Wie man 2026 Machine-Learning-Ingenieur wird

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, das sich damit beschäftigt, wie Menschen lernen, indem es Daten und Algorithmen nutzt. Das Hauptziel des maschinellen Lernens ist es, Muster in Daten zu erkennen.

Viele denken, dass KI die Wirtschaft, wie wir sie kennen, weiter verändern wird, und diese Revolution ist in verschiedenen Branchen schon voll im Gange. Deshalb stecken Firmen viel Geld in diesen Bereich. Mitte 2023 lag der durchschnittliche Deal-Wert für KI-Unternehmen bei 29 Millionen US-Dollar, was einem Anstieg von fast 50 % gegenüber dem Gesamtwert für 2022 entspricht. Dieser Anstieg kommt zum Teil durch den Boom der generativen KI.

Eine wichtige Rolle bei diesem Vorstoß spielt der Machine-Learning-Ingenieur.  Es gibt ein paar echt gute Gründe, warum man Machine-Learning-Ingenieur werden möchte:

• Das ist eine echt lukrative Karriereoption.
• Es ist ein spannendes Gebiet, das immer neue Herausforderungen mit sich bringt und ständiges Lernen erfordert.
• Mit einer Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz bist du mitten drin in der modernsten Technologie, die die moderne Industrie total verändert. In einem separaten Artikel kannst du dich genauer mitKI vs. ML beschäftigen undin unserem speziellen Beitrag mehr über die Fähigkeiten von KI-Ingenieuren erfahren.  

Nachdem wir jetzt geklärt haben, warum man Machine-Learning-Ingenieur werden sollte, schauen wir uns an, was ein Machine-Learning-Ingenieur eigentlich macht und wie du einer werden kannst. 

Was macht ein Machine Learning Engineer?

Maschinelles Lernen gilt als Teilgebiet der Softwareentwicklung, also kann man sagen, dass ihre Arbeitsweisen ziemlich ähnlich sind. Genau wie Softwareentwickler sollen Machine-Learning-Ingenieure gute Programmierer sein, die sich mit Softwareentwicklungswerkzeugen wie IDEs, GitHub und Docker auskennen. 

Der Hauptunterschied ist, dass sich Machine-Learning-Ingenieure darauf konzentrieren, Programme zu entwickeln, die Computern die nötigen Ressourcen zum Selbstlernen geben. Sie machen diesen Unterschied, indem sie ihr Wissen über Softwareentwicklung mit dem über maschinelles Lernen kombinieren. 

Das Ziel eines Machine-Learning-Ingenieurs ist es, Daten in ein Produkt zu verwandeln. Also, ein Machine-Learning-Ingenieur ist im Grunde ein technisch versierter Programmierer, der selbstlernende Software erforscht, entwickelt und entwirft, um Vorhersagemodelle zu automatisieren. 

Was macht ein Machine Learning Engineer?

Jeder hat schon mal von Datenwissenschaftlern gehört – vor allem, nachdem die Harvard Business School sie als den coolsten Job des 21. Jahrhunderts bezeichnet hat. Im Vergleich zu Datenwissenschaftlern scheinen Machine-Learning-Ingenieure in einem Projekt etwas weiter hinten zu stehen. Um es mal so zu sagen: Ein Datenwissenschaftler guckt sich Daten an, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen, während ein Machine-Learning-Ingenieur die Daten in ein Produkt verwandelt. 

Ein Machine-Learning-Ingenieur würde sich viel mehr darauf konzentrieren, Code zu schreiben, der theoretische datenwissenschaftliche Modelle auf die Produktionsebene skaliert, um sie als Machine-Learning-Produkt einzusetzen. Die genauen Aufgaben eines Machine Learning Engineers können sich aber je nach zwei wichtigen Faktoren ändern: 1) die Größe der Organisation und 2) die Art des Projekts. 

