KI-Ingenieur(in)
KI-Systeme konzipieren, trainieren und in produktive Umgebungen überführen – mit messbarem technischem Mehrwert
Tendenz in den meisten Ländern. Die Werte Ihres Landes finden Sie unter „Gehälter, Ausbildung, Arbeitsmarkt“.
Über den Beruf
KI-Ingenieur(in) entwickelt und implementiert maschinelle Lernmodelle sowie KI-Systeme in technischen und datenintensiven Umgebungen.
Die Tätigkeit umfasst den gesamten ML-Lifecycle – von der Datenpipeline über das Modelltraining bis zum produktiven Einsatz. Eingesetzt werden Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn sowie MLOps-Plattformen.
Ansprechpartner sind Datenwissenschaftler, Softwareentwickler, DevOps-Teams und Produktverantwortliche. Die Arbeit findet in interdisziplinären Teams statt, häufig in agilen Strukturen mit hohem Eigenverantwortungsgrad.
Kompetenzen
Fachliche Kompetenzen
- Erfahrung in Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn) für Datenanalyse
- Arbeiten mit TensorFlow / PyTorch für Modellentwicklung
- Kenntnisse in MLOps (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases) zur Optimierung
- Vertrautheit mit Docker / Kubernetes für Deployment
- Umgang mit SQL und NoSQL-Datenbanken zur Datenverwaltung
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML)
- Kompetenz in Feature Engineering und Datenvorverarbeitung
- Entwicklung von REST-APIs zur Modellintegration
Soziale Kompetenzen
- Analytisches Denken bei komplexen Datenproblemen
- Strukturiertes Arbeiten bei parallelen Experimenten
- Klare Kommunikation technischer Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder
- Selbstständiges Priorisieren in agilen Entwicklungsumgebungen
- Kritisches Hinterfragen von Modellannahmen und Ergebnissen
Aufgaben
- Entwickeln und Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens mit PyTorch oder TensorFlow, um definierte Leistungsmetriken zu erreichen
- Aufbau und Pflege von Datenpipelines zur effizienten Verarbeitung großer strukturierter und unstrukturierter Datensätze
- Bewertung der Modellperformance durch Metriken wie F1-Score, AUC-ROC und Genauigkeitsraten
- Einsatz von ML-Modellen in produktiven Systemen über Kubernetes, Docker und CI/CD-Pipelines
- Optimierung von Hyperparametern durch Grid Search, Bayesian Optimization oder AutoML-Werkzeuge
- Integration von KI-Modulen in bestehende Softwarearchitekturen mittels REST-APIs oder gRPC
- Überwachung von Modellen in Produktion zur Erkennung von Datendrift und Leistungsabfall
- Durchführung von Experimenten mit Tracking-Plattformen wie MLflow oder Weights & Biases
- Erarbeitung von Feature-Engineering-Strategien zur Verbesserung der Modellqualität
- Dokumentation von Modellarchitekturen, Trainingsprozessen und Evaluierungsergebnissen für interne Stakeholder
Arbeitsumgebungen
- Tech-Unternehmen und Software-Startups mit innovativen Projekten
- Forschungs- und Entwicklungsabteilungen in großen Konzernen
- Unternehmensberatungen mit KI-Praxis und strategischer Ausrichtung
- Finanzdienstleister und InsurTech-Unternehmen mit Fokus auf Datenanalyse
- Gesundheitswesen und MedTech für fortschrittliche Patientenlösungen
- Industrieunternehmen mit Automatisierungsinitiativen zur Effizienzsteigerung
Karrierewege
- Aufstieg zum Lead ML Engineer mit Teamverantwortung
- Karriere als Machine Learning Architect für strategische Planung
- Position als Head of AI oder Director of Artificial Intelligence
- Rolle als KI-Produktmanager(in) zur Leitung von Innovationsprojekten
- Forschungsingenieur(in) in angewandter KI mit Fokus auf neue Technologien
- Gründung eines KI-fokussierten Startups für zukunftsweisende Lösungen
Gesuchtes Profil
Häufige Fragen
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