Was ist ein Machine Learning Engineer? (+ Erste Schritte)

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Machine Learning Engineers sind für die Entwicklung künstlicher Intelligenzsysteme verantwortlich. Dieser faszinierende Zweig der künstlichen Intelligenz umfasst die Entwicklung von Modellen, die anhand von Datensätzen trainiert werden, und Ergebnisse vorhersagen und sich an diese anpassen können. Die Nachfrage nach Fachkräften für Machine Learning ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen. Im Jahr 2023 war die Nachfrage nach Fachkräften mit Kenntnissen in Bereichen wie Prompting und Machine Learning 46 Prozent höher als 2019 [1].

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Machine Learning Engineers – ihre Aufgaben, ihr Gehalt und wie man einer wird. Wenn Sie sich für diesen einflussreichen Karriereweg interessieren, können Sie sich für das Microsoft AI & Machine Learning Engineering Zertifikat anmelden. Im Rahmen des Programms entwickeln, implementieren und innovieren Sie mit fortschrittlichen Machine-Learning-Techniken und realen Projekten.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist ein Teilgebiet der Informatik und der künstlichen Intelligenz. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Die Methode ähnelt der menschlichen Lernweise. Ziel ist es, dass die Maschine ihre Lerngenauigkeit sukzessive verbessert, während sie mit Datensätzen trainiert wird. Diese Datensätze lehren den Algorithmus langsam, eine bestimmte Aufgabe auszuführen.

Maschinelles Lernen umfasst alles von der Videoüberwachung bis zur Gesichtserkennung auf Ihrem Smartphone. Kundenorientierte Unternehmen nutzen es jedoch auch, um die Muster und Vorlieben ihrer Verbraucher zu verstehen und Direktmarketing- oder Werbekampagnen zu entwickeln. 

Social-Media-Plattformen wie Meta nutzen Machine Learning, um Nutzern gezielt Werbung basierend auf ihren Präferenzen, Likes und Beiträgen auf der Website anzuzeigen. Ähnlich nutzen Shopping-Websites wie Amazon Algorithmen, um Kaufvorschläge basierend auf den Einkäufen und dem Browserverlauf eines Kunden zu unterbreiten.

Was macht ein Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineers sind wichtige Mitglieder des Data-Science-Teams. Ihre Aufgaben umfassen die Erforschung, Entwicklung und Konzeption von Machine-Learning-Systemen für künstliche Intelligenz sowie die Wartung und Verbesserung bestehender Systeme. 

Oftmals fungiert ein Machine Learning Engineers auch als wichtiger Vermittler zwischen anderen Data-Science-Teammitgliedern und arbeitet direkt mit den Data Scientists zusammen, die die Modelle für den Aufbau von KI-Systemen entwickeln, sowie mit den Personen, die diese Systeme konstruieren und betreiben. Die Aufgaben eines Machine Learning Engineers unterscheiden sich zwar von Unternehmen zu Unternehmen, umfassen aber häufig:

• Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen

• Durchführung von Experimenten und Tests mit KI-Systemen

• Entwurf und Entwicklung von Machine-Learning-Systemen

• Durchführen statistischer Analysen 

Berufsaussichten für Machine Learning Engineers

In den letzten Jahrzehnten ist der Bereich der Informatik kontinuierlich gewachsen. Da die Nachfrage nach Fachkräften mit Kenntnissen im Bereich Machine Learning in den letzten Jahren stark gestiegen ist, ist zu erwarten, dass die Jobaussichten auch in den kommenden Jahren weiterhin positiv bleiben werden [1].

Aufgrund der zunehmenden Leistungsfähigkeit von KI-Systemen ist die Nachfrage nach einer stärkeren Automatisierung von Routineaufgaben so hoch wie nie zuvor.

Gehalt eines Machine Learning Engineers

Berufe im Bereich Machine Learning sind in der Regel lukrative Karrieren mit hohen Gehältern, abhängig von Erfahrung und Standort. Wie in vielen anspruchsvollen Technologie- und Informatikberufen verdienen Machine Learning Engineers ein sehr gutes Gehalt. Laut Glassdoor beträgt das durchschnittliche Grundgehalt eines Machine Learning Engineers im April 2025 € 65.000 [2].

So werden Sie Machine Learning Engineer

Eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens ist auf verschiedenen Wegen möglich, die wir im Folgenden vorstellen. Betrachten wir zunächst die drei wesentlichen Schritte, die Sie unternehmen müssen, um Machine Learning Engineer zu werden.

1. Erwerben Sie einen Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Fach

Da Maschinelles Lernen Teil der Informatik ist, sind fundierte Kenntnisse in Programmierung, Data Science und Mathematik für den Erfolg unerlässlich. Viele Jobs im Bereich Machine Learning Engineering erfordern mindestens einen Bachelor-Abschluss. Ein Studium der Informatik oder eines verwandten Fachs wie Statistik ist daher ein guter erster Schritt.

2. Sammeln Sie Berufserfahrung auf Einstiegsniveau

Nach Ihrem Informatikabschluss besteht der nächste Schritt darin, im Bereich Data Science zu arbeiten und Erfahrungen mit maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz zu sammeln. Einige Einstiegspositionen, die zu einer Karriere im Bereich Machine Learning führen können, sind: 

• Computeringenieur

• Datenwissenschaftler

• Software Developer

• Software Engineer

3. Bauen Sie Ihr Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen auf

In einer verwandten Funktion können Sie Fachwissen aufbauen und Ihre Fähigkeiten stärken. Erwägen Sie die Teilnahme an relevanten Programmen und Zertifikaten zum Thema Machine Learning, um sich weiterzuentwickeln. Hier sind einige Empfehlungen für den Einstieg:

• Spezialisierung Maschinelles Lernen von DeepLearning.AI der Stanford University

• Machine Learning-Zertifikat von IBM

• AI Engineering-Zertifikat von IBM

• Spezialisierung auf angewandtes maschinelles Lernen der Johns Hopkins University

Benötigt man einen höheren Abschluss, um Machine Learning Engineer zu werden?

Obwohl ein Bachelor-Abschluss die Arbeit in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz ermöglicht, kann ein Master-Abschluss in Informatik, Data Science oder Software Engineering Ihnen helfen, die komplexeren Aufgaben von Machine Learning Engineers zu erlernen. Dies verschafft Ihnen auch einen Vorteil bei der Bewerbung, insbesondere wenn Sie Ihr Studium durch umfangreiche Branchenerfahrung, beispielsweise durch Praktika oder Ausbildungen, ergänzt haben.

Bauen Sie Ihre Fähigkeiten im maschinellen Lernen mit Coursera auf

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind wachsende Bereiche. Bauen Sie die Fähigkeiten auf, die Sie für diesen gefragten Beruf benötigen, mit einem der folgenden Kurse auf Coursera:

Um praktische Fähigkeiten im maschinellen Lernen zu entwickeln, probieren Sie DeepLearning.AI und die Spezialisierung auf maschinelles Lernen von Stanford aus. In diesem anfängerfreundlichen Programm lernen Sie, ML-Modelle zu erstellen, Best Practices für die ML-Entwicklung anzuwenden und sogar Ihr eigenes neuronales Netzwerk für die Multi-Class-Klassifizierung aufzubauen und zu trainieren.

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