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Wie man im Jahr 2024 Ingenieur für maschinelles Lernen wird

Erfahre, wie du Ingenieur/in für maschinelles Lernen wirst und entdecke, warum dies einer der lukrativsten und dynamischsten Karrierewege in der Welt der Daten ist.
Aktualisierte 16. Jan. 2025  · 18 Min. Lesezeit

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, das sich darauf konzentriert, das menschliche Lernen durch die Nutzung von Daten und Algorithmen zu imitieren. Das Hauptziel des maschinellen Lernens ist es, Muster in Daten zu erkennen.

Es wird allgemein angenommen, dass KI die Wirtschaft, wie wir sie kennen, weiter verändern wird, und diese Revolution ist in verschiedenen Branchen bereits in vollem Gange. Deshalb investieren die Unternehmen viel in diesen Bereich. Mitte 2023 lag die durchschnittliche Dealgröße für KI-Unternehmen bei 29 Millionen US-Dollar, was einem Anstieg von fast 50 % gegenüber dem Gesamtjahr 2022 entspricht. Dieser Anstieg ist teilweise auf den Boom der generativen KI zurückzuführen.

Eine solche Rolle, die für diesen Vorstoß notwendig ist, ist die des Machine Learning Engineers.  Es gibt mehrere gute Gründe, Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden:

  • Es ist eine lukrative Karriereoption.
  • Es ist ein spannendes Feld, das immer wieder neue Herausforderungen bietet und ständiges Lernen erfordert.
  • Eine Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz bringt dich in den Mittelpunkt der modernsten technologischen Veränderung in der modernen Industrie. In einem separaten Artikel kannst du dich näher mit KI und ML beschäftigen und mehr über die Fähigkeiten von KI-Ingenieuren erfahren.  

Nachdem wir nun geklärt haben, warum du Ingenieur/in für maschinelles Lernen werden solltest, erklären wir dir, was ein/e Ingenieur/in für maschinelles Lernen macht und wie du einer/eine werden kannst. 

Was ist ein Machine Learning Engineer?

Maschinelles Lernen wird als Teilgebiet der Softwareentwicklung betrachtet, daher kann man sagen, dass sich ihre Lebensstile sehr ähneln. Wie Softwareingenieure erwarten auch Arbeitgeber, dass Ingenieure für maschinelles Lernen erfahrene Programmierer sind, die mit Softwareentwicklungswerkzeugen wie IDEs, GitHub und Docker vertraut sind. 

Der Hauptunterschied besteht darin, dass Ingenieure für maschinelles Lernen sich darauf konzentrieren, Programme zu entwickeln, die Computern die nötigen Ressourcen zur Verfügung stellen, um selbst zu lernen. Sie machen diesen Unterschied, indem sie ihr Wissen über Softwaretechnik mit dem über maschinelles Lernen kombinieren. 

Das Ziel eines Ingenieurs für maschinelles Lernen ist es, Daten in ein Produkt zu verwandeln. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen kann also als technisch versierter Programmierer beschrieben werden, der selbstlernende Software zur Automatisierung von Vorhersagemodellen erforscht, entwickelt und gestaltet. 

Was macht ein Machine Learning Engineer?

Jeder hat sicher schon von den Datenwissenschaftlern gehört - vor allem, nachdem die Havard Business School sie als die sexieste Rolle des 21. Im Vergleich zu Data Scientists sind Machine Learning Engineers in einem Projekt etwas weiter hinten angesiedelt. Um es ins rechte Licht zu rücken: Ein Datenwissenschaftler würde Daten analysieren, um Geschäftserkenntnisse zu gewinnen, während ein Ingenieur für maschinelles Lernen die Daten in ein Produkt umwandeln würde. 

Ein Ingenieur für maschinelles Lernen würde sich viel mehr darauf konzentrieren, Code zu schreiben, der theoretische Data-Science-Modelle auf die Produktionsebene skaliert, um sie als maschinelles Lernprodukt einzusetzen. Die spezifischen Aufgaben eines Ingenieurs für maschinelles Lernen können sich jedoch in Abhängigkeit von zwei Schlüsselfaktoren ändern: 1) die Größe der Organisation und 2) die Art des Projekts. 

