neue fische — AI Engineering Bootcamp (Partnerschaft mit SPICED Academy)

Scope: Anbieter ist die neuefische GmbH (Berlin) mit dem AI Engineering Bootcamp als Hauptkandidat in der Nische agentic-engineering. Spiced Academy wird im Footer als Partner-Marke geführt; ein gesellschaftsrechtlicher Zusammenschluss ist im Impressum nicht ausgewiesen — die Roh-Quellen belegen “Partner”, nicht “Merger”.

Stammdaten

• Firmenname: neuefische GmbH
• Marke (Hauptpfad): neue fische — “We tech you to the next level.”
• Partner-Marke: SPICED Academy (formaler Status: Partner laut Footer; Merger nicht aus Roh-Quellen belegbar)
• Sitz: Ritterstraße 12–14, 10969 Berlin
• Programm-Modus: remote / live online (kein Präsenz-Standort erforderlich)
• Geschäftsführung: Petra Kischkewitz, Marc Zeugner
• Department Head AI/ML: Dr. Tereza Iofciu
• Handelsregister: HRB 276813B, Amtsgericht Charlottenburg
• USt-ID: DE303301422
• Kontakt: info@neuefische.de, +49 30 9173 9346 — Studienberatung: studienberatung@neuefische.de
• Sprachen Programm: Deutsch, Englisch
• Sozialprofile: in Roh-Quellen nicht erfasst

Positionierung

• Statement (Programmseite, Zitat): “Stop analyzing data in isolation. Start building and deploying intelligent systems.”
• Kernpromise: Brücke von Data Science zu produktionsreifem ML-Engineering — nicht Modelle bauen, sondern deployen und monitoren.
• Zielgruppe:
  • Career-Changer ohne technische Vorkenntnisse
  • Forschungs-Quereinsteiger:innen mit Wirtschafts-Builder-Ziel
  • Technische Profis, die zur Builder-Rolle hochleveln (AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist)
• USP / Differenzierung:
  1. Doppel-Zertifikat Data Science + Machine Learning Engineering in einem 32-Wochen-Programm.
  2. AZAV-Zertifizierung über HZA + 100 % Bildungsgutschein-Pfad (zusätzlich IHK-Zertifikate für ausgewählte Programme).
  3. Production-Tiefe — explizit Deploy + Monitoring + MLOps (Phasen 7–12), nicht nur Modeling.
  4. Aktueller Agent-Stack — Phase 11 “Custom agentic systems” mit LangChain, pydanticAI, MCP (Stand 2025/26).
  5. Career-Service im Bundle — Coaching, CV, LinkedIn, Interview-Prep, Partner-Vermittlung; behauptete 69 % Hiring-Rate innerhalb 1 Jahr; Gehaltsspanne 62–90 k EUR.
  6. Claude-Pro-Subscription für Bootcamp-Dauer.
• Specific Knowledge:
  • 10+ Jahre Curriculum-Iteration im DACH-Tech-Bootcamp-Markt (7.000+ Alumni über alle Programme)
  • AZAV-konforme Curriculum-Engineering — Brücke zwischen Förderlogik (Agentur für Arbeit / Jobcenter) und aktuellem Industrie-Stack
  • Doppelmarken-Strategie neue fische ↔ Spiced (geteilte Plattform, ähnliches Portfolio, getrennte Brand-Touchpoints)

Angebot

Curriculum AI Engineering Bootcamp (13 Phasen): Foundations (Unix/Git/Python) → Classical ML (Pandas, SQL, Supervised Learning) → Advanced ML/AI (NN, CNN, NLP, RAG) → Capstone 1 → Engineering & MLOps (Prefect, dbt, Docker) → Production Operations (Prometheus, Grafana) → Building AI Systems mit LangChain, pydanticAI, MCP → LLM Ops (FastAPI, Cloud Run) → Capstone 2.

Termine (Stand 2026-05-02): 29. Juni 2026 – 23. Februar 2027 (DE/EN); 31. August 2026 – 30. April 2027 (DE).

Zahlungsoptionen: Bildungsgutschein, Direktzahlung, Arbeitgeber-Erstattung. Konkrete EUR-Preise nicht öffentlich auf der Programmseite — Preis-Story primär über Förder-Pfad.