Es gibt noch ein paar allgemeine Aufgaben, die du von einer Stelle als Machine Learning Engineer erwarten kannst. Zu diesen Aufgaben gehören: 

• Entwerfen, Erforschen und Entwickeln von skalierbaren Machine-Learning-Pipelines, die den Machine-Learning-Workflow automatisieren
• Skalierung von Data-Science-Prototypen 
• Suchen und extrahieren von Datensätzen, die für die Lösung des Problems geeignet sind. Das kann man zusammen mit Dateningenieuren machen. 
• Überprüfen, ob die extrahierten Daten gut sind, und sie bereinigen
• Statistische Analysen nutzen, um die Qualität von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern 
• Gebäudedaten und Modell-Pipelines
• Die Infrastruktur verwalten, die man braucht, um ein Modell in die Produktion zu bringen
• Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen
• Überwachung von Machine-Learning-Systemen in der Produktion und deren Nachschulung, wenn es nötig ist 
• Entwicklung von Frameworks für maschinelles Lernen 

Chip Huyen, ein Autor und bekannter Typ im Bereich maschinelles Lernen, meinte, dass es besser ist, sich nicht zu sehr auf Rollendefinitionen zu versteifen, weil sie oft nicht genau das widerspiegeln, was man tatsächlich macht. Man kann zum Beispiel zwei Leute im selben Team haben, die ganz unterschiedliche Aufgaben machen. Trotzdem kann es sein, dass du zwei Leute in verschiedenen Firmen triffst, die ähnliche Aufgaben haben, aber ganz unterschiedliche Jobtitel tragen.

Maschinelles Lernen im Vergleich zu anderen ähnlichen Datenjobs

Welche Fähigkeiten braucht ein Machine-Learning-Ingenieur? 

Machine-Learning-Ingenieure sind sozusagen die Schnittstelle zwischen Softwareentwicklern und Datenwissenschaftlern. Weil es so interdisziplinär ist, musst du dich mit den grundlegenden Datenwissenschaftsfähigkeiten auskennen und die Prinzipien der Softwareentwicklung gut verstehen. 

Es ist wichtig zu wissen, dass die meisten Jobs als Machine Learning Engineer keinen Hochschulabschluss brauchen, auch wenn das in manchen Stellenbeschreibungen noch als Voraussetzung steht. Wenn du in deinem Portfolio zeigen kannst, dass du die nötigen Fähigkeiten für einen Machine Learning Engineer hast, kannst du trotzdem in Betracht gezogen werden. Schauen wir uns mal genauer an, welche Ausbildung, Fähigkeiten und Erfahrungen du brauchst, damit du besser weißt, was du zeigen musst. 

Technische Fähigkeiten

• Fortgeschrittene Programmierung: Das Wichtigste ist, dass du programmieren kannst. Python und R sind die beliebtesten Sprachen für Leute, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen. Manche Firmen verlangen aber vielleicht, dass du auch andere Sprachen wie C++ und Java beherrschst. 
• Mathematik, Wahrscheinlichkeit und Statistik: Mathematik, Wahrscheinlichkeit und Statistik sind echt wichtig beim maschinellen Lernen. Zum Beispiel dreht sich in der linearen Algebra (einem Teilgebiet der Mathematik) alles um Vektoren, Matrizen und lineare Transformationen, die alle wichtige Grundlagen des maschinellen Lernens sind. Wir sehen das oft in Beschreibungen, wie ein Algorithmus funktioniert, und müssen uns damit gut auskennen, wenn wir einen Algorithmus in Code umsetzen. Andere wichtige Techniken brauchen ein gutes Verständnis von Wahrscheinlichkeit, um mit Unsicherheiten in der realen Welt umgehen zu können, sowie Statistik, um unsere Modelle zu erstellen und zu überprüfen. 
• Algorithmen und Frameworks für maschinelles Lernen: Es ist unwahrscheinlich, dass du einen Algorithmus für maschinelles Lernen komplett neu entwickeln musst. Ein paar Leute, die sich gut auskennen, haben verschiedene Frameworks für maschinelles Lernen entwickelt (z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face usw.), die maschinelles Lernen zugänglich machen. Um ein passendes Modell für die Aufgabe zu finden und zu optimieren, braucht man aber gute Kenntnisse über Algorithmen des maschinellen Lernens, ihre Hyperparameter und wie diese das Lernen beeinflussen. Du solltest auch die Vor- und Nachteile der einzelnen Ansätze bei der Problemlösung kennen, was auch gute Kenntnisse über die Funktionsweise verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens erfordert.
• Softwareentwicklung und Systemdesign: Das Endergebnis für einen Machine-Learning-Ingenieur ist eine funktionierende Software. Bei der Entwicklung von Systemen für maschinelles Lernen muss man sich genau überlegen, wie das System aufgebaut sein soll, damit es mit zunehmender Datenmenge gut skaliert werden kann. Außerdem ist ein maschinelles Lernsystem nur ein kleiner Teil, der in ein größeres System eingebaut werden muss. Also muss ein Machine-Learning-Ingenieur verschiedene Best Practices der Softwareentwicklung (wie Versionskontrolle, Testen, Dokumentation, modulare Programmierung usw.) verstehen und wissen, wie die verschiedenen Teile ein System bilden. Du musst eine passende Schnittstelle für dein Machine-Learning-Modell entwickeln, die gut mit den Systemkomponenten zusammenarbeitet.
• MLOps: Machine Learning Operations (MLOps) ist eine der wichtigsten Aufgaben im Bereich Machine Learning Engineering. Der Fokus liegt darauf, den Prozess der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion zu optimieren und die notwendigen Ressourcen für deren Wartung und Überwachung nach der Inbetriebnahme bereitzustellen. Es ist noch eine ziemlich neue Funktion, aber sie wird langsam als praktischer Ansatz für die Entwicklung hochwertiger Machine-Learning-Anwendungen immer beliebter. 

