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Machine Learning Engineers sind 蹿眉谤 die Entwicklung k眉nstlicher Intelligenzsysteme verantwortlich. Dieser faszinierende Zweig der k眉nstlichen Intelligenz umfasst die Entwicklung von Modellen, die anhand von Datens盲tzen trainiert werden, und Ergebnisse vorhersagen und sich an diese anpassen k枚nnen. Die Nachfrage nach Fachkr盲ften 蹿眉谤 Machine Learning ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen. Im Jahr 2023 war die Nachfrage nach Fachkr盲ften mit Kenntnissen in Bereichen wie Prompting und Machine Learning 46 Prozent h枚her als 2019 [].

In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber Machine Learning Engineers 鈥� ihre Aufgaben, ihr Gehalt und wie man einer wird. Wenn Sie sich 蹿眉谤 diesen einflussreichen Karriereweg interessieren, k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 das Microsoft AI & Machine Learning Engineering Zertifikat anmelden. Im Rahmen des Programms entwickeln, implementieren und innovieren Sie mit fortschrittlichen Machine-Learning-Techniken und realen Projekten.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist ein Teilgebiet der Informatik und der k眉nstlichen Intelligenz. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Die Methode 盲hnelt der menschlichen Lernweise. Ziel ist es, dass die Maschine ihre Lerngenauigkeit sukzessive verbessert, w盲hrend sie mit Datens盲tzen trainiert wird. Diese Datens盲tze lehren den Algorithmus langsam, eine bestimmte Aufgabe auszuf眉hren.

Maschinelles Lernen umfasst alles von der Video眉berwachung bis zur Gesichtserkennung auf Ihrem Smartphone. Kundenorientierte Unternehmen nutzen es jedoch auch, um die Muster und Vorlieben ihrer Verbraucher zu verstehen und Direktmarketing- oder Werbekampagnen zu entwickeln.听

Social-Media-Plattformen wie Meta nutzen Machine Learning, um Nutzern gezielt Werbung basierend auf ihren Pr盲ferenzen, Likes und Beitr盲gen auf der Website anzuzeigen. 脛hnlich nutzen Shopping-Websites wie Amazon Algorithmen, um Kaufvorschl盲ge basierend auf den Eink盲ufen und dem Browserverlauf eines Kunden zu unterbreiten.

Was macht ein Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineers sind wichtige Mitglieder des Data-Science-Teams. Ihre Aufgaben umfassen die Erforschung, Entwicklung und Konzeption von Machine-Learning-Systemen 蹿眉谤 k眉nstliche Intelligenz sowie die Wartung und Verbesserung bestehender Systeme.听

Oftmals fungiert ein Machine Learning Engineers auch als wichtiger Vermittler zwischen anderen Data-Science-Teammitgliedern und arbeitet direkt mit den Data Scientists zusammen, die die Modelle 蹿眉谤 den Aufbau von KI-Systemen entwickeln, sowie mit den Personen, die diese Systeme konstruieren und betreiben. Die Aufgaben eines Machine Learning Engineers unterscheiden sich zwar von Unternehmen zu Unternehmen, umfassen aber h盲ufig:

• Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen

• Durchf眉hrung von Experimenten und Tests mit KI-Systemen

• Entwurf und Entwicklung von Machine-Learning-Systemen

• Durchf眉hren statistischer Analysen聽

Berufsaussichten 蹿眉谤 Machine Learning Engineers

In den letzten Jahrzehnten ist der Bereich der Informatik kontinuierlich gewachsen. Da die Nachfrage nach Fachkr盲ften mit Kenntnissen im Bereich Machine Learning in den letzten Jahren stark gestiegen ist, ist zu erwarten, dass die Jobaussichten auch in den kommenden Jahren weiterhin positiv bleiben werden [].

Aufgrund der zunehmenden Leistungsf盲higkeit von KI-Systemen ist die Nachfrage nach einer st盲rkeren Automatisierung von Routineaufgaben so hoch wie nie zuvor.

Gehalt eines Machine Learning Engineers

Berufe im Bereich Machine Learning sind in der Regel lukrative Karrieren mit hohen Geh盲ltern, abh盲ngig von Erfahrung und Standort. Wie in vielen anspruchsvollen Technologie- und Informatikberufen verdienen Machine Learning Engineers ein sehr gutes Gehalt. Laut Glassdoor betr盲gt das durchschnittliche Grundgehalt eines Machine Learning Engineers im April 2025 鈧� 65.000 [].

