Was macht ein Machine Learning Engineer (m/w/d)?

Wenn du gerne programmierst, mit Datensätzen umgehst und Spaß am logischen Denken hast, dann könnte der Beruf des Machine Learning Engineers die optimale Wahl für dich sein. In diesem Beruf bist du damit beschäftigt, künstliche Intelligenz mit Daten zu füttern sowie Prozesse und Ergebnisse zu optimieren, indem du sie entsprechend programmierst. Machine Learning wird in immer mehr Branchen genutzt. Dadurch hast du eine sehr große Auswahl an Arbeitsplätzen in unterschiedlichen Bereichen. Zudem sind Ingenieure für maschinelles Lernen so gefragt, dass du hervorragende Zukunftsperspektiven hast - das zeigt sich auch im Machine Learning Engineer Gehalt.

Berufsbild: Was ist ein Machine Learning Engineer?

Wie schafft es ein E-Mail-Programm, Spam zu erkennen? Wieso trifft personalisierte Werbung meist den eigenen Geschmack? Und wie kann es sein, dass Gesichtserkennung funktioniert? All das und noch viel mehr beruht auf künstlicher Intelligenz (KI), die von jemandem gefüttert und programmiert werden muss. Wenn du den Beruf des Ingenieurs oder der Ingenieurin für maschinelles Lernen ergreifst, dann steckst auch du hinter dieser intelligenten Technologie. Du entwickelst, programmierst und kontrollierst die KI so, dass sie genau das tut, was sie tun soll. Anders gesagt: Du bist die Lehrkraft der künstlichen Intelligenz, die ihr beibringt, was sie wissen und können muss - und du sorgst dafür, dass sie laufend auf dem aktuellen Stand ist.

Doch wieso gibt es KI überhaupt?

Das liegt daran, dass die Menge an Daten kontinuierlich wächst. Es ist praktisch nicht mehr möglich, die enormen Datensätze als Mensch zu erfassen, zu sortieren und verwertbar zu machen. Dazu braucht es Tools und Software. Doch diesen Instrumenten muss beigebracht werden, wie sie mit welchen Daten umgehen. Das ist ein sehr dynamischer Prozess, da sich die Datenmengen nicht nur ständig erweitern und komplexer werden, sondern sich auch in vielerlei Hinsicht verändern. Zugleich wandeln sich die Anforderungen zur Nutzung und Auswertung dieser Daten. Die künstliche Intelligenz braucht quasi permanente Updates, damit sie mit einer Vielzahl an Aspekten umgehen und dabei unterschiedliche Faktoren berücksichtigen kann.

Warum sind Machine Learning Engineers für Unternehmen wichtig?

Der Einsatz künstlicher Intelligenz wächst in allen Branchen stetig. Das betrifft nicht nur den E-Commerce, sondern auch ganz normale Unternehmen wie Fabriken. An den analogen Produktionsstätten werden beispielsweise Roboter untereinander so koordiniert, dass eine perfekt funktionierende Produktionseinheit entsteht. Das geht nur, wenn die verantwortliche Software derart intelligent programmiert ist, dass sie erkennt, wann was zu tun ist. Sie muss auf alle denkbaren Eventualitäten vorbereitet sein und sogar Störungen in der Anlage erkennen und situationsgerecht darauf reagieren können.

In praktisch allen Branchen, etwa bei Banken und Versicherungen, im Handel und Online-Handel, aber auch in der Verwaltung, Kriminalistik usw. nehmen die Datenmengen kontinuierlich zu. Zugleich wächst die Komplexität des Umgangs mit dem enormen Datenaufkommen. Unternehmen und Einrichtungen sind darauf angewiesen, dass die künstliche Intelligenz so passgenau gefüttert wird, dass sie mit den Herausforderungen umgeht wie gewünscht.

