Ignite Builder
Kan sette en agent i produksjon mandag morgen.
Ignite Builder er en AI Engineer. Du bygger agentiske systemer som kjører stabilt i produksjon — ikke prototyper, ikke demos. Du forstår hele stacken fra LLM-kall til observability-dashboards, fra prompt-patterns til token-økonomi.
Etterspørselen etter utviklere som kan sette agenter i drift er eksplosiv, og tilbudet er tynt. De fleste påstår de kan 'lage noe med AI'. Få kan levere det stabilt. Du blir en av de få.
Typiske kundesituasjoner
Eksempler på når Ignite Builder-profilen er den riktige for kunden.
- 01Kunden har en AI‑idé som fungerer i prototype, men trenger å få den i faktisk drift hos brukere
- 02Kunden skal bygge en agent som utfører oppgaver (ikke bare svarer) mot interne systemer og data
- 03Kunden må erstatte et manuelt ledd i prosessen med noe som håndterer edge cases og feil gracefully
- 04Kunden vil koble AI til egne systemer via API‑er, MCP eller custom integrasjoner
Kjernekompetanser
- LLM-app engineering: structured outputs, tool use, streaming, multi-turn state
- Agent-orkestrering (LangGraph, Pydantic AI, multi-agent patterns)
- Model Context Protocol (MCP) som integrasjonslag mot virksomhetsdata og -handlinger
- RAG-engineering: chunking, hybrid-søk, re-ranking, retrieval-evaluering
- Eval-CI: regression testing av prompts, golden sets i git, LLM-as-judge
- Cost engineering: prompt cache, semantic cache, model router, batching
- Sikker integrasjon: autentisering, secret management, audit-logging
Verktøy og rammeverk
- Python + TypeScript
- Anthropic SDK · OpenAI SDK · Azure OpenAI · AWS Bedrock
- LangGraph · Pydantic AI · DSPy
- Langfuse · OpenTelemetry
- Model Context Protocol (MCP)
- Docker · Vercel · Railway
Eksempel på leveranser
- 01Kundestyrt agent som leser, beslutter og handler — med HITL-godkjenning
- 02RAG-system mot virksomhetens dokumentasjon med dokumentert kvalitet
- 03Migrasjon fra prototype til produksjon med full drift-stack
- 04Cost-optimalisert LLM-pipeline med model router og cache
Sporkurs
6 kursDisse kursene er unike for Ignite Builder. Felleskursene som alle Ignitere tar finner du på kursoversikten.
- BuilderI Foundations
Multi-provider stack: Anthropic, Azure, AWS
Hvorfor du bør snakke tre språk med LLM-er.
- BuilderI Craft
Production agent-patterns
Streaming, retries, circuit breakers — patterns som holder agenter levende i produksjon.
- BuilderI Craft
MCP-integrasjoner og custom server-design
Koble agenter til virksomhetsdata og -handlinger med Model Context Protocol.
- BuilderI Craft
Eval-CI med golden sets i Git
Regression-test prompts og agenter — bryt bygget hvis kvaliteten faller.
- BuilderI Launch
Semantic cache og prompt-cache-strategier
Spar 30–80 % av token-kost uten å miste kvalitet.
- BuilderI Launch
Container og cloud-deploy for agenter
Fra lokalt prosjekt til skybasert produksjon.
Karrierevei etter graduation
Etter graduation er du billable som AI Engineer til premium-rate. Du jobber hos kunder som bygger agentiske plattformer, migrerer legacy til AI-native arbeidsflyt, eller setter opp RAG-systemer for regulerte data.
Hvem bør velge dette sporet
Velg Builder hvis du elsker å skrive kode, vil bygge ting som flere enn én person bruker, og er nysgjerrig på både AI-siden og driftssiden.
Sertifiseringer
- Microsoft AI-102 (obligatorisk)
- AWS AI Practitioner (anbefalt)