Berufsbild ML-Ingenieur – Wie wird man eigentlich Ingenieur für Machine Learning?
Daten analysieren und Computersysteme entwickeln, die von ihnen lernen: Wir sagen dir, was du brauchst, um Machine Learning zum Beruf zu machen.
Wie wird man eigentlich Ingenieur für Machine Learning?
Machine Learning (ML) ist ein rasant wachsendes Feld der Künstlichen Intelligenz, das schon heute die Art und Weise revolutioniert, wie wir Daten verarbeiten und Entscheidungen treffen. Ingenieur:innen für Machine Learning spielen dabei eine Schlüsselrolle: Sie entwickeln Computersysteme, die aus Daten lernen und Muster erkennen.
In der Praxis findet Machine Learning bereits vielfältig Anwendung. So wird es beispielsweise in der Bilderkennung eingesetzt, um Objekte oder Personen in Fotos zu identifizieren. In der Sprachverarbeitung ermöglicht es Systemen wie Siri oder Alexa, menschliche Sprache zu verstehen und darauf sinnvoll zu reagieren. Auch Empfehlungssysteme in Online-Shops oder Streaming-Diensten nutzen Machine Learning, um Inhalte basierend auf dem bisherigen Nutzerverhalten vorzuschlagen.
Im Bereich autonomes Fahren wird die Technologie in Zukunft eine entscheidende Rolle einnehmen, damit Fahrzeuge Verkehrssituationen erkennen und entsprechend darauf reagieren können. Nicht zuletzt setzen Banken Machine Learning-Algorithmen ein, um verdächtige Transaktionen zu identifizieren.
Damit das funktioniert, müssen Algorithmen darauf trainiert werden, Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen zu erkennen und daraus zu lernen. Das wäre dein Job als Ingenieur:in für Machine Learning.
Jobmessen & Karrieremessen
Karrieremessen von IQB & myjobfair
Unsere Jobmessen finden als Präsenzveranstaltung oder online statt und bieten Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteigern die ideale Orientierung in Sachen Karrierechancen.
Was macht ein Ingenieur für Machine Learning?
Der grundlegende Prozess hinter dem maschinellen Lernen sieht ungefähr so aus: Zuerst werden meist große Mengen relevanter Daten gesammelt und aufbereitet. In der Trainingsphase analysiert ein vorher vom Ingenieur entwickelter oder bereits existierender Algorithmus die Daten, um Muster und Korrelationen zu identifizieren. Basierend auf den erkannten Mustern wird ein Vorhersagemodell erstellt. Das so trainierte Modell wird nun auf neue Daten angewendet, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu unterstützen. Mit mehr Daten und zunehmender „Erfahrung“ verfeinert sich das Modell und wird genauer und zuverlässiger. Doch alleine geht es nicht: Oft kommt es auf die gute Zusammenarbeit mit anderen Stakeholdern wie Data Scientists und Softwareentwicklern an, um ein Machine Learning-Projekt erfolgreich gestalten zu können.
Dabei gibt es verschiedene Arten des maschinellen Lernens:
- Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Der Algorithmus wird mit gekennzeichneten Daten trainiert und lernt, verlässliche Vorhersagen für zukünftige oder unbekannte Daten zu machen.
- Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Der Algorithmus sucht selbstständig nach Mustern in unstrukturierten Daten.
- Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Das System lernt durch Versuch und Irrtum, basierend auf Belohnungen und Bestrafungen.
- Semi-überwachtes Lernen: Eine Kombination aus gekennzeichneten und ungekennzeichneten Daten wird verwendet.
Berufsbilder
Berufe erfinden sich neu
Ständig entstehen neue Berufsbilder und auch traditionelle Jobs verändern sich rasant. Wir stellen interessante und ungewöhnliche Tätigkeiten vor.
Welche Tätigkeitsfelder ergeben sich für einen Ingenieur für Machine Learning?
Für Ingenieur:innen bietet der Bereich maschinelles Lernen vielfältige Aufgaben:
Ein wesentlicher Aspekt ist die Datenvorverarbeitung und -analyse, bei der Daten gesammelt, bereinigt und für das Training von Modellen aufbereitet werden. Die Modellentwicklung umfasst die Auswahl und Implementierung geeigneter Algorithmen und Architekturen, wie beispielsweise neuronaler Netze oder Entscheidungsbäume.