Es gibt noch einige allgemeine Aufgaben, die du als Ingenieur für maschinelles Lernen erwarten kannst. Zu diesen Aufgaben gehören: 

  • Entwerfen, Erforschen und Entwickeln skalierbarer Pipelines für maschinelles Lernen, die den Workflow für maschinelles Lernen automatisieren
  • Skalierung von Data Science Prototypen 
  • Beschaffung und Extraktion von Datensätzen, die für die Lösung des jeweiligen Problems geeignet sind. Dies kann in Zusammenarbeit mit Dateningenieuren geschehen 
  • Überprüfen der Qualität der extrahierten Daten und Bereinigen der Daten
  • Nutzung der statistischen Analyse zur Verbesserung der Qualität von Machine Learning-Modellen 
  • Aufbau von Daten- und Modellpipelines
  • Verwaltung der Infrastruktur, die erforderlich ist, um ein Modell in Produktion zu bringen
  • Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen
  • Überwache maschinelle Lernsysteme in der Produktion und trainiere sie neu, wenn es nötig ist 
  • Aufbau von Frameworks für maschinelles Lernen 

Chip Huyen, ein Autor und prominenter Vertreter des maschinellen Lernens, empfiehlt, sich nicht an Rollendefinitionen zu orientieren, da diese in der Regel ein ungenaues Bild von dem vermitteln, was du tust. Es kann zum Beispiel vorkommen, dass zwei Personen im selben Team arbeiten, die sehr unterschiedliche Aufgaben haben. Es kann aber auch sein, dass du in verschiedenen Unternehmen auf zwei Personen triffst, die ähnliche Aufgaben haben, aber sehr unterschiedliche Titel tragen.

Technik des maschinellen Lernens im Vergleich zu anderen ähnlichen Datenfunktionen

Rolle Zuständigkeiten Beispiel Aktivitäten
Datenwissenschaftler/in Daten analysieren, Erkenntnisse gewinnen, Modelle erstellen Datenanalyse, Feature Engineering, Modellauswahl
Ingenieur für maschinelles Lernen Entwerfen und Einsetzen von Modellen für maschinelles Lernen, Aufbau skalierbarer ML-Systeme Schreiben von Produktionscode, Modellbereitstellung, Überwachung von ML-Systemen
Dateningenieur Beschaffung und Vorbereitung von Daten für die Analyse, Pflege von Datenpipelines Datenextraktion, ETL-Prozesse, Sicherstellung der Datenqualität
MLOps Engineer ML-Infrastruktur verwalten, Arbeitsabläufe automatisieren, Modelle in der Produktion überwachen Einrichtung von CI/CD-Pipelines, Verwendung von Docker/Kubernetes, Überwachung der Modellleistung

Welche Fähigkeiten braucht ein Ingenieur für maschinelles Lernen? 

Ingenieure für maschinelles Lernen befinden sich an der Schnittstelle zwischen Softwareingenieuren und Datenwissenschaftlern. Da es sich um ein interdisziplinäres Projekt handelt, musst du über grundlegende Kenntnisse in den Datenwissenschaften verfügen und ein solides Verständnis der Prinzipien der Softwareentwicklung haben. 

Es ist wichtig zu wissen, dass für die meisten Stellen als Ingenieur für maschinelles Lernen kein Hochschulabschluss erforderlich ist, auch wenn dies in einigen Stellenbeschreibungen immer noch als Voraussetzung genannt wird. Wenn du in deinem Portfolio die notwendigen Fähigkeiten eines Ingenieurs für maschinelles Lernen nachweisen kannst, kannst du trotzdem berücksichtigt werden. Gehen wir näher auf die Ausbildung, die Fähigkeiten und die Erfahrung ein, die du brauchst, damit du eine bessere Vorstellung davon bekommst, was du nachweisen musst. 