Soziale Kompetenzen 

• Kommunikation: Ingenieure für maschinelles Lernen müssen mit verschiedenen Leuten zusammenarbeiten. Einige dieser Leute sind ziemlich technisch (z. B. Datenwissenschaftler), während andere vielleicht nicht so technisch sind (z. B. Produktteams). Deshalb ist es echt wichtig, deinen Kommunikationsstil an deine Stakeholder anzupassen. 
• Problemlösung: Auch wenn es viele coole Tools im Bereich des maschinellen Lernens gibt, geht es bei einem Projekt zum maschinellen Lernen vor allem darum, ein Problem zu lösen. Das heißt, kreativ und kritisch über Probleme nachzudenken, ist echt wichtig für Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen. 
• Ständiges Lernen: Maschinelles Lernen ist ein Bereich, der sich schnell weiterentwickelt. Wenn du diesen Artikel liest, siehst du, dass irgendwo ein Forscher daran arbeitet, ein Modell oder einen Prozess zu verbessern. Um immer auf dem neuesten Stand zu bleiben, musst du schnell neue Tools lernen können und wissen, wie sie funktionieren, wo sie gut funktionieren und wo nicht. Kurz gesagt, wenn man sich entscheidet, Machine-Learning-Ingenieur zu werden, bedeutet das, dass man sich immer weiterbilden will.

Der Lernpfad für Machine-Learning-Ingenieure

Der Weg zum Machine Learning Engineer kann echt spannend und herausfordernd sein. Wie wir schon gesehen haben, braucht man in diesem Bereich eine Mischung aus theoretischem Wissen und praktischen Fähigkeiten. Hier ist ein klarer Lernplan, der dir hilft, das nötige Wissen zu bekommen:

1. Eine starke Basis schaffen

Fang mit den Grundlagen der linearen Algebra, der Analysis, der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der Statistik an. Die sind wichtig, um Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens zu verstehen. Dann lerne die Programmiersprachen, die beim maschinellen Lernen oft benutzt werden, wie Python und R. Mach dich mit den Grundlagen des Programmierens, Datenstrukturen und Algorithmen vertraut.

2. Tauch ein in die Konzepte des maschinellen Lernens

Mach dich mit verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens vertraut, darunter lineare Regression, Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen und neuronale Netze. Es ist wichtig zu verstehen, wie diese Algorithmen funktionieren und wann man sie einsetzt.

Sammle praktische Erfahrungen mit beliebten Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn. Diese Tools machen es einfacher, komplizierte Algorithmen und Modelle umzusetzen. Probier's aus, indem du Modelle auf Plattformen wie Kaggle, Google Colab und DataLab baust und damit experimentierst.

3. Softwareentwicklungsfähigkeiten entwickeln

Lerne die Grundlagen für das Design von skalierbaren und effizienten Systemen. Dazu gehört, dass man APIs, Microservices und Cloud versteht. Ressourcen wie „Designing Data-Intensive Applications“ von Martin Kleppmann bieten echt tiefes Wissen über Systemdesign.

Lerne Versionskontrollsysteme wie Git und Plattformen wie GitHub richtig zu nutzen. Die sind echt wichtig für die Zusammenarbeit und um Codebasen gut zu verwalten. Mach bei Open-Source-Projekten mit, um echte Erfahrungen zu sammeln.

4. Entdecke MLOps

Verstehe die Prozesse, die beim Einsatz von Machine-Learning-Modellen in der Produktion wichtig sind. Lerne mehr über Docker, Kubernetes und Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Azure. Diese Fähigkeiten sind echt wichtig, damit deine Modelle zugänglich und wartbar bleiben.

