Die 14 wichtigsten Fähigkeiten, die du als KI-Ingenieur im Jahr 2026 haben solltest

Was ist ein KI-Ingenieur?

KI-Ingenieure kümmern sich um das Design, die Entwicklung und die Wartung von KI-basierten Systemen. Sie nutzen ihre Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, Programmierung, Datenanalyse und anderen Technologien, um intelligente Anwendungen zu entwickeln, die aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können.

Technische Fähigkeiten eines KI-Ingenieurs

Um besser zu verstehen, was ein KI-Ingenieur so macht, schauen wir uns mal an, welche technischen Fähigkeiten er normalerweise hat:

1. Programmiersprachen

Klar, ein KI-Ingenieur muss sich mit Programmiersprachen auskennen.

Einige der häufigsten Sprachen für die KI-Entwicklung sind:

• Python
• Java
• R
• C++
• JavaScript

Python

Python ist echt beliebt, weil es einfach zu lernen ist und viele Bibliotheken für KI und maschinelles Lernen hat. Die Kenntnis dieser Sprachen ist super wichtig, um Algorithmen zu entwickeln, Modelle umzusetzen und mit Daten zu arbeiten.

Zunahme der Nutzung von Python im Laufe der Jahre – Quelle

Laut dem TIOBE-Index hat das im Laufe der Jahre zu seiner zunehmenden Beliebtheit geführt.

Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und PyTorch werden in Python oft für die KI-Entwicklung genutzt. TensorFlow 2.13 hat die Unterstützung für TensorFlow Lite verbessert, was die Bereitstellung auf Edge-Geräten effizienter macht. PyTorch 2.0 hat ein paar coole Neuerungen bei dynamischen Berechnungsgraphen gebracht, die die Leistung und Flexibilität verbessern. Die Transformers -Bibliothek von Hugging Face ist auch beliebt geworden, weil sie generative Modelle wie GPT-4 und LLaMA einbindet. Anwendungsfälle sind zum Beispiel Predictive Analytics, natürliche Sprachverarbeitung und Bilderkennung.

Fang noch heute mit unserem Python-Programmier -Lernpfad an.

Willst du PyTorch fürs Deep Learning nutzen? Leg los mit unserem Spickzettel unten.

Unser Spickzettel für Deep Learning mit PyTorch

R

Die Sprache R, die man meistens für statistische Analysen und grafische Darstellungen nutzt, kommt auch oft in der KI zum Einsatz.

Das„caret”-Paket in R hilft bei der Vorhersagemodellierung, während„e1071” das Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen einfacher macht. R wird in KI-Projekten in den Bereichen wissenschaftliche Forschung, Gesundheitswesen, Finanzen und Social-Media-Analytik eingesetzt.

Wir haben einen R-Programmierung -Lernpfad, in dem du lernst, wie man von Grund auf wie ein Programmierer programmiert.

Java

Java ist auch eine beliebte Wahl für die KI-Entwicklung, vor allem wegen seiner Einfachheit, Lesbarkeit und den super Möglichkeiten für die Benutzerinteraktion.

Dank seiner starken Speicherverwaltung und der großen Auswahl an hochwertigen Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie Stanford Library NLP und Apache Open NLP, eignet es sich super für die Entwicklung von Chatbots.

Anwendungsfälle sind Chatbots, Empfehlungssysteme für Websites und Betrugserkennung im Finanzsektor. Du kannst mit unserem Kurs „Einführung in Java“ loslegen.

Wenn du vorhast, die OpenAI-API für die Chatbot-Entwicklung zu nutzen, schau dir doch mal unseren Kurs „Arbeiten mit der OpenAI-API” an.

C++

C++ ermöglicht die Ausführung anspruchsvoller Anwendungen mit relativ geringem Rechenaufwand und eignet sich daher gut für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke.

Bibliotheken wie Shark und mlpack sind für maschinelles Lernen in C++ gemacht. Anwendungsfälle für KI sind zum Beispiel Computer Vision, Robotik und Gaming. Schau dir unser Tutorial zu Llama.cpp an, um zu erfahren, wie C++ mit dem LLaMa LLM verwendet wird.

2. Datenmodellierung und -entwicklung

Daten sind das A und O der KI, und KI-Ingenieure müssen sich mit Datenmodellierung und -technik richtig gut auskennen.

