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Definition: Was ist ein Machine Learning Engineer?
Ein Machine Learning Engineer (MLE) ist eine Person, die in der Entwicklung von Algorithmen geschult ist, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Sie arbeiten mit Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens wie Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Reinforcement Learning und mehr
Aufgaben: Was macht ein/e Machine Learning Engineer?
- Entwerfen und Entwickeln von Machine-Learning-Modellen
- Erstellen von End-to-End-Anwendungen für maschinelles Lernen
- Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern bei der Analyse von Datensätzen
- Festlegung von Leistungsmaßstäben für verschiedene Modelle
- Einsatz von maschinellen Lernmodellen in der Produktion
- Instandhaltung bestehender Modelle und Systeme
- Dokumentieren von Forschungsergebnissen
Voraussetzungen: Welche Fähigkeiten braucht ein Ingenieur für maschinelles Lernen?
- Kenntnisse in Mathematik, einschließlich linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Kalkül und Optimierungsmethoden
- Vertrautheit mit Programmiersprachen wie Python oder R
- Fähigkeit, leistungsstarke Open-Source-Bibliotheken für KI/ML zu nutzen
- Verständnis von Cloud-Computing-Technologien wie AWS oder GCP
- Erfahrung im Umgang mit Big-Data-Frameworks wie Spark oder Hadoop
- Beherrschung von Software-Engineering-Prinzipien wie agilen Methoden
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten für die Zusammenarbeit mit Stakeholdern
remote-job.net-Tipp
Als MLE solltest du dich über die neuesten Trends in der KI/ML-Technologie auf dem Laufenden halten, indem du an Branchenkonferenzen teilnimmst oder Newsletter in diesem Bereich abonnierst. Außerdem ist es wichtig, dass du bei der Durchführung von Forschungsexperimenten auf dem neuesten Stand bleibst, indem du neue Tools für ML-Engineering verwendest - wie z.B. Modellmanagement-Plattformen - oder Cloud-Ressourcen für das Training größerer Datensätze nutzt. Auf diese Weise kannst du sicherstellen, dass deine Modelle in der Branche wettbewerbsfähig bleiben und gleichzeitig Einblicke in verborgene Muster in großen Datenbeständen liefern.
Kannst du als Machine Learning Engineer von zu Hause aus arbeiten?
Ja, man kann als Machine Learning Engineer von zu Hause aus arbeiten. Je nach Unternehmen ist es möglich, dass Teile des Arbeitsprozesses Onsite abgewickelt werden müssen – in diesem Fall kann man aber meist flexibel planen und die Onsite-Aufenthalte sofort beendet werden (falls erforderlich). Auch lange Reisezeiten innerhalb des Landes sind nicht notwendig. Einige Unternehmen stellen sogar ihren Mitarbeitern vor Ort Technologien zur Verfügung, die das Arbeiten von zu Hause ermöglichen – entweder für den gesamten Arbeitsplatz oder nur für bestimmte Prozesse (zum Beispiel die Teilnahme an Meetings). Somit ist es mittlerweile sehr unkompliziert und einfach, als Machine Learning Enginner von zu Hause aus arbeiten zu können.
Gehalt: Wie viel verdient ein Machine Learning Engineer in Deutschland?
In Deutschland liegt das Bruttojahresgehalt eines Machine Learning Engineers je nach Qualifikation und Erfahrung zwischen 45.000 Euro bis 75.000 Euro pro Jahr brutto – was deutlich über dem Durchschnitt der Gehälter im Informatikbereich liegt. Die Gehälter variieren hier natürlich je nach Region stark; besonders große Unternehmen in den Ballungsräumen Berlin/Hamburg/Frankfurt am Main bieten oft noch deutlich höhere Gehaltsaussichten an als andere Städte / Regionale Unternehmen
Beispiel-Anschreiben für eine Stelle als Machine Learning Engineer
Von: Thomas Müller
hiermit bewerbe ich mich als Machine Learning Engineer. Ich verfüge über einen Master-Abschluss in Informatik und habe mehrere Jahre Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens. Mein Wissen umfasst aktuelle Methoden der KI, die sich beim Entwickeln von Algorithmen sowie der Optimierung von Datenbanken bewährt haben. Zu meinen Qualifikationen zählen außerdem Java-Programmierung, Tensorflow, Image Processing und NLP
Meine Anstellung als Machine Learning Engineer wurde bislang ausschließlich Onsite erfolgen; allerdings bin ich motiviert, von zu Hause aus zu arbeiten. Ich bin an einer Teamsitzung per Videokonferenz interessiert, damit meine Ideen und Fortschritte mitgeteilt werden können
Als Machine Learning Engineer in Deutschland erhalte ich ein Grundgehalt zwischen 45.000 und 75.000 Euro im Jahr brutto, je nach Qualifikation und Erfahrung.
Ausbildung und Studium: Wie man ein Machine Learning Engineer wird
Um ein effektiver MLE zu werden, muss man sowohl die technischen Konzepte von KI/ML beherrschen als auch praktische Erfahrungen beim Schreiben von Code in großem Maßstab sammeln. Eine formale Ausbildung kann dabei helfen, die Grundlage für die Entwicklung erfolgreicher ML-Produkte zu schaffen. Abhängig von deinem Hintergrund gibt es verschiedene Möglichkeiten, Fachwissen im Bereich ML-Engineering zu erwerben; dazu gehören spezialisierte Online-Kurse oder der Erwerb eines Hochschulabschlusses in Informatik oder verwandten Bereichen.
Geeignete Interviewfragen für einen Machine Learning Engineer
Bei der Bewerbung um eine Stelle als Machine Learning Enginner steht man natürlich vor speziell für dieses Berufsbild formulierten Fragen – beispielsweise über seine Kenntnisse oder über bereits gemachte Erfahrung mit maschinellem Lernen usw.. Daher sollten sich BewerberInnen schon vor dem Interview gut vorbereitet haben. Folgende Fragen sind hier typisch
- Welche Artikel hast Du gelesen oder welche Konferenzen hast Du besucht, um mit Maschinellem Lernens auf dem Laufenden zu bleiben?
- Was macht Dir an Maschinellem Lernens besonders viel Spaß?
- Wie gehen Sie mit Datensicherheit um?
- Wie würden Sie ein Machine Learning-Projekt strukturieren?
- Wie würden Sie ein Machine Learning-Modell auswählen?