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Seit dem Beginn unserer Zusammenarbeit ist das hochqualifizierte Team von ElevateX maßgeblich an der Entwicklung unserer Apps beteiligt. Mit einer proaktiven, kommunikativen und eigenverantwortlichen Arbeitsweise legt ElevateX wichtige Grundsteine für den Erfolg der Projekte und ist ein idealer Partner für uns.
Ich arbeite seit Mitte 2019 mit ElevateX zusammen. Nach langer Suche nach einer flexiblen App-Agentur für Android- und iOS-Entwicklung habe ich einen professionellen und verlässlichen Partner gefunden.
In mehreren IoT-Projekten für unsere BLE-vernetzten Apps haben wir exzellente Erfahrungen mit Ralf (CTO von ElevateX) gemacht. Sein Team ist technisch sehr versiert, kommuniziert proaktiv, arbeitet sehr selbstständig und tut alles für den Erfolg der Projekte.
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FAQs
Was ist ein Machine Learning Engineer?
Ein Machine Learning Engineer trägt zur Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Systemen für maschinelles Lernen bei. Sie arbeiten in Teams mit anderen Fachleuten, wie Datenwissenschaftlern und Programmierern, zusammen.
Wie stelle ich Freelancer mit ElevateX ein?
In einem persönlichen Gespräch beraten wir dich zu der passenden Lösung. Danach wählst du aus vorqualifizierten Freelancern deinen passenden Kandidaten aus und die Zusammenarbeit kann beginnen.
Wie lange dauert es, Freelancer mit ElevateX zu finden?
Abhängig von technischen Anforderungen und Verfügbarkeit kann die Zusammenarbeit mit dem Freelancer bereits in wenigen Tagen beginnen.
Machine Learning Engineer - Job Profil und Info
Machine Learning Engineer - Job Profil
Ein ML Engineer trägt dazu bei, Systeme des Maschinellen Lernens zu entwickeln, zu implementieren und zu optimieren. Er arbeitet hierfür in Teams mit anderen Berufsgruppen wie Data Scientists und Programmierern zusammen.
Das Maschinelle Lernen gehört zu den Megatrends des heutigen technologischen Zeitalters, entsprechend gefragt sind ML Ingenieure. Beim Maschinellen Lernen geht es darum, dass Computersysteme große Datensätze eigenständig auswerten. Dieser Ansatz beruht auf Erfahrungen, die in Form von strukturierten oder unstrukturierten Daten vorliegen. ML-Systeme erkennen in diesen Datensätzen Muster und treffen auf dieser Basis Vorhersagen. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und leistet in einer steigenden Anzahl an Anwendungsfällen wertvolle Dienste. So geben Online-Auskunfttools für Züge auf Basis bisheriger Daten an, mit welcher Auslastung Fahrgäste rechnen müssen.
KI-Systeme bieten einen massiven Mehrwert: Ohne das Know-how von Machine Learning Engineers ist diese Technologie nicht denkbar. In enger Zusammenarbeit mit anderen IT-Experten sorgen ML Ingenieure dafür, dass ausgefeilte Algorithmen Datensätze ideal auswerten und präzise Ergebnisse liefern. Ein Machine Learning Engineer fungiert als eine Art Lehrer, der Softwarelösungen des Maschinellen Lernens trainiert. Ziel ist es, dass die Systeme künftig selbstständig lernen und sich zunehmend verbessern. Der ML-Spezialist schafft hierfür die Basis.
Welche Aufgaben hat ein Machine Learning Engineer?
Machine Learning Engineers sehen sich mit einer facettenreichen Arbeit konfrontiert. Sie konzentrieren sich auf die Entwicklung, Implementierung und Optimierung entsprechender Softwarelösungen, während sich Data Analysts und Data Scientists stärker auf die Datenbearbeitung und -analyse fokussieren. Zwischen den einzelnen Berufsbildern im ML-Bereich gibt es aber vielfältige Schnittmengen, sie lassen sich nicht präzise trennen. Es kommt auch vor, dass ein ML Engineer neben seinen Kernaufgaben Aufgaben eines Data Analysts übernimmt.
Folgende Schwerpunkte zeichnen die Arbeit eines ML Ingenieurs aus:
- Aufbau von Datenstrukturen, welche die Grundlage des Maschinellen Lernens bilden
- Programmierung von maschinellen Softwarelösungen, welche die vorhandenen Daten eigenständig auswerten
- Entwicklung von geeigneten Algorithmen
- Betreuung, Wartung und Controlling dieser ML-Systeme
Diese Liste gibt einen ersten Eindruck der typischen Tätigkeit eines ML Engineers. In der Praxis unterscheiden sich die konkreten Aufgaben. Das hängt auch davon ab, wie umfangreich die personelle Ausstattung ist. In größeren Teams kann es zum Beispiel sein, dass sich ML-Ingenieure ausschließlich um die Wartung kümmern.
Mit welchen Tools arbeitet ein Machine Learning Engineer?