Technische Fähigkeiten

  • Fortgeschrittene Programmierung: Die offensichtlichste Voraussetzung ist die Fähigkeit, Code zu schreiben. Python und R sind die beliebtesten Sprachen für Praktiker des maschinellen Lernens. Manche Unternehmen verlangen jedoch, dass du andere Sprachen wie C++ und Java beherrschst. 
  • Mathematik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Mathematik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik spielen beim maschinellen Lernen eine wichtige Rolle. Die lineare Algebra (ein Teilgebiet der Mathematik) konzentriert sich zum Beispiel stark auf Vektoren, Matrizen und lineare Transformationen, die alle wichtige Grundlagen für das maschinelle Lernen sind. Wir sehen sie oft in Notationen, die beschreiben, wie ein Algorithmus funktioniert, und müssen sie gut kennen, wenn wir einen Algorithmus in Code umsetzen. Andere wichtige Techniken erfordern ein gutes Verständnis der Wahrscheinlichkeitsrechnung, damit wir mit der Unsicherheit in der realen Welt umgehen können, und der Statistik, damit wir unsere Modelle erstellen und überprüfen können
  • Algorithmen und Frameworks für maschinelles Lernen: Es ist zweifelhaft, dass du einen Algorithmus für maschinelles Lernen von Grund auf implementieren musst. Mehrere Fachleute haben verschiedene Frameworks für maschinelles Lernen entwickelt (z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face usw.), die maschinelles Lernen zugänglich machen. Die Auswahl und Optimierung eines geeigneten Modells für die Aufgabe erfordert jedoch gute Kenntnisse der Algorithmen des maschinellen Lernens, ihrer Hyperparameter und der Auswirkungen ihrer Hyperparameter auf das Lernen. Du musst dir auch über die Vor- und Nachteile der einzelnen Lösungsansätze im Klaren sein, was auch gute Kenntnisse über die Funktionsweise der verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen voraussetzt.
  • Softwareentwicklung und Systemdesign: Das Endergebnis eines Ingenieurs für maschinelles Lernen ist eine brauchbare Software. Bei der Entwicklung von maschinellen Lernsystemen, die mit zunehmenden Datenmengen gut skalieren können, muss sorgfältig darauf geachtet werden, wie das System konzipiert ist. Außerdem ist ein maschinelles Lernsystem nur eine kleine Komponente, die in ein umfangreicheres System integriert werden muss. Daher muss ein Ingenieur für maschinelles Lernen die verschiedenen Best Practices der Softwareentwicklung verstehen (z. B. Versionskontrolle, Testen, Dokumentation, modulare Kodierung usw.) und wissen, wie die verschiedenen Teile ein System bilden. Du musst eine geeignete Schnittstelle für dein maschinelles Lernmodell entwickeln, die effektiv mit den Systemkomponenten kommunizieren kann.
  • MLOps: Machine Learning Operations(MLOps) ist eine der Kernfunktionen des Machine Learning Engineering. Sie konzentriert sich auf die Rationalisierung des Prozesses der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen für die Produktion und die notwendigen Ressourcen, um sie zu warten und zu überwachen, sobald sie in Produktion sind. Diese Funktion ist zwar noch relativ neu, aber sie gewinnt als praktischer Ansatz für die Erstellung hochwertiger Anwendungen für maschinelles Lernen immer mehr an Boden. 

Soft Skills 

  • Kommunikation: Ingenieure für maschinelles Lernen müssen mit verschiedenen Interessengruppen zusammenarbeiten. Einige dieser Stakeholder sind technisch versiert (z. B. Datenwissenschaftler), andere wiederum nicht (z. B. Produktteams). Daher ist es wichtig, dass du deinen Kommunikationsstil effektiv an deine Interessengruppen anpasst. 
  • Problemlösung: Trotz all der ausgefallenen Tools, die beim maschinellen Lernen zum Einsatz kommen, besteht das Hauptziel eines maschinellen Lernprojekts darin, ein Problem zu lösen. Das bedeutet, dass kreatives und kritisches Denken über Probleme eine sehr wünschenswerte Eigenschaft für Ingenieure für maschinelles Lernen ist. 
  • Kontinuierliches Lernen: Maschinelles Lernen ist ein sich schnell entwickelndes Feld. Wenn du diesen Artikel liest, siehst du, dass irgendwo ein Forscher oder eine Forscherin daran arbeitet, ein Modell oder einen Prozess zu verbessern. Um auf dem neuesten Stand zu bleiben, musst du ein Händchen dafür haben, neue Tools schnell zu lernen, wie sie funktionieren, wo sie gut funktionieren und wo nicht. Kurz gesagt, die Entscheidung, Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, ist eine implizite Verpflichtung zum ständigen Lernen.

