Machine Learning Engineer: Aufgaben, Ausbildung, Gehalt

Ein Machine Learning Engineer (ML Engineer) ist ein Experte, der sich auf die Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Modellen und Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens, Datenverarbeitung und KI spezialisiert hat. Er bringt eine Kombination aus Wissen in Informatik, Statistik und Data Science mit. Machine Learning Engineers entwickeln Systeme, die in der Lage sind, komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Er ist sozusagen ein Lehrer für Maschinen und bringt ihnen bei, große Datenmengen auszuwerten.

Ein ML Engineer gehört in der Regel zu einem Data-Science-Team und kommuniziert in diesem Rahmen u. a. mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Data Analysts. Was ein Machine Learning Engineer genau macht, was er können muss und wie viel er verdienen kann, erfahren Sie hier.

Machine Learning Engineer: Key Facts

Im Folgenden erhalten Sie einen ersten Überblick über das Machine Learning an sich und die Tätigkeit eines Machine Learning Engineers.

Was versteht man unter Machine Learning?

Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Es nutzt statistische Methoden und Mustererkennung, um Vorhersagen zu treffen, Entscheidungen zu unterstützen oder komplexe Probleme zu lösen.

Machine Learning-Systeme können aus strukturierten oder unstrukturierten Daten lernen und sich an neue Informationen anpassen. Typische Anwendungen von ML umfassen Bild- und Spracherkennung, Empfehlungssysteme, medizinische Diagnose, Finanzanalyse und autonomes Fahren. Machine Learning trägt maßgeblich zur Entwicklung intelligenter Systeme bei, die in der Lage sind, menschenähnliche Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen zu erlangen.

Was macht ein Machine Learning Engineer?

Ein Machine Learning Engineer versetzt Maschinen, also Künstliche Intelligenzen, in die Lage, aus Erfahrung bzw. aus bereits analysierten Daten zu lernen und Vorhersagen zu machen – und zwar ohne vorherige Programmierung. Zu den wichtigsten Aufgaben eines Machine Learning Engineers gehören u. a. Datenanalyse und Aufbau von Datenstrukturen, Programmierung und Wartung von maschinellen Lösungen zur Datenverarbeitung, Datensammlung und -verarbeitung, Modellentwicklung und -training, Tests, Validierung sowie Bereitstellung skalierbarer und zuverlässiger Lösungen.

Was muss ein Machine Learning Engineer können?

Ein Machine Learning Engineer benötigt Fachwissen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Mathematik und Statistik sowie Informatik, um Modelle und Algorithmen zu entwickeln. Mit einem Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Computer Science, Ingenieurwissenschaften, Mathematik oder Data Science etc. können fundierte Skills in den genannten Bereichen angeeignet werden.

Er sollte Programmierkenntnisse in gängigen Sprachen wie Python oder R sowie Erfahrung mit Machine Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn haben. Datenanalyse- und Datenverarbeitungsfähigkeiten sind ebenfalls wichtig, um mit großen Datensätzen zu arbeiten. Zudem sollte er Kenntnisse in Bereichen wie Natural Language Processing, Computer Vision und Deep Learning besitzen.

Teamarbeit, Kommunikationsfähigkeit und Problemlösungskompetenz sind ebenso entscheidend, um effektiv mit anderen verschiedenen Stakeholdern zusammenzuarbeiten und innovative Lösungen zu entwickeln.

Wie viel verdient ein Machine Learning Engineer?

Da Machine Learning Engineers aktuell wohl zu den begehrtesten Fachkräften gehören, können sie auf eine gehobene Vergütung hoffen. Die Höhe des Gehalts hängt dabei von Berufserfahrung, Qualifikation, Unternehmensgröße, Branche und Standort ab. Berufseinsteiger können mit Bruttojahresgehältern im Bereich von 50.000-60.000 € rechnen, während erfahrene Fachleute Gehälter von 80.000-120.000 € erzielen können.