Dazu braucht es ein hohes Maß an Expertise, denn die Fachleute für Machine Learning müssen wissen, welche Informationen die KI benötigt, um eigenständig zu den gewünschten Ergebnissen zu kommen - und sie müssen den Weg dorthin kennen. Immerhin ist KI nicht von sich aus intelligent, sondern muss auf die Prozesse ausgerichtet werden. Nicht selten geht es dabei auch um sicherheitsrelevante Bereiche, beispielsweise um Gefahren durch Hacker beim Online-Banking, im E-Commerce oder in öffentlichen Einrichtungen. Ohne spezialisierte Fachkräfte ist kein Unternehmen in der Lage, all diese Anforderungen zu erfüllen.

Aufgaben eines Machine Learning Engineers

Machine-Learning-Experten und -Expertinnen sind damit beschäftigt, KI in die Lage zu versetzen, aus bisherigen Erfahrungen zu lernen, Entwicklungen einzuschätzen bzw. Prozesse vorherzusehen - auch ohne auf die neue Begebenheit explizit programmiert zu sein. Dazu gehört es beispielsweise, ähnliche Daten zu erkennen und sinnvoll zu gruppieren. In aller Kürze lassen sich die Aufgaben wie folgt zusammenfassen:

• Aufnahme großer Datenmengen
• Analyse und Einordnung der Daten
• Entwickeln von Datenstrukturen
• Programmierung von Lösungen zur Datenverarbeitung
• Auswertung und Analyse der Ergebnisse
• Wartung und permanente Verbesserung der implementierten Systeme

In der täglichen Praxis steht die Zusammenarbeit mit Experten und Expertinnen für Data Science und Software Engineering auf der Tagesordnung. Die Bereiche sind eng miteinander verzahnt. An dieser Schnittstelle ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen unter anderem dafür verantwortlich, Rohdaten mittels Big-Data-Tools und Software-Frameworks in Data-Science-Modelle zu integrieren.

Praxisbeispiele: Experten und Expertinnen für Machine Learning im Einsatz

Vielleicht klingt die Theorie zur Arbeit von Ingenieuren und Ingenieurinnen für Machine Learning ein wenig trocken. In der Praxis ist genau das Gegenteil der Fall: Der Job ist sehr abwechslungsreich und spannend. Er hat auch nicht nur mit Internet- und Technologie-Unternehmen wie Google oder IBM zu tun; tatsächlich sind das nur Teilbereiche. Daneben gibt es sehr viele Gebiete, in denen du ebenfalls als Machine-Learning-Experte oder -Expertin arbeiten kannst. Und genau das ist einer der Vorteile des Berufs: Du kannst dir deine Branche und dein Tätigkeitsfeld nach persönlichen Vorlieben aussuchen und übst trotzdem immer einen IT-Job aus. Hier nur einige wenige Bereiche, in denen du mit deiner Expertise im Machine Learning arbeiten kannst:

E-Commerce und Marketing

• Kundenkommunikation: Marketing und Markenbotschaften werden auf der Grundlage des bisherigen Kundenverhaltens entwickelt. Machine-Learning-Algorithmen fließen in Inhalte wie bspw. Handlungsaufforderungen ein.
• Marktforschung: Steigerung der Effizienz, Optimierung der Zeitpunkte zur Kundenkommunikation.
• Zielgruppen: Segmentierung bzw. Teilsegmentierung von Zielgruppen auf Basis von Verhaltensmustern.
• Onlineshops: Automatisierung der Organisation und Verarbeitung von Produktinformationen (Bilder, Videos, Produktdetails), etwa zur Zuordnung zu Produktkategorien und Hashtags.

Autobranche und Verkehrswesen

• Autonomes Fahren: Koordinierung von Daten aus Radarsensoren, Kameras etc., dadurch Analyse der Fahrzeugumgebung sowie Erkennung und Lokalisierung von Objekten.
• Ampeln: Erkennung übermäßigen KFZ-Aufkommens und Staugefahr inklusive intelligenter Anpassung der Ampelschaltung.

Gesundheitswesen

• Kostensenkung: Analyse von Daten wie Diagnosen, Patientenakten und Arztberichten; dadurch Verringerung der Behandlungs- und Verwaltungskosten.
• Früherkennung: Organstörungen und Krebszellen können früher erkannt und behandelt werden.
• Forschung: Zur Entwicklung von Medikamenten werden medizinische Informationen mittels Machine Learning analysiert.