Der Lernpfad zum Ingenieur für maschinelles Lernen

Der Weg zum Ingenieur für maschinelles Lernen kann sowohl spannend als auch herausfordernd sein. Wie wir bereits gesehen haben, erfordert das Feld eine Mischung aus theoretischem Wissen und praktischen Fähigkeiten. Hier ist ein strukturierter Lernpfad, der dich durch den Erwerb des notwendigen Fachwissens führt:

1. Eine starke Grundlage schaffen

Beginne mit den Grundlagen der linearen Algebra, der Infinitesimalrechnung, der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der Statistik. Diese sind wichtig, um Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens zu verstehen. Beherrsche dann die Programmiersprachen, die beim maschinellen Lernen häufig verwendet werden, wie Python und R. Lerne die Grundlagen des Programmierens, der Datenstrukturen und der Algorithmen.

2. Eintauchen in Konzepte des maschinellen Lernens

Mache dich mit verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens vertraut, darunter lineare Regression, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines und neuronale Netze. Es ist wichtig zu verstehen, wie diese Algorithmen funktionieren und wann sie eingesetzt werden sollten.

Sammle praktische Erfahrungen mit gängigen Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn. Diese Werkzeuge vereinfachen die Umsetzung komplexer Algorithmen und Modelle. Übe, indem du Modelle auf Plattformen wie Kaggle, Google Colab und DataLab erstellst und mit ihnen experimentierst.

3. Software-Engineering-Fähigkeiten entwickeln

Lerne die Prinzipien der Entwicklung skalierbarer und effizienter Systeme kennen. Dazu gehört das Verständnis von APIs, Microservices und Cloud Computing. Ressourcen wie "Designing Data-Intensive Applications" von Martin Kleppmann vermitteln fundiertes Wissen über das Systemdesign.

Beherrsche Versionskontrollsysteme wie Git und Plattformen wie GitHub. Diese sind für die Zusammenarbeit und die effektive Verwaltung von Codebases unerlässlich. Nimm an Open-Source-Projekten teil, um Erfahrungen in der Praxis zu sammeln.

4. MLOps erforschen

Verstehe die Prozesse, die mit dem Einsatz von Machine Learning-Modellen in der Produktion verbunden sind. Lerne etwas über Docker, Kubernetes und Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Azure. Diese Fähigkeiten sind entscheidend dafür, dass deine Modelle zugänglich und wartbar sind.

Lerne, wie du die Leistung deiner Modelle in der Produktion überwachst und Strategien für die Umschulung und Aktualisierung der Modelle implementierst, wenn neue Daten verfügbar werden. Dazu gehört auch die Einrichtung von Pipelines und automatisierten Arbeitsabläufen.

5. Ein Portfolio aufbauen

Arbeite an realen Projekten, bei denen du deine Fähigkeiten unter Beweis stellen kannst. Diese können von einfachen Datenanalyseaufgaben bis hin zu komplexen Machine-Learning-Anwendungen reichen. Dokumentiere deine Projekte gründlich und veröffentliche sie auf Plattformen wie GitHub oder persönlichen Blogs.

Nimm an Wettbewerben zum maschinellen Lernen auf Plattformen wie Kaggle und DataCamp teil. Diese Wettbewerbe bieten dir praktische Erfahrungen und helfen dir, dein Wissen anzuwenden, um Probleme in der realen Welt zu lösen.

