Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer Jobprofil

Was ist ein Machine Learning Engineer?

Ein Machine Learning Engineer trägt zur Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Systemen für maschinelles Lernen bei — in Teams mit Data Scientists, Programmierern und anderen IT-Fachleuten.

Maschinelles Lernen gehört zu den Megatrends des heutigen technologischen Zeitalters. Dabei geht es darum, dass Computersysteme große Datensätze eigenständig auswerten, Muster erkennen und auf dieser Basis Vorhersagen treffen. ML ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und leistet in einer steigenden Anzahl von Anwendungsfällen wertvolle Dienste — von der Bahnauslastungsvorhersage bis zu Betrugserkennungs- und Diagnosesystemen.

ML Engineers fungieren als Lehrer: Sie trainieren Softwarelösungen des maschinellen Lernens, damit die Systeme künftig selbstständig lernen und sich verbessern. Ohne ihr Know-how ist diese Technologie nicht denkbar.

Welche Aufgaben hat ein Machine Learning Engineer?

ML Engineers konzentrieren sich auf den Aufbau der technischen Grundlagen für maschinelles Lernen. Die Arbeit umfasst vier Schwerpunkte:

• Aufbau von Datenstrukturen — Schaffung der Datenbasis, auf der maschinelles Lernen aufbaut
• Programmierung von ML-Lösungen — Entwicklung von Software, die vorhandene Daten eigenständig auswertet
• Entwicklung von Algorithmen — Konzeption der Lernlogik hinter ML-Systemen
• Betreuung und Wartung — Überwachung, Controlling und Optimierung eingesetzter ML-Systeme

In größeren Teams kümmern sich ML Engineers oft ausschließlich um Wartung und Optimierung. In kleineren Unternehmen übernehmen sie häufig auch Aufgaben aus dem Bereich Data Analyst oder Data Scientist — die Grenzen zwischen diesen Rollen sind fließend.

Machine Learning Engineer vs. Data Scientist

Ein Data Scientist beschäftigt sich intensiv mit Datenanalyse und Datenvisualisierung — Statistikkenntnisse sind hier besonders wichtig. Ein Machine Learning Engineer benötigt dagegen hervorragende Programmierkenntnisse und fokussiert sich auf die Umsetzung des maschinellen Lernens. Er arbeitet unmittelbar an und mit den Systemen, spürt Optimierungsbedarf auf und entwickelt Lösungsvorschläge.

Mit welchen Tools arbeitet ein Machine Learning Engineer?

Typische Anforderungen in Stellen- und Projektbeschreibungen:

• Java — weit verbreitet für ML-Produktionssysteme
• Python — Hauptsprache für die ML-Modellentwicklung und Datenpipelines
• Scala — für verteilte Datenverarbeitung, insbesondere mit Apache Spark
• Workflow-Automatisierung — für die Orchestrierung und Planung von ML-Pipelines

Das Anforderungsprofil

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!

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.