In den meisten Stellen- und Projektbeschreibungen finden sich detaillierte Angabe zu der Frage, welche Tools und Programmiersprachen ein ML Ingenieur beherrschen sollte. Häufig fordern Arbeit- oder Auftraggeber Kenntnisse in folgenden Bereichen:
- Java
- Phyton
- Scala
- Workflow Automation
Das Anforderungsprofil eines Machine Learning Engineers
EIn Machine Learning Engineer sollte unterschiedliche Hard und Soft Skills aufweisen. Zu den Hard Skills gehört eine entsprechende Ausbildung. Viele ML-Spezialisten haben folgende Studiengänge absolviert:
- Informatik oder Wirtschaftsinformatik
- Mathematik oder Wirtschaftsmathematik
- Ingenieurwissenschaften
Grundsätzlich können auch Quereinsteiger als Machine Learning Engineer Geld verdienen, vor allem als Freelancer bestehen gute Chancen auf einen Karrierestart. Wichtig ist, dass sie sich in Bereichen wie Informatik und Statistik ausreichende Fachkenntnisse angeeignet haben. Zudem sollten sie sich in Aufgabenfeldern wie Programmierung auskennen. Wer sich unsicher ist, kann zum Beispiel ein Fachbuch zum Thema Maschinelles Lernen oder dem entsprechenden Berufsbild kaufen: Bei der Lektüre merken Interessierte rasch, ob sie sich diese Herausforderung zutrauen.
Zu den Soft Skills zählen kommunikative Fähigkeiten, englische Sprachkenntnisse, Lernbereitschaft und Flexibilität. ML Ingenieure sollten problemlos mit anderen Spezialisten wie Data Scientists zusammenarbeiten. Die Entwicklung von KI-Systemen ist Teamwork! Speziell Freelancer sollten sich zudem stets auf neue Projekte und Arbeitssituationen einlassen können. Gute Kenntnisse in der englischen Sprache sind in diesem Arbeitsbereich unverzichtbar!
Machine Learning Engineer und ähnliche Rollen im Vergleich
Wir haben bereits festgestellt, dass es zwischen dem Berufsbild des ML Ingenieurs und anderen Berufen wie Data Scientist und Data Analyst Schnittmengen gibt. Die Grenzen sind fließend. Gleichwohl existieren unterschiedliche Schwerpunkte, die wir kurz beleuchten wollen.
Ein Data Scientist beschäftigt sich zum Beispiel intensiv mit der Datenanalyse und Datenvisualisierung. Kenntnisse in diesen Feldern sowie in der Statistik erweisen sich als besonders wichtig. Ein Machine Learning Engineer benötigt dagegen hervorragende Programmierkenntnisse und legt seinen Fokus auf die Umsetzung des Maschinellen Lernens. Er arbeitet unmittelbar an und mit diesen Systemen, spürt Optimierungsbedarf auf und unterbreitet geeignete Lösungsvorschläge.
Wie viel verdient man als Machine Learning Engineer?
Bei ML-Ingenieuren zeigt sich wie in allen IT-Berufen eine große Bandbreite an Verdienstmöglichkeiten. Grundsätzlich können sich diese Spezialisten auf ein ansprechendes Einkommen freuen – das gilt gleichermaßen für Festangestellte und Freelancer. Der Grund für diese positiven Verdienstchancen liegen auf der Hand: Maschinelles Lernen und KI-Systeme verfügen über ein riesiges Potenzial, sie beschleunigen Digitalisierungsprozesse in bisher nicht gekanntem Ausmaße. Entwickler von Softwarelösungen und Anwender investieren deshalb in großem Umfang in dieses Segment – sie suchen händeringend nach Experten und sind bereit, sich diese Unterstützung etwas kosten zu lassen.
Festangestellte Machine Learning Engineers können mit einem Einstiegsgehalt von 50.000 Euro rechnen. Diese Angabe dient als grobe Orientierung, es kommt auf zahlreiche Faktoren an. Dasselbe gilt für Freelancer. Unter anderem folgende Aspekte beeinflussen das Festgehalt oder die Vergütung für Aufträge, die Selbstständige ausführen:
- Qualifikation des ML-Ingenieurs
- Größe und Finanzkraft des Arbeitgebers oder Auftraggebers
- Tätigkeits- oder Leistungsbeschreibung
- Verhandlungsgeschick des Arbeitnehmers oder Freelancers
ML-Ingenieure mit Master-Abschluss verfügen zum Beispiel über bessere Einkommenschancen als Berufstätige mit Bachelor-Abschluss oder Quereinsteiger. Tendenziell zahlen große Unternehmen mehr als KMUs: Es gibt aber auch Ausnahmen, das hängt von den konkreten Umständen ab. Auf dem ML- und KI-Markt tummeln sich viele Start-ups, einige sind von Investoren mit enormen Summen ausgestattet. Bei diesen Start-ups winken ebenfalls hohe Gehälter und Vergütungen.
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