Machine Learning Engineer
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Machine Learning Engineer: Aufgaben, Gehalt und Ausbildung [2023]

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Bist du daran interessiert, Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden? Dann bist du bei uns genau richtig. In diesem Artikel erklären wir, was ein Machine Learning Engineer macht und welche Qualifikationen er braucht, um erfolgreich zu sein. Außerdem geben wir dir Tipps, wie du Machine Learning Engineer wirst, und einen hilfreichen Tipp für diejenigen, die bereits in diesem Bereich arbeiten

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
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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

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?

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