IT-Security

• Risiken und Angreifer: Automatisierung der Identifizierung potenzieller Risiken.
• Frühwarnung: Beobachtung des Netzwerkgeschehens; Früherkennung von Anomalien, die auf Angriffe hinweisen können.
• Passwortsicherheit: Sicherheits-Checks, effiziente Gestaltung.

Recht und Verwaltung

• Daten und Dokumente: Klassifizierung und Koordinierung großer Datenmengen, Entwicklung des inhaltlichen Verständnisses; dadurch erhöhter Informationsgewinn und effiziente Reduzierung von Routinearbeiten.

Hilfreiche Soft Skills für den Job

Besonders wichtig für den Job ist logisches und zugleich lösungsorientiertes Denken. Dazu kommt eine gute Portion Neugierde und Spaß daran, sich neues Wissen anzueignen. Denn ständig kommen neue Technologien hinzu und es kann immer wieder nötig sein, eine weitere Programmiersprache zu erlernen.

Auch Teamfähigkeit ist gefragt. Oftmals entwickelst du mit Kollegen und Kolleginnen aus angrenzenden Fachbereichen die beste Lösung für ein Projekt oder eine Problemstellung. Dazu ist es nötig, komplizierte Sachverhalte so darzustellen, dass die anderen verstehen, worum es geht. Also solltest du dich gut ausdrücken können. Manchmal auch in Englisch; Sprachkenntnisse sind zudem vorteilhaft für Jobs im Ausland.

Weiterhin sind starke Nerven gefragt. Manchmal hast du mit riesigen Datenmengen zu tun und trägst entsprechende Verantwortung. Das sollte dich nicht überfordern. Wobei mit zunehmendem Wissen und wachsender Erfahrung auch diese Seite des Jobs gut zu handeln ist und eigenverantwortliches Arbeiten für dich zur Routine wird.

Die nötigen Softskills in Kürze:

• logisches Denkvermögen
• Lösungsorientierung
• Eigenverantwortlichkeit
• Aufgeschlossenheit für Neues, Wissensdurst
• Kommunikationsfähigkeit
• Stressresistenz

Diese Hardskills sind nötig

Neben dem abgeschlossenen Studium (dazu gleich im Anschluss mehr) benötigst du einige Hardskills, um geeignet für einen Job im Machine Learning zu sein. Dazu zählen insbesondere Mathematik, Informatik und Statistik. Bestenfalls warst du schon in der Schule vom Jonglieren mit Zahlen und vom Programmieren fasziniert. Diese grundlegenden Affinitäten sind nötig, da hinter den Algorithmen und Modellen komplexe mathematische Zusammenhänge liegen.

Nötige Hardskills in Kürze:

• fortgeschrittene Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Informatik
• Verständnis für Datenverarbeitung
• gute Programmierkenntnisse
• Erfahrung mit KI

Einige weitere Kenntnisse und Fähigkeiten sind zusätzliche Pluspunkte:

• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Java, Python oder C++
• Erfahrung mit Tools zur Workflow-Automatisierung wie Apache Airflow
• Erfahrung mit Programmierumgebungen

Mit welcher Ausbildung kannst dich auf Machine Learning Engineer Jobs bewerben?

Voraussetzung für den Beruf des Machine Learning Engineers ist ein abgeschlossenes Studium an einer Universität oder Fachhochschule. Geeignete Studiengänge sind Informatik oder Wirtschaftsinformatik, Mathematik, BWL oder Rechnungswesen sowie Elektrotechnik und verwandte Ingenieurwissenschaften. An zahlreichen Universitäten sind in diesen klassischen Studienfächern Inhalte wie Data Science oder Big Data Management enthalten. Zudem gibt es inzwischen Studienrichtungen, die noch konkreter auf den Beruf ausgerichtet sind, beispielsweise die Studiengänge Digital Transformation und Data Science.