So werden Sie Machine Learning Engineer

Eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens ist auf verschiedenen Wegen m枚glich, die wir im Folgenden vorstellen. Betrachten wir zun盲chst die drei wesentlichen Schritte, die Sie unternehmen m眉ssen, um Machine Learning Engineer zu werden.

1. Erwerben Sie einen Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Fach

Da Maschinelles Lernen Teil der Informatik ist, sind fundierte Kenntnisse in Programmierung, Data Science und Mathematik 蹿眉谤 den Erfolg unerl盲sslich. Viele Jobs im Bereich Machine Learning Engineering erfordern mindestens einen Bachelor-Abschluss. Ein Studium der Informatik oder eines verwandten Fachs wie Statistik ist daher ein guter erster Schritt.

2. Sammeln Sie Berufserfahrung auf Einstiegsniveau

Nach Ihrem Informatikabschluss besteht der n盲chste Schritt darin, im Bereich Data Science zu arbeiten und Erfahrungen mit maschinellem Lernen oder k眉nstlicher Intelligenz zu sammeln. Einige Einstiegspositionen, die zu einer Karriere im Bereich Machine Learning f眉hren k枚nnen, sind:聽

• Computeringenieur

• Datenwissenschaftler

• Software Developer

• Software Engineer

3. Bauen Sie Ihr Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen auf

In einer verwandten Funktion k枚nnen Sie Fachwissen aufbauen und Ihre F盲higkeiten st盲rken. Erw盲gen Sie die Teilnahme an relevanten Programmen und Zertifikaten zum Thema Machine Learning, um sich weiterzuentwickeln. Hier sind einige Empfehlungen 蹿眉谤 den Einstieg:

• Spezialisierung Maschinelles Lernen von DeepLearning.AI der Stanford University

• Machine Learning-Zertifikat von IBM

• AI Engineering-Zertifikat von IBM

• Spezialisierung auf angewandtes maschinelles Lernen der Johns Hopkins University

Ben枚tigt man einen h枚heren Abschluss, um Machine Learning Engineer zu werden?

Obwohl ein Bachelor-Abschluss die Arbeit in den Bereichen Data Science und K眉nstliche Intelligenz erm枚glicht, kann ein Master-Abschluss in Informatik, Data Science oder Software Engineering Ihnen helfen, die komplexeren Aufgaben von Machine Learning Engineers zu erlernen. Dies verschafft Ihnen auch einen Vorteil bei der Bewerbung, insbesondere wenn Sie Ihr Studium durch umfangreiche Branchenerfahrung, beispielsweise durch Praktika oder Ausbildungen, erg盲nzt haben.

Bauen Sie Ihre F盲higkeiten im maschinellen Lernen mit 糖心vlog官网观看 auf

K眉nstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind wachsende Bereiche. Bauen Sie die F盲higkeiten auf, die Sie 蹿眉谤 diesen gefragten Beruf ben枚tigen, mit einem der folgenden Kurse auf 糖心vlog官网观看:

Um praktische F盲higkeiten im maschinellen Lernen zu entwickeln, probieren Sie DeepLearning.AI und die Spezialisierung auf maschinelles Lernen von Stanford aus. In diesem anf盲ngerfreundlichen Programm lernen Sie, ML-Modelle zu erstellen, Best Practices 蹿眉谤 die ML-Entwicklung anzuwenden und sogar Ihr eigenes neuronales Netzwerk 蹿眉谤 die Multi-Class-Klassifizierung aufzubauen und zu trainieren.

Um sich auf eine Karriere als Machine Learning Engineer vorzubereiten, melden Sie sich am besten 蹿眉谤 das Microsoft AI & ML Engineering-Zertifikat an. In diesem fortgeschrittenen Programm entwerfen und implementieren Sie KI- und ML-Infrastrukturen, beherrschen Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens und erstellen Ihren eigenen KI-Agenten.

F眉r einen tieferen Einblick in die KI-Entwicklung k枚nnen Sie das AI Engineering-Zertifikat von IBM erwerben. In nur drei Monaten erlernen Sie die Grundlagen der KI, setzen Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen ein und erstellen Deep-Learning-Modelle und neuronale Netzwerke.