Marketing

Kanäle und Kadenz

Top-Themen auf der Programmseite

• “Build & deploy” statt “analyze in isolation” (Brand-Hook)
• Production-Reife / MLOps / Monitoring
• Custom-Agentic-Systems (LangChain, pydanticAI, MCP) als aktueller Curriculum-Anker
• Bildungsgutschein / 100 % Förderung als Conversion-Trigger
• Doppel-Zertifikat als Qualitätssignal

Werbung

• Meta/Google Ads: in Roh-Quellen nicht ermittelbar (keine Ad-Library-Abfrage durchgeführt).

SEO-Signale

• Strukturierte EN/DE-URL-Trennung (/en/bootcamp/...), klare Programm-URL-Hierarchie.
• Konkrete Rankings/Backlinks aus Roh-Quellen nicht ermittelbar.

Doppelmarken-Beobachtung

Spiced Academy führt nahezu identisches Portfolio (Data Science & AI 16 W, AI Engineering 32 W, AI & ML Engineering 16 W, Data Analytics 18 W, Data Engineering 16 W, AI Project Management 20 W, AI Modeling 6 W) mit eigenen Employer-Logos (Klarna, Google, Zalando, Audible, BCG, Deloitte, Facebook, Soundcloud, WeWork, Infarm, eBay, Accenture). Auf der ingestierten neue-fische-Programmseite wird die Doppelmarken-Authority nur im Footer (“Unser Partner: SPICED Academy”) referenziert.

Proof

1. Direkter Proof

• Alumni-Stimmen mit Klarnamen + Arbeitgeber-Attribution auf der Programmseite (5 namentlich, selbst-attribuiert auf öffentlicher Marketing-Seite):
  • Carlotta von Ulm-Erbach (Deloitte)
  • Marcel Jaschinski (24technology GmbH)
  • Jakolien den Hollander (Gingko Analytics)
  • Dr. Sarah Hofmann (Hummingbird Diagnostics)
  • Eva Jaumann (FREE NOW)
• Anbieter-Statistiken (selbst-berichtet): 7.000+ Alumni, 69 % Hiring-Rate innerhalb 1 Jahr, Gehaltsspanne 62–90 k EUR.
• Externe Bewertungen: Google-Rating 4,6 Sterne (neue fische); Course-Report 4,8/5 (Spiced Academy).
• Long-Form-Case-Studies: keine in den Roh-Quellen sichtbar — nur Kurz-Quotes der 5 Alumni.

2. Indirekter Proof (stark)

• AZAV-Trägerzertifizierung über Hanseatische Zertifizierungsagentur (HZA-Badge auf Hauptseite) — Voraussetzung für Bildungsgutschein-Anerkennung.
• IHK-Zertifikate für ausgewählte Programme.
• 10+ Jahre Markterfahrung, 7.000+ Alumni — Skala/Persistenz als institutionelles Signal.
• Department Head Dr. Tereza Iofciu — namentliche Curriculum-Verantwortung mit akademischer Credential.

3. Peer-Proof

• Spiced-Academy als geteilte Doppelmarke schafft impliziten Cross-Endorsement-Effekt.
• Konkrete Vorträge/Keynotes/Fachartikel der Trainer-Riege aus Roh-Quellen nicht ermittelbar.

4. Portfolio-Proof

• Programm-Portfolio sichtbar (18+ Bootcamps).
• Capstone-Projekte werden mit Corporate-Partner-Daten gemacht (Hummingbird-Biomarker-Beispiel) — Portfolio-Hinweis.
• Public-Repos / Open-Source-Contributions / eigene Tools in Roh-Quellen nicht ermittelbar.

5. Medien-Proof

• In den ingestierten Seiten nicht ermittelbar — keine “Wie gesehen in”-Logo-Bar, keine Presse-Erwähnungen.
• Spiced-Employer-Logos (Klarna, Google, Zalando, Audible, BCG, Deloitte etc.) sind als Hire-Network einzuordnen, nicht als Medien-Proof.