Meilensteine des Lernwegs

Bühne Schwerpunktbereiche Geschätzte Dauer
Stiftung Mathematik, Grundlagen der Programmierung 1-2 Monate
Maschinelles Lernen für Fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen, Frameworks 3-4 Monate
Fortgeschrittene Konzepte Systementwurf, MLOps 2-3 Monate
Portfolio building Projekte, Wettbewerbe Laufend
Kontinuierliches Lernen Neueste Forschung, Vernetzung Laufend

Wie du deinen ersten Job als Ingenieur für maschinelles Lernen bekommst

Wie bekommst du deinen ersten Job? Dies kann in zwei Phasen unterteilt werden: 1) Portfolioaufbau und 2) Öffentlichkeitsarbeit. Die Phase des Portfolioaufbaus sollte stattfinden, während du maschinelles Lernen lernst. Ein Teil der Aufklärungsarbeit sollte schon passieren, aber sie beschleunigt sich, wenn du ein starkes Portfolio hast. Lass uns also tiefer in jede Phase eintauchen. 

Die Phase des Portfolioaufbaus 

Eine der größten Herausforderungen bei Bewerbungen für Stellen im Bereich maschinelles Lernen ist es, ein Vorstellungsgespräch zu bekommen. Da es sich um ein relativ neues Gebiet handelt, gibt es keine allgemeingültigen Kriterien, anhand derer Unternehmen feststellen können, ob ein Bewerber oder eine Bewerberin für die Rolle des/der Machine Learning Engineer geeignet ist. Natürlich hilft es nicht, dass auf die meisten Stellenausschreibungen Hunderte von Bewerbungen pro Tag eingehen.

Um den Rückstau auszugleichen, werden die Lebensläufe der Bewerber oft durch ein ATS-System geleitet, das die Bewerbungen nach bestimmten Stichworten filtert. Leider haben die Leute das schnell kapiert und ihre Lebensläufe mit Schlüsselwörtern gefüllt, um ATS-Systeme zu schlagen. Wie kannst du also sicherstellen, dass die Unternehmen auf dich aufmerksam werden? 

Eine Lösung ist, an Projekten zu arbeiten, die deine Fähigkeiten zeigen und dir helfen, ein Portfolio aufzubauen. Bei diesen Projekten kann es sich um mehrere gut formulierte Blogbeiträge handeln, die einen Lösungsansatz für ein Problem oder die Implementierung eines bestimmten Tools beschreiben (z. B. die Einrichtung der Überwachung für ein produktionsreifes maschinelles Lernmodell). Ein Projekt kann auch ein durchgängiges System sein, das du entwickelt hast, um ein Ergebnis anhand bestimmter Eingaben vorherzusagen. Das Wichtigste ist, dass du die Fähigkeiten nachweisen kannst, die Arbeitgeber suchen. 

Wenn du dir nicht sicher bist, welches Projekt du entwickeln sollst, kannst du an Data Science-Wettbewerben teilnehmen, die auf Plattformen wie DataCamp und Kaggle teilnehmen. Die Teilnahme an solchen Wettbewerben wird von vielen Arbeitgebern hoch geschätzt und ist eine gute Möglichkeit, ein Portfolio aufzubauen.

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

Die aufsuchende Phase

Sobald du ein Portfolio hast, das für dich spricht, ist der nächste Schritt die Öffentlichkeitsarbeit. Viele Menschen bevorzugen die traditionelle Art der Stellensuche, bei der sie sich über Jobbörsen auf so viele Stellen wie möglich mit demselben Lebenslauf bewerben. Das kann zwar zu einem gewissen Erfolg führen, aber es ist eher eine Brute-Force-Methode. 

Eine strategischere Herangehensweise, um einen Job zu bekommen, ist es, eine Reihe von Unternehmen zu bestimmen, die du gerne als Arbeitgeber hättest. Würdest du zum Beispiel ein Unternehmen bevorzugen, das maschinelles Lernen einsetzt, oder ein Unternehmen, das die bestehenden Systeme verbessert? Wie groß soll dein ideales Unternehmen sein? Fang an, dir Fragen wie diese zu stellen, um herauszufinden, wie dein idealer Arbeitgeber aussieht, und schreibe sie auf.