Sie sollten wissen, wie man Daten sammelt, bereinigt und in ein Format bringt, das man gut analysieren kann. Kenntnisse über SQL- und nosql-Datenbanken sind super wichtig, um große Datensätze abzufragen und zu verwalten.

Tools wie Apache Spark, Hadoop, AWS S3 und DuckDB werden auch oft für die Datenverarbeitung in KI-Projekten genutzt.

3. Big-Data-Analyse

KI-Ingenieure sollten in der Lage sein, große Datenmengen zu analysieren und daraus wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu nutzt man Big-Data-Tools wie SparkSQL, Apache Flink, Apache Arrow und Google Cloud Platform, um große Datensätze abzufragen und zu bearbeiten.

Unser Kurs „Grundlagen von Big Data mit PySpark” behandelt viele der Prinzipien hinter der Big-Data-Analyse und ist damit der perfekte Einstieg für dich, um mehr darüber zu lernen.

4. Modelle für maschinelles Lernen

Das Wissen über Machine-Learning-Modelle und Algorithmen ist für KI-Ingenieure echt wichtig.

Dazu gehört das Verständnis von überwachten und unüberwachten Lerntechniken sowie von Deep-Learning-Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).

KI-Ingenieure sollten auch wissen, wie man die Leistung dieser Modelle anhand von Metriken wie

• Genauigkeit
• Präzision
• Rückruf
• Quadratische Mittelwertabweichung (RMSE),
• Mittlerer absoluter Fehler (MAE)
• F1-Score

Mit unserem Skill Track „Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python“ kannst du viele Grundlagen des maschinellen Lernens lernen.

5. KI- und ML-Dienste

KI-Ingenieure sollten auch mit Cloud-basierten KI- und Machine-Learning-Diensten von großen Anbietern wie AWS, Azure und Google Cloud Platform klarkommen. Bedrock von AWS hat jetzt verwaltete Basismodelle und Vertex AI von Google hat neue Funktionen, die die Bereitstellung großer Sprachmodelle einfacher machen. Diese Dienste bieten vorgefertigte Modelle, APIs und Tools für die Entwicklung intelligenter Anwendungen, ohne dass umfangreiche Programmierarbeiten nötig sind. Außerdem hat der Aufstieg von Low-Code-/No-Code-KI-Plattformen wie Microsoft Power Platform und Google AutoML die KI-Entwicklung für Leute ohne viel Programmier-Hintergrund zugänglicher gemacht. Schau dir unser Spickzettel zum Vergleich der Dienste von AWS, Azure und GCP an, um mehr Details zu erfahren. 

6. KI-Bereitstellung & DevOps

Beim Einsatz von KI-Anwendungen muss man mit DevOps-Teams zusammenarbeiten, damit alles reibungslos integriert und eingesetzt werden kann.

KI-Ingenieure sollten wissen, wie man Tools wie Docker und Kubernetes für die Containerisierung, das Konfigurationsmanagement und die Orchestrierung von Bereitstellungen nutzt.

Sie kümmern sich auch darum, die Leistung von KI-Systemen nach der Einführung zu checken und zu pflegen.

Unser Kurs „Einführung in Docker“ bietet eine gute Grundlage für den Einstieg. Mehr über die Docker-Zertifizierung erfährst du in einem separaten Artikel.

Tipps, wie du KI einsetzen kannst, findest du in unserem Kurs „Implementierung von KI-Lösungen in Unternehmen”.

7. KI-Sicherheit

Für jeden KI-Ingenieur ist es super wichtig, gute Maßnahmen für Datensicherheit und Datenschutz zu verstehen und umzusetzen, weil KI-Anwendungen neue Sicherheitsrisiken mit sich bringen.

Als KI-Ingenieur musst du dafür sorgen, dass die Daten, mit denen du arbeitest, vertraulich bleiben, nicht verändert werden und immer verfügbar sind.

Dazu gehört, dass man die Vorschriften zum Datenschutz, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), versteht und sichere KI-Rahmenbedingungen einführt, die diese Vorschriften einhalten.

