unabhängig ablaufen können, beispielsweise Tests ergänzen oder kleinere Fehler beheben. Mehrere solcher Aufgaben lassen sich parallel starten und anschließend als Pull Request prüfen.

Was gehört in eine gute AGENTS.md?

Eine gute AGENTS.md beschreibt, wie das Projekt gebaut, getestet und geprüft wird, welche Konventionen gelten und welche Bereiche nicht angefasst werden sollen. Sie ist knapp, konkret und aktuell. Hilfreich sind außerdem Hinweise zur Architektur und zu typischen Stolperfallen. Im Kurs entwickeln Sie eine AGENTS.md für ein eigenes Projekt und testen deren Wirkung.

Wie sicher ist es, Codex Befehle ausführen zu lassen?

Codex arbeitet standardmäßig in einer Sandbox mit eingeschränktem Datei- und Netzwerkzugriff und fragt vor riskanten Schritten nach Freigabe. Wie viel Autonomie Sie gewähren, legen Sie über Freigabemodi und Konfiguration fest. Im Kurs lernen Sie, diese Einstellungen bewusst zu wählen und Risiken wie Prompt Injection oder das Ausführen unbekannter Abhängigkeiten zu begrenzen.

Muss die KI Zugriff auf unsere Produktionsdaten haben?

Nein, und das ist meist auch nicht sinnvoll. Für die allermeisten Aufgaben reichen Schemas, Metadaten, Ausführungspläne und synthetische Beispieldaten. Im Kurs lernen Sie, wie Sie dem Agenten genau diesen Kontext bereitstellen, Lesezugriffe auf Entwicklungsumgebungen begrenzen und dennoch belastbare Ergebnisse erhalten.

Funktioniert das mit unserem Data Warehouse?

Die Arbeitsweisen sind plattformunabhängig und funktionieren mit Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, Synapse oder PostgreSQL gleichermaßen. Wichtig ist, dem Assistenten den SQL-Dialekt und plattformspezifische Besonderheiten wie Partitionierung oder Clustering mitzuteilen. Wir zeigen, wie Sie das in Anweisungsdateien festhalten. So passt der generierte Code zuverlässig zur Plattform.

Was kostet die Schulung „OpenAI Codex für Data Engineers“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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