Machine Learning Engineer Jobs in der IT-Branche

Machine Learning Engineer Jobs finden sich in praktisch allen Unternehmenszweigen der IT-Branche. Neben der IT-Security spielt beispielsweise der Bereich der digitalen Assistenz eine Rolle. Dort wird Machine Learning unter anderem zur Spracherkennung und Analyse eingesetzt. Arbeitgeber sind nicht nur Microsoft, Google oder Apple - auch kleinere und mittlere Unternehmen widmen sich der Entwicklung digitaler Assistenzsysteme. Interessante Machine Learning Engineer Jobs sind auch bei Konzernen zu finden, die sich mit der Instandhaltung von Systemen und mit logistischen Prozessen befassen.

Durch die wachsende Bedeutung der Verarbeitung und Auswertung von Daten ist der Beruf jedoch keineswegs auf die IT-Branche beschränkt, sondern spielt in immer mehr anderen Bereichen eine sehr große Rolle. Ob Gesundheitswesen, Onlineshopping, Verwaltung, Banken- und Versicherungswesen, Industrie und Fertigung - der Bedarf an Fachkräften in diesem Job ist nahezu überall gegeben. Je nach Branche und Spezialisierung variieren die Strukturen bei der Anwendung des Machine Learnings, denn die Daten im Verkehrswesen werden beispielsweise anders erhoben und verarbeitet als jene im Marketing oder bei der Gesichtserkennung.

Machine Learning Engineer Gehalt

Bei all der Komplexität und dem nötigen Wissen in dem Job verdienen Experten für maschinelles Lernen entsprechend gut bis hervorragend. Beim Einstieg ist mit einem Gehalt um die 50.000 Euro jährlich zu rechnen, später liegt das durchschnittliche Machine Learning Engineer Gehalt bei rund 65.000 Euro brutto. Hast du mehrere Jahre Berufserfahrung gesammelt und eine entsprechende Position in einem großen Konzern erreicht, kannst du sogar auf 120.000 Euro jährlich kommen. Eine Rolle spielt auch der Abschluss. Mit einem Master hast du eine sehr viel bessere Chance auf ein gutes Einstiegsgehalt als mit einem Bachelor. Insgesamt ist das Machine Learning Engineer Gehalt jedoch sehr gut.

Abgrenzung zu ähnlichen Berufen

Das Berufsbild Machine Learning wird manchmal mit dem des Data Analysten verwechselt. Tatsächlich handelt es sich um verschiedene Profile, wenngleich die Aufgabenfelder ineinandergreifen und die jeweiligen Experten und Expertinnen auch eng zusammenarbeiten. Dabei geht es beim Data Analysten um die Sammlung, Ordnung und Analyse von Daten innerhalb statistischer Prozesse, beim Machine Learning Ingenieur dagegen um das Entwickeln, Betreiben und Warten von Machine-Learning-Anwendungen.

Auch der Data Scientist hat vergleichbare Aufgaben, doch liegen seine Schwerpunkte auf der Optimierung von Prozessen sowie der Datenanalyse und Datenvisualisierung. In einem ähnlichen Rahmen bewegt sich der Deep Learning Engineer. Insgesamt gibt es bei den Berufsfeldern Überlappungen und es ist gerne gesehen, wenn Kenntnisse aus den angrenzenden Gebieten vorhanden sind, da die jeweiligen Fachkräfte oft zusammenarbeiten.

Aussichten als Machine Learning Engineer

Die Zukunftsaussichten in diesem Beruf sind ausgesprochen gut. Zwar ist das Berufsbild noch recht jung, doch der Bedarf an guten Kräften wächst permanent. Ein besonderer Vorteil ist die Vielfalt der Einsatzmöglichkeiten. Dadurch und aufgrund der hohen Nachfrage hast du selbst die Wahl, in welchem Bereich du gerne arbeiten möchtest. Wichtig ist, dass du die Voraussetzungen tatsächlich erfüllst und dass es dir Spaß macht, komplexe Probleme zu lösen und deine Kenntnisse permanent zu erweitern. Ist das der Fall, hast du als Machine Learning Engineer wirklich gute Zukunftsaussichten.