Machine Learning: Infos zum Berufsfeld

Machine Learning beschreibt den technologischen Prozess, bei dem Systeme Zusammenhänge und Muster selbstständig erkennen. Von den bereits vorliegenden Daten lernt das System – ohne dabei zusätzliche auf manuelle Befehle angewiesen zu sein. Soll heißen: Der Algorithmus erstellt seinen Programmcode selbst. Dadurch wird automatisiert Wissen generiert und unbekannte Muster werden zunehmend besser erkannt. Dabei gilt Machine Learning als ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI).

Die Einsatzgebiete von Machine Learning sind divers. Allen voran in den folgenden Bereichen kommt die Technologie zum Einsatz:

• Sales und Marketing
• Medizin
• Mobilität
• Games
• Finanzwesen
• Forschung

Als Ingenieur im Bereich Machine Learning kannst du also in diversen Branchen angestellt werden.

Nicht immer ist ein Studium notwendige Voraussetzung für einen erfolgreichen Berufseinstieg. Doch gerade in technischen Bereichen kann es sinnvoll sein, dir das theoretische Verständnis der Materie im Rahmen eines Bachelorstudium anzueignen. So lernst du die Grundlagen der Programmierung kennen, weißt, wie Datenbanken funktionieren, und setzt dich mit den Methoden des Machine Learning auseinander. Zudem beinhalten Studiengänge häufig auch ein Praxissemester. Dieses katapultiert dich direkt in den Berufsalltag eines Machine Learning Engineers.

Was muss man studieren, um im Machine Learning zu arbeiten?

Tatsächlich gibt es in Deutschland den Studiengang „Machine Learning“ – wenn auch nur als weiterführenden Masterstudiengang. Als Bachelor bieten sich Studiengänge mit informationstechnischem Schwerpunkt an. Zum Beispiel Informatik, Data Science oder (Angewandte) Künstliche Intelligenz. Gleichzeitig kommst du mit einem absolvierten Studium in Elektrotechnik, Mathematik oder Physik ans Ziel – sofern du dich bereits während des Studiums mit Automatisierungsprozessen auseinandergesetzt hast.

Was muss ich im Bereich Machine Learning können?

Machine Learning ist ein langwieriger und sich wiederholender Prozess – von der Datenbeschaffung bis zur finalen Nutzung. Daher ist es neben deinem technischen Verständnis wichtig, dass du selbst lernbereit bist und mit der nötigen Geduld und Sorgfalt an die Arbeit herantrittst. Zu den wichtigsten Programmiersprachen im Kosmos der Künstlichen Intelligenz gehört Python. Vorerfahrung im Umgang mit der Programmiersprache ist daher essenziell.

Außerdem kommt es als Machine Learning Ingenieurin auf dein Kommunikationsgeschick und Pragmatismus an, wenn du Kollegen, Kunden oder die Geschäftsführung über die Projektfortschritte stets verständlich auf dem Laufenden hältst.

Was macht ein Machine Learning Engineer?

Häufig gehört es zu deinen Aufgaben, Machine Learning Operations (ML-Ops) zu entwickeln. Darunter versteht sich ein Prozess, der dabei hilft, Machine Learning Modelle schneller bereitzustellen und besser zu überwachen. Damit Machine Learning überhaupt funktioniert, ist es deine Aufgabe, als Entwicklerin den Algorithmus trainieren. Das bedeutet: Du stellst Beispieldaten bereit, überwachst die Datenverarbeitung und prüfst das daraus entstandene Regelwerk. Dabei sorgst du für das Zusammenspiel aller Softwaremodule und die Kombination von Algorithmen.

Abschließend fällt es in deinen Aufgabenbereich, KI-Systeme laufend zu optimieren, Ergebnisse auszuwerten sowie Softwaredokumentationen zu erstellen.

Machine Learning mag für manche Unternehmen noch Zukunftsmusik sein, für führende Unternehmen wie Amazon, Apple oder Paypal ist Künstliche Intelligenz seit Jahren Teil der eigenen Existenzgrundlage. Dabei sind es bei weitem nicht nur Tech-Firmen, die sich mit Machine Learning beschäftigen. Von Marketingagenturen bis zum Automobilbauer: Die Bandbreite deiner potenziellen Arbeitgeber als Machine Learning Engineer, Developer oder Scientist ist enorm.

Unabhängig davon spielt es dir in die Karten, dass du als Machine Learning Experte eine Seltenheit am Arbeitsmarkt bist. So trifft gerade in diesem Berufsfeld wenig Bewerberkonkurrenz auf ein hohes IT-Gehalt. Letzteres hängt zusätzlich von der Größe deines Arbeitgebers, dem Bundesland sowie der Branche ab. Fakt ist: Mit wachsender Berufserfahrung und absolvierten Fort- und Weiterbildungen im Gepäck kannst du schnell auf der Karriereleiter nach oben klettern. Ob du im Laufe deiner beruflichen Entwicklung eine Managementposition anstrebst oder fachlich zum absoluten Profi aufblühst, bleibt dir überlassen.