Das Modelltraining und die Optimierung beinhalten etwa die Anpassung der Methoden, nach denen der Algorithmus lernt (Hyperparameter), und die Vermeidung von sogenanntem Overfitting (auswendig lernen, anstatt Muster zu erkennen). Zur Evaluation und Validierung gehört die Bewertung der Modellleistung anhand verschiedener Metriken und Testdaten.
Die Implementierung und das Deployment beschäftigen sich mit der Integration von Modellen in Produktionssysteme und deren Skalierung für den Einsatz in der realen Welt. Machine Learning-Ingenieur:innen sind auch für das kontinuierliche Lernen und die Anpassung von Modellen verantwortlich, um deren Leistung über die Zeit zu erhalten oder zu verbessern.
In der Forschung und Entwicklung wird an neuen Techniken und Algorithmen gearbeitet oder bereits bestehende Modelle verbessert. Nicht zuletzt müssen sich Ingenieur:innen in diesem Bereich auch mit ethischen Fragen und Verantwortung auseinandersetzen, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Fairness und andere mögliche Auswirkungen von KI-Systemen auf die Gesellschaft.
Unternehmensporträts
Arbeitgeber für MINTler stellen sich vor
In unseren Arbeitgeberprofilen findest du umfangreiche Informationen, die dir helfen, eine gute Wahl für deinen nächsten Karriereschritt zu treffen.
Berufsausbildung: Wie wird man Machine Learning-Ingenieur?
Der typische Weg zur ML-Ingenieur:in führt über ein Studium in einem relevanten Fachgebiet. Beliebte Studiengänge sind zum Beispiel:
- Informatik
- Mathematik
- Statistik
- Elektrotechnik
- Physik
Viele Universitäten bieten inzwischen spezialisierte Studiengänge in Künstlicher Intelligenz oder Data Science an, die oft einen Schwerpunkt auf Machine Learning legen.
Ein Bachelor-Abschluss kann für den Einstieg ausreichend sein, aber für fortgeschrittene Positionen und Stellen in der Forschung ist oft ein Master- oder sogar ein Doktortitel erforderlich.
Neben dem formalen Studium ist es wichtig, dass du praktische Erfahrungen sammelst und ein Portfolio aufbaust. Dies kann durch Praktika, die Teilnahme an Machine Learning-Wettbewerben (wie z.B. Kaggle) oder durch eigene Projekte geschehen.
MINT-Karriere
Wie viel verdient man in MINT-Berufen?
Wie viel verdient man in MINT-Berufen? Wer sind die Spitzenreiter und welche Ausbildung wird benötigt? Wir haben die Top 20 der lukrativsten Berufe aus den Bereichen Mathematik, Informatik, Natur- und Ingenieurwissenschaft und Technik.
Welche Weiterbildungsmöglichkeiten für Ingenieure für Machine Learning gibt es?
Es gibt zahlreiche kostenpflichtige und kostenlose Möglichkeiten, wenn du dich in diesem Bereich weiterbilden möchtest.
Kostenpflichtige Angebote
- Online-Kurse: Plattformen wie Coursera, edX und Udacity bieten spezialisierte Kurse und Zertifikate an. Die meisten in englischer Sprache.
- Zertifizierungen: Programme wie das IBM Machine Learning Professional Certificate oder die Google Cloud Professional Machine Learning Engineer Zertifizierung sind angesehen.
- Workshops und Seminare: Die regelmäßige Teilnahme an Fachkonferenzen und Workshops kann ebenfalls wertvolle Einblicke und Networking-Möglichkeiten bieten.
Neben den kostenpflichtigen Kursen zum Thema Machine Learning kannst du dich auch mit einer Vielzahl kostenloser Angebote weiterbilden.
Kostenlose Angebote
- Die Plattform Coursera bietet auch eine Vielzahl kostenloser Machine Learning-Kurse von renommierten Universitäten und Unternehmen an. Einige der beliebtesten Kurse sind:
- „Machine Learning for all“ von der University of London„Machine Learning“ von der Stanford University
- „AI for everyone“ von DeepLearning.AI
- openHPI: Hier findest du den Kurs „Computational Learning Theory and Beyond“, der eine Einführung in die Theorie des computergestützten Lernens bietet.
- Google Cloud: Die Plattform bietet den „Introduction to Generative AI Learning Path“, der einen Überblick über generative KI-Konzepte vermittelt.
- Elements of AI: Ein kostenloser Online-Kurs, der bereits von über 1 Million Menschen genutzt wurde.