Sobald du eine Liste der idealen Unternehmen hast, kannst du über Social-Media-Plattformen wie LinkedIn und Twitter nach Entscheidungsträgern (z. B. Personalchefs, leitende Datenwissenschaftler, Teamleiter) in diesen Unternehmen suchen. Versuche, eine freundliche Nachricht anzuhängen, um ihnen einen Mehrwert zu bieten, denn es ist sehr wahrscheinlich, dass sie bereits eine Menge Nachrichten von Leuten erhalten, die nach Möglichkeiten suchen. Wenn du aus der Perspektive des Gebens kommst, ist es wahrscheinlicher, dass du ihr Interesse weckst. 

Hallo [Name einfügen],
Ich habe den Artikel über das Systemdesign deines Empfehlungssystems gelesen und bewundere, wie du das Problem des Kaltstarts gelöst hast. Da dein Team über ein hohes Maß an Fachwissen verfügt, hast du wahrscheinlich schon daran gedacht: Populäre Artikel zu empfehlen, ist äußerst nützlich, um den Menschen bei ihren Entscheidungen zu helfen. Ich habe ein Projekt durchgeführt, um dieses Problem anzugehen - hier ist der Link [Link einfügen]. Hättest du Zeit für ein kurzes Gespräch über den Ansatz, den ich bei diesem Projekt verfolgt habe? Bitte lass mich wissen, wann du sprechen möchtest. Hier ist meine Verfügbarkeit [Verfügbarkeit einfügen]. 

Grüß Gott,

[Dein Name] 

Beachte, dass der obige Vorschlag zwei wichtige Voraussetzungen hat, damit er erfüllt wird: 

  1. Das setzt voraus, dass du eine Online-Präsenz hast. Wenn nicht, solltest du zumindest ein LinkedIn-Konto anlegen und dein Profil optimieren.
  2. Das setzt voraus, dass du dich gründlich über die Abteilung für maschinelles Lernen des Unternehmens informiert hast, denn du musst auf dem Laufenden sein, wenn du einen Mehrwert schaffen willst. 

Aber das ist noch nicht alles. Personalvermittler sind extrem hilfreich, um deinen ersten Job zu bekommen. Deshalb ist es wichtig, dass du auch versuchst, über Plattformen wie LinkedIn mit Personalvermittlern in Kontakt zu treten. Baue eine Beziehung auf und teile dem Personalverantwortlichen mit, an welcher Art von Arbeit du interessiert bist, damit er nach dir Ausschau halten kann. 

Ein wichtiger Hinweis ist, dass dies keine Garantie dafür ist, dass du einen Job bekommst. Der systematische Ansatz bei der Jobsuche ermöglicht es dir jedoch, deine Fortschritte besser zu verfolgen und dich in Bereichen zu verbessern, die du nicht so gut beherrschst. Wenn du zum Beispiel jemanden ansprichst und keine Antwort erhältst, kannst du die Nachricht abändern und an jemand anderen schicken. Wenn du eine Antwort erhältst, kannst du diese Nachricht ändern und für jemand anderen verwenden.  Im Idealfall optimierst du sie so lange, bis du immer mehr Antworten erhältst. 

Was du im Vorstellungsgespräch mit einem Ingenieur für maschinelles Lernen erwartest

Verschiedene Unternehmen haben ihre bevorzugte Art und Weise, ihre Vorstellungsgespräche zu führen, und es kann eine Herausforderung sein, die verschiedenen Ansätze zu finden. Es ist eine gute Praxis, vor dem ersten Vorstellungsgespräch zu fragen, wie der Bewerbungsprozess abläuft, aber diese Information wird dir normalerweise gegeben. Außerdem neigen die meisten Unternehmen dazu, ihren Ansatz von multinationalen Organisationen (z. B. Google, Facebook, Apple usw.) zu übernehmen und ihn dann nach ihren Vorstellungen zu verändern. Wir können also viel darüber lernen, wie die meisten Unternehmen Vorstellungsgespräche für Ingenieure für maschinelles Lernen durchführen und eine bessere Vorstellung davon bekommen, was uns erwartet, wenn wir uns die Prozesse multinationaler Unternehmen ansehen. 

Google interview 

Google versucht, nur die besten Talente einzustellen. Daher ist der extrem anspruchsvolle Interviewprozess darauf ausgelegt, Bewerber herauszufiltern, die die hohen Standards nicht erfüllen. 