Außerdem müssen KI-Ingenieure sich mit verschiedenen Verschlüsselungsmethoden und sicheren Praktiken zur Entwicklung von KI-Modellen auskennen und bereit sein, mit möglichen Sicherheitsangriffen oder -verletzungen umzugehen.

Einige Techniken, die von KI-Ingenieuren verwendet werden, sind:

• Mehrparteienberechnung für sicheren Datenaustausch
• Differential Privacy zum Schutz einzelner Datenpunkte
• Homomorphe Verschlüsselung für sichere Berechnungen mit verschlüsselten Daten

Einige Tools, die zum Schutz von KI-Anwendungen verwendet werden, sind:

• AWS Identity and Access Management: Ein Service, mit dem du den Zugriff auf AWS-Ressourcen sicher verwalten kannst.
• TensorFlow Privacy: Eine Bibliothek, die die Entwicklung von sicheren und datenschutzkonformen Modellen für maschinelles Lernen einfacher macht.

Um dir den Einstieg zu erleichtern, würde ich dir empfehlen, dir das Secure AI Framework von Google anzuschauen.

Beliebte KI-Bibliotheken und ihre Anwendungsfälle

Die Tabelle unten gibt dir einen schnellen Überblick über die verschiedenen Bibliotheken, die für unterschiedliche KI-Aufgaben verfügbar sind. So kannst du besser entscheiden, welche Tools für deine KI-Entwicklungsziele am besten geeignet sind.

Nicht-technische Fähigkeiten für KI-Ingenieure

Neben den technischen Fähigkeiten sollten KI-Ingenieure auch bestimmte Soft Skills haben, um in ihren Rollen richtig gut zu sein. Dazu gehören:

8. Kommunikation und Zusammenarbeit

KI-Ingenieure brauchen echt gute Kommunikationsfähigkeiten, um komplizierte KI-Konzepte und Ideen auch Leuten zu erklären, die nicht so viel Ahnung von Technik haben.

Außerdem sind KI-Projekte meistens Teamarbeit, also ist Zusammenarbeit echt wichtig, damit alles gut läuft.

Du wirst wahrscheinlich ständig Meetings mit anderen Technikern haben, zum Beispiel:

• Datenwissenschaftler, um über die Entwicklung und Optimierung von Modellen zu quatschen
• Datenanalysten, um die Datenanforderungen für KI-Projekte zu verstehen
• Softwareentwickler, um KI-Modelle in bestehende Systeme einzubauen
• Projektmanager, um sicherzustellen, dass Projekte pünktlich und erfolgreich abgeschlossen werden

9. Anpassungsfähigkeit und ständiges Lernen

Der Bereich der KI entwickelt sich ständig weiter, und es kommen immer wieder neue Tools, Techniken und Fortschritte dazu.

Deshalb müssen KI-Ingenieure flexibel sein und bereit sein, immer weiter zu lernen, um bei den neuesten Entwicklungen in diesem Bereich auf dem Laufenden zu bleiben.

10. Kritisches Denken und Problemlösung

Die Fähigkeit, kritisch zu denken und komplizierte Probleme zu lösen, ist für KI-Ingenieure echt wichtig.

Bei KI-Projekten geht's oft darum, mit riesigen Datensätzen zu arbeiten, komplexe Algorithmen zu entwickeln und Probleme zu lösen, die bei der Modellentwicklung oder -implementierung auftauchen.

11. Fachwissen

Wenn du dich in deinem speziellen Bereich gut auskennst, kann dir das als KI-Ingenieur einen Vorteil verschaffen.

Wenn du zum Beispiel an KI-Projekten im Gesundheitswesen arbeitest, kann ein gutes Verständnis der Gesundheitsbranche und ihrer Herausforderungen dir helfen, effektivere Lösungen zu entwickeln.

Genauso kann es hilfreich sein, wenn du an Finanz-KI-Projekten arbeitest, einen Hintergrund in Finanzwesen oder Wirtschaft zu haben.

Fortgeschrittene Fähigkeiten für KI-Engineering

12. Fortgeschrittene Mathe- und Algorithmuskenntnisse

Fortgeschrittene Mathe, wie lineare Algebra, Analysis und Statistik, sind echt wichtig, um KI-Algorithmen und -Techniken zu verstehen.

