Was macht ein Machine Learning Engineer?

Ein Machine Learning Engineer oder auch Ingenieur für maschinelles Lernen entwickelt, trainiert und implementiert KI-Modelle, die aus Daten lernen und eigenständig Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Ziel ist es, Systeme zu schaffen, die Muster erkennen, Prozesse automatisieren und datenbasierte Optimierungen ermöglichen.

Das Wichtigste in Kürze

• Machine Learning Engineers entwickeln und betreiben KI-Modelle für datenbasierte Anwendungen
• Neben Modelltraining gehören Deployment, Monitoring und Optimierung zum Aufgabenbereich
• Gefragt sind fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik und Statistik
• Das durchschnittliche Jahresgehalt liegt bei 57.800 Euro brutto.

Berufsbild

Machine Learning Engineers arbeiten an der Schnittstelle zwischen Softwareentwicklung, Data Science und künstlicher Intelligenz. Während Data Scientists häufig explorativ analysieren, liegt der Fokus des Machine Learning Engineers auf der produktiven Umsetzung und Skalierung von Modellen.

Mit der zunehmenden Verbreitung von Generativer KI und Large Language Models (LLMs) hat sich das Berufsbild erweitert. Neben klassischen Machine-Learning-Verfahren spielen Deep Learning, Natural Language Prodessing (NLP) und automatisierte Modellbereitstellung eine wichtige Rolle.

Machine Learning Engineers sorgen dafür, dass KI-Modelle nicht nur entwickelt, sondern auch stabil in IT-Systeme integriert und überwacht werden.

Aufgaben und Tätigkeiten

Machine Learning Engineers hantieren mit Big Data, also Datenströmen und -mengen, die so groß sind, dass sie von Menschenhand nicht mehr ausgewertet werden können. Die Lösung sind maschinelle Systeme, die mit den Informationen umgehen. Sie können ihre Aufgabe aber nur dann korrekt ausführen, wenn sie die Daten auf die richtige Art und Weise serviert bekommen.

Denn eine künstliche Intelligenz ist im klassischen Sinn nur begrenzt intelligent. Um eine Aufgabe zufriedenstellend ausführen zu können, muss der Machine Learning Engineer ihr erst zeigen, wie sie mit den Informationen umzugehen hat.

Erst dann ist es ihr möglich, den gewollten Prozess in einer Geschwindigkeit umzusetzen, der von einem Menschen nicht mehr durchführbar ist. Ist dieser Punkt jedoch erst einmal erreicht, kann die KI schnell extreme Fortschritte erzielen und zu Erkenntnissen gelangen, die für den Menschen ansonsten nicht zu erlangen sind.

Welche Aufgaben hat ein Machine Learning Engineer?

• Datenaufbereitung und Feature Engineering
• Entwicklung und Training von ML- und Deep-Learning-Modellen
• Evaluation und Optimierung von Modellen
• Deployment in produktive Umgebunden
• Monitoring und Performance-Überwachung
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Softwareentwicklern

Anforderungen und Kompetenzen

Zu den unabdingbaren Fähigkeiten, die ein Machine Learning Engineer mitbringen muss, gehört ein tiefgreifendes Verständnis für die Funktionsweise von Datenverarbeitung. Dazu verfügt er über eine fundierte Ausbildung im Bereich Informatik und in der Regel über fortgeschrittene Mathematikkenntnisse.

Neben diesen Hard Skills sind auch Soft Skills, wie hochgradige Genauigkeit und Zuverlässigkeit, eigenverantwortliches Arbeiten und logisches Denken, wichtig.

Was muss ein Machine Learning Engineer können?

• Programmierung
• ML-Frameworks
• Statistik und Mathematik
• Datenbanken und Datenarchitektur
• Cloud-Technologien

Ausbildung und Voraussetzungen

In der Regel verfügen Machine Learning Engineers über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Elektrotechnik oder verwandten Ingenieurwissenschaften.

Praktische Erfahrung in Softwareentwicklung, Datenanalyse oder KI-Projekten ist häufig entscheidender als der reine Abschluss. Zertifizierungen im Cloud– oder KI-Bereich können zusätzliche Qualifikationen darstellen.

Spezialisierung

Eine Spezialisierung erfolgt in der noch jungen Disziplin meist nach Branchen. Big Data entsteht in vielerlei Zusammenhängen, muss jedoch je nach Anwendungsfall anders strukturiert werden. So erfordern Information zu Verkehrsinfrastruktur andere Herangehensweisen als Big Data im Bereich der Softwareanwendung bei Endkunden oder dem Einkaufsverhalten beim Onlineshopping.

Typische Branchen

Da die Datenverarbeitung und –auswertung in einer großen Zahl von Branchen immer wichtiger und zum wettbewerbsentscheidenden Faktor wird, ist eine typische Branche für Machine Learning Engineer nicht mehr auszumachen. Der Marktplatz für Pizzalieferservices kann sein Geschäft mit Machine Learning und Big Data ebenso verbessern wie Finanzdienstleister, Anbieter von Kartensoftware für die Navigation oder auch Verkehrsunternehmen.

Gehalt

Machine Learning Engineers gehören zu den bestbezahlten IT-Fachkräften.

Das Einstiegsgehalt liegt üblicherweise im Bereich von 50.000 Euro brutto im Jahr. Das Durchschnittsgehalt pendelt sich bei etwa 60.000 Euro ein und ein erfahrener Machine Learning Engineer kann um die 70.000 Euro verdienen.

Wie viel verdient ein Machine Learning Engineer?

Wie viel verdient ein selbstständiger Machine Learning Engineer?

FAQ