Was macht ein Machine Learning Engineer? Aufgaben & Tätigkeiten

Ein Machine Learning Engineer schult eine Maschine, also eine KI, darin, aus gesammelten Daten Schlüsse und Erkenntnisse zu ziehen. Er verleiht ihr die Fähigkeit, aus Erfahrung zu lernen und Vorhersagen zu stellen, ohne vorher spezifisch programmiert worden zu sein. Dafür analysiert er in einem ersten Schritt den entsprechenden Anwendungsfall und verarbeitet die vorhandenen Datensets.

Ihre Hauptaufgaben und Tätigkeiten umfassen:

#1 Datenanalyse und -verarbeitung: Machine Learning Engineers analysieren und verarbeiten große Datensätze, um für das maschinelle Lernen geeignete Daten bereitzustellen, einschließlich Datenbereinigung, -aufbereitung und -extraktion.

#2 Modellentwicklung: Ein ML Engineer entwirft und implementiert maschinelle Lernmodelle, die auf verschiedenen Algorithmen und Techniken basieren, wie z.B. überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing und Computer Vision.

#3 Modelltraining und -optimierung: Sie trainieren und optimieren Modelle, um deren Genauigkeit und Leistung zu verbessern, indem sie verschiedene Parameter, Hyperparameter und Trainingstechniken anpassen. Er trainiert er verschiedene Modelle, um schlussendlich das für den jeweiligen Fall perfekte zu finden.

#4 Modellvalidierung und -evaluation: Der Machine Learning Engineer evaluiert und validiert die Leistung von ML-Modellen anhand geeigneter Metriken und Benchmarks, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen und Zielen des Projekts entsprechen. Er vergleicht die Ergebnisse der Modelltestungen und analysiert, welches Modell das passendste ist. Dafür muss er große, komplexe Datensätze visualisieren können.

#5 Modellimplementierung und -bereitstellung: Ist das passende ML-Modell einmal gefunden, muss er dieses implementieren und laufend verbessern und optimieren. ML Engineers integrieren ML-Modelle in bestehende Systeme oder Anwendungen und stellen sicher, dass sie in einer Produktionsumgebung skalierbar und zuverlässig sind.

#6 Aktualisierung und Wartung: Das regelmäßige Überwachen und Aktualisieren der ML-Modelle ist wichtig, um ihre Leistung zu erhalten und auf veränderte Daten oder Anforderungen zu reagieren.

#7 Zusammenarbeit und Kommunikation: Der ML Engineer arbeitet eng mit Data Scientists, Softwareentwicklern, Product Ownern, Analysten und anderen Stakeholdern zusammen, um interdisziplinäre Projekte zu realisieren und effektive Lösungen zu entwickeln.

#8 Forschung und Weiterbildung: Machine Learning Engineers bleiben auf dem Laufenden über aktuelle Entwicklungen und Trends im Bereich des maschinellen Lernens, um neue Techniken und Werkzeuge einzuführen und die Innovationsfähigkeit zu fördern.

Was muss ein Machine Learning Engineer können? Qualifikationen, Skills

Ein Machine Learning Engineer benötigt eine Reihe von Qualifikationen und Fähigkeiten, um eine KI wirkungsvoll schulen zu können. Hier sind einige Schlüsselkompetenzen, die oft von Arbeitgebern gefordert werden:

#1 Studium: Ein Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet ist häufig erforderlich. Es gibt mittlerweile an verschiedenen Universitäten spezialisierte Studiengänge, wie bspw. Data Science oder Digital Transformation, die ganz gezielt auf den Beruf des ML Engineers vorbereiten. Einige Arbeitgeber verlangen sogar einen Ph.D., insbesondere für anspruchsvollere Positionen.

#2 Programmierkenntnisse: Solide Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Julia, R, Java, C++ oder Scala sind unerlässlich, da Machine Learning Engineer oft Code schreiben und Algorithmen entwickeln müssen.

#3 Datenanalyse: Ein Machine Learning Enginner benötigt die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Er benötigt nicht nur hervorragendes mathematisches und statistisches Verständnis, er muss informationstheoretische Zusammenhänge hinter Datensätzen verstehen können. Erfahrung mit Datenbanken und SQL sind notwendig.

#4 Machine Learning Frameworks: Erfahrung mit gängigen Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras oder Apache MXNet ist wichtig, um Algorithmen und Modelle zu entwickeln und zu trainieren.

