Finden Sie heraus, was ein KI-Ingenieur macht und wie Sie in dieses spannende Berufsfeld einsteigen können.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Programmierung von Maschinen beschäftigt, die wie menschliche Gehirne denken. Die Simulation menschlicher Handlungen mag wie der Stoff für Science-Fiction-Romane klingen, ist aber in Wirklichkeit ein Werkzeug, das es uns ermöglicht, die Art und Weise, wie wir Informationen nutzen, analysieren und integrieren, neu zu überdenken, um unsere Geschäftsentscheidungen zu verbessern. Künstliche Intelligenz hat ein großes Potenzial, wenn sie in den Bereichen Finanzen, nationale Sicherheit, Gesundheit, Strafjustiz und Verkehr eingesetzt wird.
Laut der Global Artificial Intelligence Study von PricewaterhouseCoopers könnte KI bis 2030 bis zu 15,7 Billionen Dollar zur Weltwirtschaft beitragen – mehr als China und Indien heute zusammen erwirtschaften. Dieses prognostizierte Wachstum bedeutet, dass Unternehmen auf KI setzen, um ihre Geschäftsentscheidungen zu unterstützen und ihre Effizienz zu steigern.
Für einen KI-Ingenieur bedeutet dies ein großes Wachstumspotenzial und ein entsprechendes Gehalt. Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, was ein KI-Ingenieur tut, wie viel er verdient und wie Sie einsteigen können. Wenn Sie an einer Karriere als KI-Ingenieur interessiert sind, können Sie sich für das IBM AI Engineering Professional Certificate anmelden, um in nur zwei Monaten berufsrelevante Fähigkeiten zu erwerben.
Was ist KI-Technik?
KI-Ingenieure sind Personen, die KI und maschinelle Lernverfahren einsetzen, um Anwendungen und Systeme zu entwickeln, die Unternehmen dabei helfen, ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken, Gewinne zu steigern und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
KI-Engineering konzentriert sich auf die Entwicklung von Werkzeugen, Systemen und Prozessen, mit denen künstliche Intelligenz in der realen Welt eingesetzt werden kann. Jede Anwendung, bei der Maschinen menschliche Funktionen nachahmen, z. B. beim Problemlösen und Lernen, kann als künstliche Intelligenz bezeichnet werden. Algorithmen werden anhand von Daten „trainiert“, wodurch sie lernen und bessere Leistungen erbringen.
Alltägliche Beispiele für künstliche Intelligenz
Die Ergebnisse von KI-Engineering sind Ihnen vielleicht schon bei der Nutzung von Netflix, Spotify oder YouTube begegnet, wo maschinelles Lernen auf der Grundlage Ihres Verhaltens maßgeschneiderte Vorschläge macht. Ein weiteres bekanntes Beispiel ist der Verkehr, wo selbstfahrende Autos durch KI und maschinelles Lernen gesteuert werden. Besonders nützlich ist die KI im Gesundheitswesen, wo sie dazu beitragen kann, dass Roboter Operationen durchführen und automatische Bilddiagnosen erstellen.
Aufgaben von KI-Ingenieuren
KI-Ingenieure spielen eine wichtige Rolle in Unternehmen, die KI einsetzen. Sie legen die KI-Strategie fest und definieren die Probleme, die mit KI gelöst werden sollen. Sie sind verantwortlich für den Aufbau der KI-Entwicklungs- und Produktionsinfrastruktur und deren anschließende Implementierung. Im Folgenden sind einige spezifische Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines KI-Ingenieurs aufgeführt:
- Aufbau und Verwaltung der KI-Entwicklungs- und Produktionsinfrastruktur.
- Durchführung statistischer Analysen und Interpretation der Ergebnisse zur Steuerung und Optimierung des Entscheidungsprozesses im Unternehmen.
- Automatisierung der KI-Infrastruktur für das Data Science Team.
- Erstellung von KI-Modellen von Grund auf und Unterstützung von Produktmanagern und anderen Stakeholdern bei der Analyse und Implementierung.
- Machine-Learning-Modelle in APIs umwandeln, die in andere Anwendungen integriert werden können.
- Zusammenarbeit mit anderen Teams bei der Einführung von KI und Best Practices.
Jahresgehalt und Karrierechancen
KI-Engineering ist ein spezialisierter Bereich mit einem vielversprechenden Beschäftigungswachstum, der in der Regel gut bezahlt wird.
Laut Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt eines KI-Ingenieurs in den USA bei 115.623 USD (Stand: März 2024). Laut dem US Bureau of Labor Statistics (BLS) fallen KI-Ingenieure in die Kategorie der Computer- und Informationsforscher und erhalten ein Durchschnittsgehalt von 136.620 USD.
Zwischen 2022 und 2032 wird ein Beschäftigungswachstum von 23 Prozent prognostiziert, was deutlich über dem Durchschnitt aller Berufe liegt.