Lerne, wie du die Leistung deiner Modelle in der Produktion überwachen und Strategien für deren Nachschulung und Aktualisierung umsetzen kannst, sobald neue Daten verfügbar sind. Dazu gehört auch, Pipelines und automatisierte Arbeitsabläufe einzurichten.

5. Ein Portfolio aufbauen

Mach bei echten Projekten mit, bei denen du deine Fähigkeiten zeigen kannst. Das kann von einfachen Datenanalyseaufgaben bis hin zu komplexen Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens reichen. Dokumentiere deine Projekte gründlich und veröffentliche sie auf Plattformen wie GitHub oder in persönlichen Blogs.

Mach bei Machine-Learning-Wettbewerben auf Plattformen wie Kaggle und DataCamp mit. Diese Wettbewerbe bieten praktische Erfahrungen und helfen dir, dein Wissen zur Lösung realer Probleme anzuwenden.

Meilensteine des Lernpfads

So kriegst du deinen ersten Job als Machine-Learning-Ingenieur

Wie kriegst du deinen ersten Job? Das kann man in zwei Phasen aufteilen: 1) Portfolioaufbau und 2) Öffentlichkeitsarbeit. Die Phase des Portfolioaufbaus sollte stattfinden, während du dich mit maschinellem Lernen beschäftigst. Ein bisschen Öffentlichkeitsarbeit sollte man schon machen, aber mit einem starken Portfolio geht das viel schneller. Schauen wir uns die einzelnen Phasen mal genauer an. 

Die Phase des Portfolioaufbaus 

Eine der größten Herausforderungen bei der Bewerbung um Stellen im Bereich maschinelles Lernen ist es, ein Vorstellungsgespräch zu bekommen. Da das Gebiet noch ziemlich neu ist, gibt's keine allgemeingültigen Kriterien, nach denen Firmen entscheiden können, ob jemand für die Stelle als Machine-Learning-Ingenieur geeignet ist. Klar, es ist nicht gerade hilfreich, dass die meisten Stellenangebote jeden Tag hunderte von Bewerbungen kriegen.

Um den Rückstand aufzuholen, werden die Lebensläufe der Bewerber oft durch ein ATS-System geschickt, das die Bewerbungen nach bestimmten Stichwörtern filtert. Leider haben die Leute das schnell kapiert und füllen ihre Lebensläufe mit Stichwörtern, um die ATS-Systeme zu überlisten. Wie kannst du also dafür sorgen, dass Unternehmen auf dich aufmerksam werden? 

Eine Möglichkeit ist, an Projekten zu arbeiten, die deine Fähigkeiten zeigen und dir helfen, ein Portfolio aufzubauen. Das können zum Beispiel ein paar gut gemachte Blogbeiträge sein, die zeigen, wie man ein Problem angeht oder wie man ein bestimmtes Tool einsetzt (z. B. die Einrichtung einer Überwachung für ein produktionsreifes Machine-Learning-Modell). Ein Projekt kann auch ein komplettes System sein, das du entwickelt hast, um anhand bestimmter Eingaben ein Ergebnis vorherzusagen. Das Wichtigste ist, dass du zeigen kannst, was Arbeitgeber suchen. 

Wenn du dir nicht sicher bist, welches Projekt du machen sollst, kannst du bei Data-Science-Wettbewerben auf Plattformen wieDataCamp undKaggle mitmachen. Die Teilnahme an solchen Wettbewerben wird von vielen Arbeitgebern echt geschätzt und ist eine super Möglichkeit, ein Portfolio aufzubauen.

Mit diesem Kaggle-Wettbewerbs-Tutorial kannst du dir einen Eindruck davon verschaffen, wie es ist, an einem Wettbewerb teilzunehmen. 

Die Outreach-Phase

Sobald du ein Portfolio hast, das für dich spricht, geht's weiter mit der Kontaktaufnahme. Viele Leute mögen lieber die klassische Art der Jobsuche, bei der man über Jobbörsen mit dem gleichen Lebenslauf auf möglichst viele Stellen Bewerbungen verschickt. Das kann zwar zu einigem Erfolg führen, ist aber eher eine Brute-Force-Methode. 

Ein strategischerer Ansatz für die Jobsuche ist es, eine Liste von Unternehmen zu erstellen, bei denen du gerne arbeiten würdest. Würdest du zum Beispiel lieber ein Unternehmen wählen, das maschinelles Lernen einsetzt, oder eins, das die aktuellen Systeme verbessert? Wie groß soll dein Traumunternehmen sein? Fang an, dir solche Fragen zu stellen, um herauszufinden, wie dein idealer Arbeitgeber aussieht, und schreib die Punkte auf.

