Künstliche Intelligenz ist einer der wichtigsten Megatrends, die unsere Art zu arbeiten und zu leben immer mehr beeinflussen werden. Für Unternehmen birgt KI Risiken, aber auch viele Chancen. Um diese neue Technologie sinnvoll einzusetzen, braucht es Profis wie Machine Learning Engineers. Sie sorgen dafür, KI in die richtigen Bahnen zu lenken. Dieser Artikel beleuchtet Aufgaben, benötigte Kompetenzen, Gehalt und Weiterbildung von Machine Learning Engineers.
Was ist ein Machine Learning Engineer? Definition
Ein Machine Learning Engineer unterstützt Unternehmen dabei, Künstliche Intelligenz zielführend einzusetzen. Er trainiert KI, damit diese für die gewünschten Zwecke eingesetzt werden kann. In einem gewissen Sinne ist ein Machine Learning Engineer eine Art „Lehrer“ für KI. Hierfür bereitet er große Datenmengen auf und entwickelt Algorithmen, damit diese in Anwendungen eingesetzt werden. Machine Learning Engineers bilden so die Schnittstelle zwischen Software Engineering und Data Science.
Machine Learning Engineer: Key Facts
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Ausbildung
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Hard Skills
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Weiterbildung
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Soft Skills
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Gehalt
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Verwandte Berufe
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Wie wird man Machine Learning Engineer?
Wer Machine Learning Engineer werden möchte, sollte am besten über einen Studienabschluss in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik oder Statistik verfügen. Darüber hinaus sind Erfahrungen im Programmieren und ein umfassendes IT-Verständnis erforderlich.
Es gibt für den Beruf des Machine Learning Engineers keine spezielle Ausbildung oder ein Studium. Allerdings bereiten Sie Weiterbildungen wie die von der Haufe Akademie auf die Aufgaben als Machine Learning Engineer praxisnah vor.
Welche Aufgaben hat ein Machine Learning Engineer?
Die wichtigste Aufgabe eines Machine Learning Engineers besteht in der Analyse großer Datenmengen, die verwendet werden, um KI zu trainieren. Hierfür entwickelt ein Machine Learning Engineer Algorithmen.
Zu den weiteren Aufgaben gehören:
- Optimierung von Machine Learning Modellen
- Zusammenarbeit mit den Data Scientists und der Entwicklungsabteilung
- Entwicklung neuer KI-Modelle
- Qualitätssicherung und Monitoring von KI-Modellen
- Umsetzung von KI-Programmen in die Praxis
- Durchführen von Tests
- Wartung von KI-Systemen
Unsere Empfehlung
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Vormerken
Welche Soft Skills braucht ein Machine Learning Engineer?
Die Aufgabe als Machine Learning Engineer erfordert neben Fachkenntnis auch zahlreiche Softskills.
- Analytisches Denken: Um KI-Modelle zu entwickeln, müssen große Datenmengen analysiert werden. Analytisches Denken ist dafür wichtig.
- Kommunikationsfähigkeit: Gerade im Bereich KI gibt es viel Erklärungsbedarf. Machine Learning Engineers müssen in der Lage sein, komplexe Systeme einfach zu erläutern.
- Teamfähigkeit: Ein Machine Learning Engineer arbeitet eng mit den Data Scientists und der Entwicklungsabteilung zusammen. Ebenso fließen Anforderungen aus anderen Abteilungen wie Controlling oder Marketing in den Aufbau von KI-Lösungen ein. Um erfolgreich zu arbeiten, muss ein Machine Learning Engineer ein guter Teamplayer sein.
- Lösungsorientierung: Wer KI-Modelle entwickelt, steht dabei immer wieder vor neuen Herausforderungen. Deshalb ist es wichtig, in diesem Bereich lösungsorientiert arbeiten zu können.
- Strukturiertes Arbeiten: Die Planung von KI-Anwendungen erfordert viel Struktur, um z.B. mögliche Fehler einfacher nachvollziehen zu können.
Unabhängig von den hier genannten Soft Skills sind umfassende fachliche Skills erforderlich. Das sind Kenntnisse in folgenden Programmiersprachen:
- Python
- Matlab
- Java
- JavaScript
- C++
- Scala
Der Umgang mit Linux ist ebenfalls von Vorteil. Außerdem sollten sich Machine Learning Engineers mit der Anwendung statistischer Methoden und Auswertungen sowie in der Wahrscheinlichkeitsrechnung auskennen.
Was verdient man als Machine Learning Engineer?
Die Arbeit an Algorithmen und KI wird attraktiv vergütet. Laut Zahlen großer Jobportale sind im Median fast 58.000 Euro pro Jahr möglich. Das bedeutet, dass 50 Prozent mehr und 50 Prozent weniger verdienen. Es finden sich auch Stellenausschreibungen, bei welchen die Gehaltsspanne deutlich höher liegt.
Die tatsächliche Vergütung für einen Machine Learning Engineer hängt vom Aufgabengebiet ab. Ebenso haben die Unternehmensgröße, die Branche sowie der Unternehmensstandort Einfluss auf die Höhe des Gehalts.
Machine Learning Engineer: Arbeitsplätze der Zukunft – Haufe Akademie
Maschinelles Lernen ist die Grundlage für KI und Anwendungen rund um Künstliche Intelligenz. Umso wichtiger ist es für zukunftsorientierte Unternehmen ebenso wie für Beschäftigte, sich mit Machine Learning auseinanderzusetzen.
Wollen Sie Ihren Wissensvorteil auch beruflich nutzen und sich zum Machine Learning Engineer weiterbilden lassen? Dann können Sie das breit gefächerte Seminarangebot der Haufe Akademie nutzen. Unsere erfahrenen Trainer vermitteln praxisnahes Fachwissen, das Sie direkt in Ihrem Beruf der Zukunft umsetzen können.
Unser Seminarangebot richtet sich auch an Unternehmen, die ihr Know-how im IT-Bereich aufwerten wollen. Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, Corporate Learning im Bereich Machine Learning zu professionalisieren und Ihre Mitarbeitenden praxisnah weiterzubilden, inhouse oder online.
Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird im Beitrag auf die gleichzeitige Verwendung weiblicher und männlicher Sprachformen verzichtet und das generische Maskulinum verwendet. Sämtliche Personenbezeichnungen gelten gleichermaßen für alle Geschlechter.
FAQs: Machine Learning Engineer
Wie viel verdient ein Machine Learning Engineer?
Durchschnittlich verdient ein Machine Learning Engineer in Deutschland zwischen 49.000 und 66.000 Euro brutto pro Jahr. Je nach Unternehmensgröße, -standort und Branche sowie Berufserfahrung kann das Jahresgehalt auch höher sein.
Was macht man als Machine Learning Engineer?
Ein Machine Learning Engineer trainiert die KI, um diese für einen gewünschten Zweck einzusetzen. Er erhebt und bereitet große Datenmengen auf und entwickelt Algorithmen.
Wie wird man Machine Learning Engineer?
Ein Machine Learning Engineer verfügt idealerweise über einen Studienabschluss in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik oder Statistik. Außerdem sind fundierte Programmierkenntnisse und ein umfassendes IT-Verständnis unverzichtbar.