- appliedAI: Bietet den kostenlosen deutschsprachigen Online-Kurs „KI-Kompetenz für Ihr KMU“ an, der speziell für kleine und mittlere Unternehmen konzipiert wurde.
- Harvard: Der Kurs „Harvard Data Science: Machine Learning“ gilt als einer der besten kostenlosen KI-Kurse.
Die Kurse variieren in Länge, Schwierigkeitsgrad und Schwerpunkt. Einige konzentrieren sich auf die Grundlagen des maschinellen Lernens, während andere fortgeschrittenere Themen oder spezifische Anwendungen behandeln. Viele dieser Plattformen bieten dir die Option, gegen eine Gebühr ein Zertifikat zu erwerben. Der Kursinhalt selbst ist in der Regel kostenlos zugänglich.
Künstliche Intelligenz
Themenschwerpunkt KI
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat erhebliche Auswirkungen auf unser berufliches Leben. Wir schauen uns die Vor- und Nachteile genauer an.
Von Algorithmen bis Deep Learning: Welches Know-how braucht ein ML-Ingenieur?
Als erfolgreiche:r Ingenieur:in für Machine Learning solltest du folgende Fähigkeiten und Eigenschaften mitbringen:
- Technische Fähigkeiten:
- Fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und R sowie Erfahrung mit Machine
–Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn.
- Tiefes Verständnis verschiedener ML-Techniken wie Regression, Klassifikation, Clustering und neuronale Netze.
- Erfahrung mit Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder ähnlichen Technologien.
- Kenntnisse in Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure.
- Verständnis von Softwareentwicklungspraktiken, Versionskontrolle und CI/CD-Pipelines.
- Fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und R sowie Erfahrung mit Machine
- Mathematisches Verständnis:
Solide Kenntnisse in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und statistischer Inferenz.
Ingenieur:innen für Machine Learning benötigen neben technischen Fähigkeiten auch wichtige Soft Skills. An erster Stelle steht analytisches Denken, das mit Kreativität und kritischem Urteilsvermögen kombiniert werden muss, um komplexe Probleme zu lösen. Ebenso wichtig sind ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, da es oft notwendig ist, komplizierte Konzepte für Nicht-Experten verständlich zu erklären.
Da ML-Projekte häufig die Zusammenarbeit verschiedener Disziplinen erfordern, ist Teamfähigkeit unerlässlich. Ingenieure müssen effektiv mit Kollegen aus unterschiedlichen Fachbereichen zusammenarbeiten können. Schließlich sind Neugier und eine kontinuierliche Lernbereitschaft entscheidend, um mit den rasanten Entwicklungen in diesem dynamischen Feld Schritt zu halten.
Stellenmarkt
Myjobportal – die Jobbörse für Akademiker
Ob mit Abschluss oder auf dem Weg dahin: Spannende Jobs und Praktika findest du in Myjobportal, unserer Stellenbörse für Absolvent:innen und Studierende.
In welchen Bereichen und Branchen arbeiten Ingenieure für Machine Learning?
ML-Ingenieur:innen können in einer Vielzahl von Branchen Beschäftigung finden:
- Technologieunternehmen (Google, Amazon, Facebook etc.)
- Finanzdienstleistungen und Banken
- Gesundheitswesen und Pharmaindustrie
- Automobilindustrie (z.B. für autonomes Fahren)
- E-Commerce und Einzelhandel
- Fertigungsindustrie
- Forschungseinrichtungen und Universitäten
Geld
Themenschwerpunkt Geld
Vom ersten Lohn bis zum festen Gehalt: Hier erfährst Du alles über Nebenjobs, Stipendien, Bafög, Einstiegsgehälter & Gehaltsverhandlungen.
Wie sind die Karriereaussichten für Ingenieure für Machine Learning – und welches Gehalt kannst du erwarten?
Die Karriereaussichten für Ingenieur:innen für Machine Learning sind ausgezeichnet. Mit der zunehmenden Bedeutung von Daten und Künstlicher Intelligenz steigt die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften stetig. Ingenieur:innen können in leitende Positionen aufsteigen oder sich auf spezialisierte Bereiche wie Deep Learning oder Natural Language Processing konzentrieren.
Das Gehalt eines Ingenieurs oder einer Ingenieurin für Machine Learning variiert je nach Erfahrung, Qualifikation, Arbeitgeber und Standort. Berufseinsteigende können mit einem Jahresgehalt von etwa 50.000 bis 60.000 Euro rechnen, während erfahrene Ingenieur:innen Gehälter von 80.000 bis 120.000 Euro oder mehr erzielen können[1][2].