Sobald du eine Liste mit den perfekten Unternehmen hast, kannst du über soziale Medien wie LinkedIn und Twitter die Leute suchen, die dort die Entscheidungen treffen (also Personalchefs, Chef-Datenwissenschaftler, Teamleiter). Versuch, eine nette Nachricht beizufügen, um ihnen einen Mehrwert zu bieten, da sie wahrscheinlich schon jede Menge Nachrichten von Leuten bekommen, die nach Möglichkeiten suchen. Wenn du von einer großzügigen Perspektive aus kommst, ist es wahrscheinlicher, dass du ihr Interesse weckst. 

Hey [Name einfügen],
Ich hab den Artikel über dein Empfehlungssystem gelesen und finde es echt cool, wie du das Kaltstartproblem gelöst hast. Angesichts der hohen Fachkompetenz deines Teams hast du wahrscheinlich schon daran gedacht: Beliebte Artikel zu empfehlen, ist super hilfreich, um Leuten bei ihren Entscheidungen zu helfen. Ich hab ein Projekt gemacht, um dieses Problem anzugehen – hier ist der Link [Link einfügen]. Hast du vielleicht kurz Zeit für ein Gespräch über meinen Ansatz bei diesem Projekt? Sag mir bitte, wann du am liebsten mit mir reden möchtest. Hier ist meine Verfügbarkeit [Verfügbarkeit einfügen]. 

Viele Grüße,

[Dein Name] 

Beachte, dass der obige Vorschlag zwei wichtige Voraussetzungen hat, die erfüllt sein müssen: 

1. Es wird davon ausgegangen, dass du online präsent bist. Wenn nicht, solltest du zumindest ein LinkedIn-Konto erstellen und dein Profil optimieren.
2. Es wird davon ausgegangen, dass du dich intensiv mit der Machine-Learning-Abteilung des Unternehmens beschäftigt hast, denn du musst ja auf dem Laufenden sein, wenn du einen Mehrwert schaffen willst. 

Aber hör da nicht auf. Personalvermittler sind echt hilfreich, wenn du deinen ersten Job suchst. Deshalb solltest du unbedingt versuchen, über Plattformen wie LinkedIn mit ihnen in Kontakt zu treten. Bau eine Beziehung auf und sag dem Personalvermittler, welche Art von Job dich interessiert, damit er nach Stellen für dich Ausschau halten kann. 

Ein wichtiger Hinweis ist, dass das nicht garantiert, dass du einen Job bekommst. Aber mit einem systematischen Ansatz bei der Jobsuche kannst du deine Fortschritte besser verfolgen und dich in den Bereichen verbessern, in denen du noch nicht so gut bist. Wenn du zum Beispiel jemanden anschreibst und keine Antwort bekommst, kannst du die Nachricht anpassen und an jemand anderen schicken. Wenn du eine Antwort bekommst, kannst du die Nachricht ändern und für jemand anderen verwenden.  Am besten optimierst du es so lange, bis du immer mehr Antworten bekommst. 

Was dich bei einem Vorstellungsgespräch als Machine Learning Engineer erwartet

Verschiedene Firmen haben ihre eigene Art, Vorstellungsgespräche zu führen, und es kann echt schwierig sein, sich mit jedem Ansatz auseinanderzusetzen. Es ist gut, vor deinem ersten Vorstellungsgespräch zu fragen, wie der Ablauf ist, aber diese Infos kriegst du normalerweise schon vorher. Außerdem machen die meisten Firmen es so, dass sie sich an multinationalen Unternehmen (wie Google, Facebook, Apple usw.) orientieren und dann ihre eigene Note draufpacken, um es an ihre Bedürfnisse anzupassen. So können wir viel darüber lernen, wie die meisten FirmenVorstellungsgespräche für Machine-Learning-Ingenieure machen, und uns ein besseres Bild davon machen, was uns erwartet, indem wir uns die Abläufe multinationaler Unternehmen anschauen. 

Google-Interview 

Google will nur die besten Leute einstellen. Deshalb ist das Bewerbungsgespräch echt anspruchsvoll, um Leute rauszuschmeißen, die nicht den hohen Standards entsprechen. 