KI-Ingenieure arbeiten in der Regel für Technologieunternehmen wie Google, IBM und Meta und helfen ihnen, ihre Produkte, Software, Prozesse und Lieferungen zu verbessern. In zunehmendem Maße sind sie auch in Regierungs- und Forschungseinrichtungen beschäftigt, die an der Verbesserung öffentlicher Dienstleistungen arbeiten.
Laut LinkedIn stehen KI-Ingenieure an dritter Stelle auf der Liste der Berufe mit der am schnellsten wachsenden Nachfrage im Jahr 2023.
Wie wird man KI-Ingenieur?
Um ein KI-Ingenieur zu werden, sind Grundkenntnisse in Informatik, Informationstechnologie (IT) und Mathematik erforderlich, die für die Steuerung von KI-Programmen unerlässlich sind. Hier erfahren Sie, wie Sie KI-Ingenieur werden können.
1. Erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten.
Sie müssen Ihre technischen Fertigkeiten ausbauen und sich mit den Werkzeugen vertraut machen, die KI-Ingenieure in der Regel verwenden.
- Programmieren: Sie sollten Programmiersprachen wie Python, R, Java und C++ lernen, damit Sie Modelle erstellen und implementieren können.
- Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und lineare Algebra: Diese Kenntnisse sind erforderlich, um verschiedene KI- und maschinelle Lernmodelle zu implementieren.
- Big-Data-Technologien: Da KI-Ingenieure mit großen Datenmengen arbeiten, müssen sie mit Apache Spark, Hadoop und MongoDB vertraut sein, um all diese Daten zu verwalten.
- Algorithmen und Frameworks: Sie sollten Algorithmen des maschinellen Lernens wie lineare Regression und Naive Bayes sowie Algorithmen des Deep Learning wie rekurrente neuronale Netze und generative adversarische Netze verstehen und mit einem Framework implementieren können. Gängige KI-Frameworks sind Theano, TensorFlow, Caffe, Keras und PyTorch.
Sie können diese Fähigkeiten in Online-Kursen oder Bootcamps erlernen, die speziell für den Einstieg in die künstliche Intelligenz entwickelt wurden.
Sie wissen nicht, wo Sie beginnen sollen? An der University of Michigan können Sie sich für die Spezialisierung Python for Everybody einschreiben und in nur zwei Monaten lernen, wie man mit Python programmiert und Daten analysiert. Um die Grundlagen des maschinellen Lernens zu erlernen, können Sie sich für die Spezialisierung auf maschinelles Lernen in Stanford und DeepLearning.AI einschreiben.
2. Sich auf Stellen bewerben.
Sich auf eine Stelle zu bewerben kann einschüchternd sein, wenn man wenig oder keine Erfahrung in einem bestimmten Bereich hat. Es kann jedoch hilfreich sein zu wissen, dass jeden Tag Menschen ohne jegliche Erfahrung eingestellt werden. Es gibt viele Möglichkeiten, Ihren Lebenslauf zu verbessern, um bei der Jobsuche erfolgreich zu sein. Für Stellen im Bereich KI-Engineering sollten Sie bestimmte Projekte, an denen Sie gearbeitet haben, oder Kurse, die Ihr umfassendes Verständnis von KI-Engineering belegen, hervorheben.
Wenn Sie sich beworben haben, werden Sie hoffentlich zu einem Vorstellungsgespräch eingeladen. Lassen Sie sich nicht entmutigen, wenn Sie sich auf Dutzende von Stellen bewerben und keine Antwort erhalten – Datenwissenschaft ist im Allgemeinen ein so gefragtes (und lukratives) Berufsfeld, dass Unternehmen Hunderte von Bewerbungen auf eine Stelle erhalten können.
Die Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch erfordert Übung und Vorbereitung, insbesondere bei technischen Berufen wie KI-Ingenieur. Sie sollten Ihre Fähigkeiten während des Vorstellungsgesprächs auffrischen, um dem Personalverantwortlichen zu zeigen, dass Sie die perfekte Besetzung für die Stelle sind. Von Ihnen wird erwartet, dass Sie Ihre Argumente für die Entwicklung, den Einsatz und die Skalierung bestimmter Algorithmen erläutern.
Diese Vorstellungsgespräche können sehr technisch sein, stellen Sie also sicher, dass Sie klar erklären können, wie Sie ein Problem gelöst haben und warum Sie sich für diese Lösung entschieden haben.
3. Sammeln Sie Arbeitserfahrung.
Selbst für eine Einstiegsposition oder ein Praktikum kann es mehrere Bewerbungsrunden geben. Wenn Sie jedoch eine Stelle bekommen, ist es an der Zeit, sich zu beweisen und so viel wie möglich zu lernen. Sie können die Fähigkeiten, die Sie sich angeeignet haben, anwenden, um Einblicke in Unternehmen zu gewinnen und Lösungen zu entwickeln, die das Leben der Menschen verändern können, sei es im Gesundheitswesen, in der Unterhaltungsindustrie, im Transportwesen oder bei der Herstellung von Konsumgütern.