Hier ist ein Statistik-Spickzettel, der dir den Einstieg erleichtern soll:

Unser Spickzettel für deskriptive Statistik

KI-Ingenieure sollten auch wissen, wie man auf Basis dieser mathematischen Modelle eigene Algorithmen entwickelt, um spezielle Probleme zu lösen.

Unser Kurs „Statistik-Grundlagen mit Python“ hilft dir dabei, ein paar wichtige Fähigkeiten zu entwickeln, wenn du neu in diesem Bereich bist.

13. Neuronale Netzwerkarchitekturen

Das Verständnis und die Anwendung neuronaler Netze in KI-Lösungen sind echt wichtig für KI-Ingenieure.

Dazu muss man die verschiedenen Arten von neuronalen Netzen kennen, wie zum Beispiel Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), ihre Anwendungen und wie man sie einsetzt.

Einige Tools, die man zum Entwickeln von neuronalen Netzwerkarchitekturen benutzt, sind:

• TensorFlow: eine Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren von neuronalen Netzen
• Keras: Eine hochentwickelte API, die auf TensorFlow läuft und das Erstellen, Testen und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen einfacher macht.

14. Generative KI-Modelle und bestärkendes Lernen

KI-Ingenieure sollten sich auch damit beschäftigen, generative KI-Modelle wie GPT-4, Stable Diffusion und LLaMA zu verstehen, die Bereiche wie Textgenerierung, Kunstschaffung und mehr verändern. Außerdem wird das verstärkende Lernen, das man in Sachen wie Robotik und Spiel-KI einsetzt, immer wichtiger. 

Wo man die Fähigkeiten eines KI-Ingenieurs lernen kann

Um all diese Fähigkeiten aufzubauen, kannst du mit folgenden Schritten anfangen:

1. An Projekten arbeiten

Wenn du schon in einem technischen Bereich arbeitest, such nach Möglichkeiten, mit KI-Teams zusammenzuarbeiten oder an KI-Projekten mitzuwirken. So sammelst du praktische Erfahrungen und lernst die spezifischen Fähigkeiten kennen, die man für die KI-Entwicklung braucht.

Außerdem würde ich empfehlen, dir ein paar Machine-Learning-Projekte anzuschauen, bei denen auch Deep Learning eine Rolle spielt.

2. Online-Kurse und Tutorials

Es gibt jede Menge Online-Kurse und Tutorials, die verschiedene KI-Engineering-Fähigkeiten abdecken. Wir haben im Artikel schon viele davon verlinkt, aber wenn du loslegen willst, schau dir unseren Skill Track „Grundlagen der KI” an.

3. AI-Konferenzen und Workshops besuchen

Wenn du an KI-Konferenzen und Workshops teilnimmst, kannst du dich mit anderen Profis austauschen, neue Tools und Techniken kennenlernen und wertvolle Einblicke in Branchentrends bekommen.

Wenn du Webinare suchst, schau dir mal dieses zum Thema „Entwerfen von Daten- und KI-Produkten“ an. Wenn du eine komplette Konferenz suchst, könnte dir unsere RADAR AI-Konferenz gefallen.

4. Branchenpublikationen lesen

Für KI-Ingenieure ist es echt wichtig, immer auf dem Laufenden zu bleiben, was die neuesten Entwicklungen in der KI-Branche angeht.

Du kannst sie über Ressourcenportale wie die folgenden finden:

• arxiv: ein kostenloses Online-Archiv mit Forschungsarbeiten aus verschiedenen Bereichen, darunter künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
• MIT Technology Review: Ein Magazin, das sich mit neuen Technologien und ihren Auswirkungen auf die Gesellschaft beschäftigt.

Abschluss

KI-Engineering ist ein schnell wachsender Bereich mit echt großem Potenzial für Leute, die die richtigen Fähigkeiten und Kenntnisse haben.

Mit der richtigen Mischung aus technischen und nicht-technischen Fähigkeiten kannst du in dieser Position richtig glänzen und dabei helfen, bahnbrechende KI-Lösungen voranzubringen.

Willst du dir diese Fähigkeiten als KI-Ingenieur auch aneignen? Wenn du in den Bereich KI einsteigen willst, schau dir unseren Lernpfad „Grundlagen der KI“ oder unsere Auswahl an KI-Tutorials an.