Der Bewerbungsprozess ist auch ziemlich umfangreich und speziell auf Google (also Google Cloud) zugeschnitten. Er deckt verschiedene Themen ab, von Datenstrukturen und Algorithmen bis hin zu Systemdesign und -tests. Du kannst davon ausgehen, dass du mehrere Runden durchlaufen wirst, darunter ein Vorstellungsgespräch mit einem Personalvermittler, ein oder zwei technische Telefoninterviews und vier bis sechs Vorstellungsgespräche vor Ort.

Amazon-Interview

Genau wie bei Google ist auch bei Amazon das Bewerbungsgespräch ziemlich speziell und echt schwierig. Die Vorstellungsgespräche umfassen ein Telefoninterview mit einem Personalvermittler, in manchen Fällen eine Online-Bewertung, ein oder zwei Telefoninterviews und vier bis sechs Vorstellungsgespräche vor Ort. 

Zu den Themen gehören Fragen zum Verhalten, Fragen zur Softwareentwicklung (also zum Systemdesign) und Fragen speziell zum maschinellen Lernen. Es kann aber sein, dass dich der Interviewer nach deinen Machine-Learning-Projekten fragt und dich bittet, ein Programmierproblem zu lösen.

Meta-Interview 

Der Bewerbungsprozess für Machine-Learning-Ingenieure bei Meta ist ziemlich umfassend. Du wirst durch ein Auswahlverfahren, ein Programmierinterview und etwa fünf Vorstellungsgespräche vor Ort gehen, um deine Eignung zu prüfen. Du kannst auch eine Hausaufgabe bekommen, damit die Personalchefs sehen können, wie du Probleme in der Praxis löst. 

Man sollte bedenken, dass nicht alle Unternehmen so lange und intensive Einstellungsverfahren haben wie die oben genannten multinationalen Konzerne. Einige Firmen denken zum Beispiel, dass es nicht so wichtig ist, sich auf Datenstrukturen und Algorithmen zu konzentrieren.

Trotzdem würden die meisten sagen, dass das Design von maschinellen Lernsystemen wichtig ist, und es gäbe einen Abschnitt, um dein Wissen in diesem Bereich zu testen. Deshalb solltest du dich auf mehrere Interviewrunden einstellen – normalerweise eine Vorauswahlrunde, dann eine technische Runde, gefolgt von einem Verhaltensinterview –, bevor eine Entscheidung getroffen wird.

Verdienstmöglichkeiten für Machine Learning Engineers

Wie viel du als Machine-Learning-Ingenieur verdienen kannst, hängt davon ab, wo du arbeitest. Laut Indeed lag das durchschnittliche Grundgehalt für einen Machine-Learning-Ingenieur in den USA im Jahr 2025 bei 162.297 US-Dollar. 

Es ist klar, dass das noch ein bisschen Feinschliff braucht, weil immer mehr Firmen jetzt mehr Remote-Mitarbeiter einstellen. Es gibt eine anhaltende Diskussion darüber, wie man Mitarbeiter angesichts der zunehmenden Verbreitung von Remote-Arbeit fair bezahlen kann: Einige Firmen haben beschlossen, die Bezahlung von Mitarbeitern nach ihrem Standort zu richten. Das heißt, du könntest weniger verdienen als jemand in derselben Position, wenn du in einem wirtschaftlich weniger entwickelten Land arbeitest und dein Kollege im Büro sitzt.

Andere Firmen haben sich entschieden, den Lohnsatz unabhängig vom Standort beizubehalten. Der springende Punkt ist, dass Unternehmen unterschiedliche Richtlinien für die Bezahlung von Remote-Mitarbeitern haben, sodass du dich gründlich informieren musst. 

Schau dir unseren speziellen Artikel über die Gehälter von Machine-Learning-Ingenieuren an, um eine genauere Analyse zu bekommen.

Fazit

Das Ergebnis der Arbeit eines Machine-Learning-Ingenieurs ist ein Datenprodukt. Um als Machine-Learning-Ingenieur gut zu arbeiten, musst du ein technisch versierter Programmierer mit soliden Kenntnissen in Mathe, Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Softwareentwicklung sein. Auch wenn es oft in Stellenbeschreibungen verlangt wird, ist ein Abschluss für die meisten Firmen normalerweise nicht nötig, aber du solltest deine Fähigkeiten mit einem Portfolio zeigen.

DataCamp hat echt coole Karrierewege, die dir den Einstieg als Machine-Learning-Ingenieur erleichtern: 

• Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit R
• Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit Python