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Snowflake · SF-GAI · Intermediate
SnowPro Specialty: Gen AI (GES-C01)
Bereite dich auf die Prüfung SnowPro Specialty: Gen AI (GES-C01) (SF-GAI) vor: unbegrenzte, prüfungsrealistische Übungsfragen aus den offiziellen Prüfungsbereichen, mit KI-Erklärung zu jeder Antwort. Jetzt kostenlos starten.
Diese Zertifizierung wurde eingestellt.
Überblick
Über die Prüfung
Die SnowPro Specialty: Gen AI Certification (GES-C01) bestätigt Kenntnisse im Aufbau generativer KI-Anwendungen auf Snowflake – einschließlich Snowflake Cortex AI-Funktionen, Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines, Vektordatentypen und Suchfunktionen, LLM-Prompt-Engineering und Feinabstimmung. Sie prüft die Fähigkeit, Snowflakes native GenAI-Funktionalitäten für praktische Anwendungsfälle zu nutzen.
Diese Zertifizierung richtet sich an KI/ML-Ingenieure, Anwendungsentwickler und Datenplattform-Spezialisten, die generative KI-Lösungen auf Snowflake implementieren. Sie belegt die Fähigkeit, LLMs, RAG-Architekturen und Snowflake Cortex für produktive GenAI-Anwendungen zu nutzen.
Prüfungsbereiche
Was geprüft wird
Die Prüfung umfasst 60 Fragen – Multiple-Choice und Multiple-Select – die in 85 Minuten bearbeitet werden müssen. Die Fragen verteilen sich auf vier Bereiche: Cortex AI Functions & LLM Integration (30 %), RAG Pipeline Design (25 %), Vector Data Types & Search (25 %) und Fine-Tuning & Prompt Engineering (20 %). Die Bestehensgrenze liegt bei 750 von 1000 Punkten. Cortex AI-Funktionen und RAG-Design machen über die Hälfte der Prüfung aus.
Understand Snowflake Cortex capabilities, LLM integration, and Gen AI concepts within the Snowflake platform.
Use Snowflake Cortex LLM functions including COMPLETE, EXTRACT_ANSWER, SENTIMENT, SUMMARIZE, and TRANSLATE.
Implement governance, security, and compliance for Gen AI workloads in Snowflake.
Format
Was dich erwartet
Achtung
Wo Kandidaten sich schwertun
Kandidaten, die Erfahrung mit allgemeinen GenAI-Frameworks haben, aber die spezifischen Cortex-Implementierungen, Vektordatentypen und nativen RAG-Muster von Snowflake nicht kennen, sind häufig auf die plattformspezifischen Fragen nicht vorbereitet.
- 01Cortex COMPLETE vs. extern — Fehlendes Verständnis, wann Cortex COMPLETE (nativer LLM-Aufruf in Snowflake) gegenüber externen API-Aufrufen (OpenAI, Anthropic über External Functions) eingesetzt werden sollte, führt zu Architekturentscheidungsfehlern.
- 02RAG-Pipeline-Design — Unkenntnis über den Aufbau von RAG-Pipelines auf Snowflake – einschließlich Document Chunking, Embedding-Generierung, Vektorspeicherung und Ähnlichkeitssuche – verursacht Fehler bei Anwendungsdesignfragen.
- 03Vektordatentypen — Fehlendes Verständnis von Snowflakes nativen Vektordatentypen, Vektorähnlichkeitsfunktionen und deren Skalierung im Vergleich zu externen Vektordatenbanken führt zu Fehlern bei Datenmodellierungsfragen.
- 04Fine-Tuning vs. Prompting — Die Verwechslung, wann ein LLM über Cortex Fine-Tuning angepasst werden sollte (domänenspezifisches Verhalten) gegenüber Prompt Engineering (In-Context-Lernen, wenige Beispiele), verursacht Fehler bei Strategiefragen.
Details
Prüfungslogistik
Die Prüfung wird online über das Snowflake Certification Portal angeboten. Verfügbar in Englisch. Die Zertifizierung ist 2 Jahre gültig. Zur Verlängerung ist eine erneute Prüfung oder der Nachweis von Fortbildungspunkten erforderlich. Die Prüfungsgebühr beträgt 250 USD. Voraussetzung: eine aktive SnowPro Core-Zertifizierung.