Computed/Analyse

• Stage: C (DACH-Engineering-Bootcamp-Cluster, vermutlich C1, möglicherweise C2) — Konfidenz mittel. Begründung: 7.000+ Alumni über 10+ Jahre, 18+ parallele Bootcamps, GmbH mit zwei Geschäftsführer:innen, AZAV-Trägerzertifizierung, Doppelmarken-Aufstellung. Konkrete Umsatzzahlen nicht in Roh-Quellen — bei Bildungsgutschein-Bootcamps mit ~15 Teilnehmer:innen pro Kohorte ist Mehrfach-Mio-Umsatz plausibel, aber nicht belegt. Konservativ: C1.
• Persona: P2 (Trainer / Akademie) — Konfidenz hoch. Wiederholbares Bildungsprodukt (Bootcamp-Cohorts), institutioneller Auftritt (GmbH, Akademie-Brand), Trainer-Pool (2 Coaches pro Bootcamp), feste Kohorten-Struktur, Doppel-Zertifikat, AZAV/IHK-Förderfähigkeit. Lehrbuch-P2.
• Engpass-Hypothese: Direkter Proof in Tiefe + unausgespielte Doppelmarken-Authority — Konfidenz mittel. 5 Alumni-Quotes auf der Programmseite, aber keine Long-Form-Case-Studies, keine quantifizierten Vorher-Nachher-Klienten-Daten, keine “Wie gesehen in”-Medien-Bar, keine Trainer-Profile außer Department Head. Im DACH-Engineering-Bootcamp-Cluster ist der gemeinsame Engpass: über die Förder-Logik wird Direktzahler nicht aktiv abgeholt, und die Story zur Builder-Tiefe (Phase 11–12 mit Agents/MLOps) bleibt auf der Marketing-Oberfläche unter dem Förder-Trigger versteckt. Sekundär: Doppelmarke neue fische ↔ Spiced auf der Programmseite nur im Footer referenziert — Cross-Brand-Authority unausgespielt. Tertiär: Preis nicht öffentlich (durch Förderpfad teilweise relativiert).
• Top-3-Agent-Empfehlungen (Stage-C-P2-angepasst):
  1. Alumni-Continuity-Agent — Quartals-Touchpoints für 7.000+ Alumni: Refresher-Module zu neuen Agent-Frameworks (LangChain-Updates, MCP-Spec), Networking-Push, Empfehlungs-Loop. LTV-Hebel auf C-Ebene; nutzt den größten Asset-Bestand systematisch.
  2. Case-Study-Generator-Agent — automatisiert nach jedem Capstone-Projekt aus Capstone-Notes + Alumni-Interview ein 1-Pager-Case-Study-Draft (Problem → Stack → Outcome → Hire). Schließt die Direkt-Proof-Tiefen-Lücke (5 Quotes → ≥30 Long-Form-Cases pro Jahr).
  3. Compliance/Curriculum-Watcher-Agent — überwacht AZAV-Trägerzertifizierungs-Updates, EU-AI-Act-Vollzug, Förderlandschaft (Bildungsgutschein, Bildungskarenz, ESF) und Agent-Framework-Updates. Output: monatlicher Internal-Brief für Curriculum-Update + externe Lead-Magnet-Posts.

Eigene Einordnung

Ideal für Klienten, die ein AZAV-zertifiziertes, bildungsgutschein-fähiges DACH-Vollzeit-Bootcamp mit klarem Builder-Fokus und aktuellem Agent-Stack (LangChain, pydanticAI, MCP) suchen — und die den Career-Switch in 32 Wochen über die Förder-Logik finanzieren wollen. Im Vergleich zur sonstigen DACH-Akademie-Landschaft (Haufe, Bitkom, WIFI) ist die Tiefe in der MLOps-/Build-Schicht (Docker, Cloud Run, Prometheus, Grafana, FastAPI) markant höher — die Story ist klarer “Engineer baut System” als “Manager versteht Agent”. Weniger geeignet für Klienten, die ein kompaktes Manager-Format, transparente öffentliche Direkt-Preise oder eine Trainer-Persönlichkeitsmarke (P1-Profil) suchen. Hinweis: Die im Brief vermutete Merger-Beziehung neue fische + Spiced ist in den Roh-Quellen nur als Partner-Status belegt — vor Outbound-Behauptungen verifizieren.

Quellen

• Programmseite AI Engineering Bootcamp: https://www.neuefische.de/en/bootcamp/ai-engineering-data-science-and-machine-learning — abgerufen 2026-05-02 — Qualität: hoch
• Hauptseite (Anbieter-Kontext): https://www.neuefische.de/ — abgerufen 2026-05-02 — Qualität: mittel
• Impressum: https://www.neuefische.de/impressum — abgerufen 2026-05-02 — Qualität: hoch
• Partner-Marke Spiced Academy (Kontext): https://www.spiced-academy.com/ — abgerufen 2026-05-02 — Qualität: mittel
• Roh-Ablage: raw/anbieter/neue-fische-spiced/
• Analyse-Frame: outputs/entwuerfe/analyse-neue-fische-spiced.md

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