Fazit: Der Beruf bietet dir spannende Herausforderungen und die Möglichkeit, an der Spitze der technologischen Innovation zu arbeiten. Mit der zunehmenden Bedeutung von KI und maschinellem Lernen in allen Bereichen der Wirtschaft und Gesellschaft sind die Zukunftsaussichten für diesen Beruf wahrscheinlich vielversprechend.
Das Wichtigste in Kürze – Wie wird man ML-Ingenieur?
- Ingenieure für Machine Learning entwickeln Computersysteme, die aus Daten lernen und Muster erkennen. Sie spielen eine zentrale Rolle in der Implementierung von ML-Anwendungen in verschiedenen Branchen.
- Der grundlegende Prozess des ML umfasst das Sammeln und Aufbereiten großer Datenmengen. Anschließend analysieren Algorithmen diese Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagemodelle zu erstellen.
- ML-Ingenieure arbeiten oft in interdisziplinären Teams. Sie kooperieren eng mit Data Scientists und Softwareentwicklern, um erfolgreiche ML-Projekte zu realisieren.
- Modellentwicklung, Modelltraining und Optimierung sind zentrale Aufgaben. Dazu gehört die Anpassung der Lernmethoden (Hyperparameter) und die Vermeidung von Overfitting.
- ML-Ingenieure evaluieren und validieren die Modellleistung. Dies geschieht anhand verschiedener Metriken und Testdaten, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
- Die Implementierung und das Deployment von ML-Modellen sind ebenfalls entscheidend. Dies beinhaltet die Integration der Modelle in Produktionssysteme und deren Skalierung für den realen Einsatz.
- Kontinuierliches Lernen und Anpassung von Modellen sind erforderlich, um deren Leistung über die Zeit zu erhalten oder zu verbessern. ML-Ingenieure überwachen und aktualisieren die Modelle regelmäßig.
- Forschung und Entwicklung sind wichtige Tätigkeitsbereiche. ML-Ingenieure arbeiten an neuen Techniken und Algorithmen oder verbessern bestehende Modelle.
- Ethischen Fragen spielen eine große Rolle im Berufsfeld des Machine Learnings. Datenschutz, Fairness und die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Systemen sind zentrale Themen.
- ML-Ingenieure können mit Einstiegsgehältern von durchschnittlich 55.000 Euro jährlich rechnen. Erfahrene Ingenieure verdienen bis zu 120.000 Euro.
FAQs – Berufsbild ML-Ingenieur
Machine Learning (ML) ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, Computersysteme zu entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können.
ML wird in der Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Empfehlungssystemen, autonomem Fahren und bei der Erkennung verdächtiger Transaktionen in Banken eingesetzt.
Der Prozess umfasst das Sammeln und Aufbereiten großer Datenmengen, das Analysieren der Daten durch Algorithmen und das Erstellen von Vorhersagemodellen basierend auf erkannten Mustern.
Es gibt überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen und semi-überwachtes Lernen.
Aufgaben umfassen die Datenvorverarbeitung, Modellentwicklung, Modelltraining, Optimierung, Implementierung und kontinuierliche Anpassung von ML-Modellen.
Relevante Studiengänge sind Informatik, Mathematik, Statistik, Elektrotechnik und Physik. Viele Universitäten bieten spezialisierte Studiengänge in KI oder Data Science an, die einen Machine Learning Schwerpunkt haben.
Weiterbildungsmöglichkeiten umfassen Online-Kurse, Zertifizierungen, Workshops, Seminare und kostenlose Kursangebote von Plattformen wie Coursera, openHPI und Harvard.
Erforderliche Fähigkeiten umfassen Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und R, ML-Frameworks wie TensorFlow, Big Data-Technologien, Cloud-Plattformen und Softwareentwicklungspraktiken.
Branchen umfassen Technologieunternehmen, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Automobilindustrie, E-Commerce, Fertigungsindustrie und Forschungseinrichtungen.
Die Karriereaussichten sind ausgezeichnet, mit Einstiegsgehältern von etwa 50.000 bis 60.000 Euro jährlich und bis zu 120.000 Euro oder mehr für erfahrene Ingenieure.
Mehr IT und MINT
Karrieremesse der Hochschule Darmstadt 19. – 20. November 2024
Themenschwerpunkt Bewerbung