#5 Statistik und Wahrscheinlichkeit: Starke analytische Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung sind unerlässlich, um Modelle zu evaluieren und Unsicherheiten einzuschätzen.

#6 Deep Learning: Kenntnisse in Deep Learning-Techniken wie künstliche neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM) können von großem Vorteil sein.

#7 Datenvisualisierung: Der ML Engineer sollte dazu fähig sein, komplexe Daten und Modelle auf verständliche Weise zu visualisieren und zu präsentieren, z. B. mit Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn oder Plotly.

#8 Cloud-Plattformen: Erfahrung mit Cloud-basierten Machine Learning-Diensten wie AWS, Google Cloud, Microsoft Azure oder IBM Cloud ist für Unternehmen, die auf Cloud-Infrastrukturen angewiesen sind notwendig.

#9 Big Data-Technologien: Vertrautheit mit Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Hive kann für Projekte mit riesigen Datenmengen nützlich sein.

#10 Soft Skills: Kommunikationsfähigkeit, Problemlösung, Teamarbeit und Anpassungsfähigkeit sind entscheidend für den Erfolg in einer interdisziplinären Arbeitsumgebung.

Schließlich sind kontinuierliches Lernen und die Fähigkeit, sich an neue Technologien und Methoden anzupassen, für einen Machine Learning Engineer entscheidend, da sich das Feld ständig weiterentwickelt.

Wie viel verdient ein Machine Learning Engineer? Gehalt

Das Gehalt eines Machine Learning Engineers kann je nach Erfahrung, Bildungsabschluss, Unternehmensgröße, Branche und Standort variieren. Die folgenden Zahlen dienen als allgemeine Orientierung:

• Einsteiger: Ein Machine Learning Engineer am Anfang seiner Karriere kann in Deutschland ein Bruttojahresgehalt von etwa 50.000 bis 60.000 Euro erwarten.
• Mid-Level: Mit mehr Erfahrung und spezialisierteren Fähigkeiten kann das Gehalt eines Machine Learning Engineers auf etwa 60.000 bis 80.000 Euro pro Jahr ansteigen.
• Senior-Level: Ein erfahrener Senior Machine Learning Engineer kann in Deutschland ein Jahresgehalt von 80.000 Euro bis 120.000 Euro verdienen.

Wie wird man Machine Learning Engineer?

Um Machine Learning Engineer zu werden, sollten Sie die folgenden Schritte befolgen, um die erforderlichen Fähigkeiten, Qualifikationen und Erfahrungen zu erwerben:

#1 Studium: Erwerben Sie einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet. Viele Machine Learning Engineers haben auch einen Master-Abschluss oder einen Ph.D., insbesondere für spezialisierte oder forschungsorientierte Positionen.

#2 Programmierkenntnisse: Erlernen Sie Programmiersprachen wie Python, R, Julia, Java, C++ oder Scala, die häufig in der Machine Learning-Entwicklung verwendet werden. Python ist besonders empfehlenswert, da es eine breite Palette von Bibliotheken und Frameworks für Machine Learning und Datenanalyse bietet.

#3 Mathematik und Statistik: Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, da diese grundlegend für das Verständnis von Machine Learning-Algorithmen sind.

#4 Datenanalyse und Datenverarbeitung: Erlernen Sie Techniken zur Datenanalyse und -verarbeitung, um mit großen Datenmengen zu arbeiten. Kenntnisse in Datenbanken und SQL sind ebenfalls notwendig.

#5 Machine Learning und Deep Learning: Beschäftigen Sie sich mit gängigen Machine Learning-Algorithmen, Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras) und Deep Learning-Techniken (z. B. künstliche neuronale Netze, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks). Online-Kurse, Bücher, Blogs und Fachartikel können hierbei hilfreiche Ressourcen sein.

#6 Projekte und Portfolio: Arbeiten Sie an persönlichen oder Open-Source-Projekten, um praktische Erfahrungen zu sammeln und Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Erstellen Sie ein Portfolio, um Ihre Projekte und Erfolge potenziellen Arbeitgebern zu präsentieren.

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