Das Vorstellungsgespräch ist auch sehr breit gefächert und spezifisch für Google (d.h. Google Cloud) und deckt verschiedene Themen ab, von Datenstrukturen und Algorithmen bis hin zu Systemdesign und Testen. Du kannst davon ausgehen, dass du mehrere Runden durchlaufen wirst, darunter ein Screening durch den Personalverantwortlichen, ein oder zwei technische Telefongespräche und vier bis sechs Vorstellungsgespräche vor Ort.

Amazon Interview

Wie bei Google ist auch das Vorstellungsgespräch bei Amazon spezifisch für Amazon (d.h. AWS) und extrem schwierig. Die Vorstellungsgespräche umfassen ein Telefongespräch mit dem Personalverantwortlichen, in manchen Fällen ein Online-Assessment, ein oder zwei Telefongespräche und vier bis sechs Vorstellungsgespräche vor Ort. 

Zu den zu behandelnden Themen gehören verhaltensbezogene Fragen, Fragen zur Softwaretechnik (d.h. Systemdesign) und Fragen zum maschinellen Lernen. Es ist jedoch möglich, dass der Interviewer dich nach deinen Projekten im Bereich des maschinellen Lernens fragt und von dir verlangt, ein Programmierproblem zu lösen.

Meta-Interview 

Metas Interviewprozess für Ingenieure für maschinelles Lernen ist ziemlich ganzheitlich. Du durchläufst ein Auswahlverfahren, ein Kodierungsinterview und etwa fünf Vorstellungsgespräche vor Ort, um deine Eignung festzustellen. Möglicherweise erhältst du auch eine Aufgabe zum Mitnehmen, damit die Personalverantwortlichen sehen können, wie du Probleme in der Praxis bearbeitest. 

Es ist wichtig zu wissen, dass die Einstellungsprozesse nicht bei allen Unternehmen so langwierig und intensiv sind wie bei den oben genannten multinationalen Unternehmen. Manche Unternehmen halten es zum Beispiel nicht für so wichtig, sich mit Datenstrukturen und Algorithmen zu beschäftigen.

Die meisten würden jedoch zustimmen, dass das Design von maschinellen Lernsystemen wichtig ist, und würden einen Abschnitt einfügen, um dein Wissen in diesem Bereich zu testen. Daher solltest du mit mehreren Gesprächsrunden rechnen - in der Regel eine Screening-Runde, dann eine technische Runde, gefolgt von einem verhaltensorientierten Gespräch - bevor eine Entscheidung getroffen wird.

Machine Learning Engineer Gehaltspotenzial

Wie viel du als Ingenieur für maschinelles Lernen verdienen kannst, hängt von deinem Standort ab. Laut Indeed liegt das durchschnittliche Grundgehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen im Jahr 2024 in den Vereinigten Staaten bei 161.000 US-Dollar. 

Es liegt auf der Hand, dass hier noch nachgebessert werden muss, denn viele Unternehmen nehmen immer mehr Fernarbeitskräfte auf. Es gibt eine anhaltende Debatte darüber, wie Arbeitnehmer/innen angesichts der zunehmenden Fernarbeit gerecht bezahlt werden können: Einige Unternehmen haben beschlossen, Arbeitnehmer/innen abhängig von ihrem Standort zu bezahlen, was bedeutet, dass du weniger verdienen könntest als jemand, der die gleiche Position innehat wie du, wenn du von einem wirtschaftlich weniger entwickelten Land aus arbeitest und sie im Büro sind.

Andere Unternehmen haben sich dafür entschieden, den Tarif unabhängig vom Standort beizubehalten. Das Wichtigste ist, dass die Unternehmen unterschiedliche Richtlinien für die Bezahlung von Fernarbeitern haben, also musst du dich gründlich informieren. 

In unserem Artikel über die Gehälter von Ingenieuren für maschinelles Lernen findest du eine genauere Analyse.

Fazit

Das Ergebnis der Arbeit eines Ingenieurs für maschinelles Lernen ist ein Datenprodukt. Um als Ingenieur für maschinelles Lernen effektiv arbeiten zu können, musst du ein technisch versierter Programmierer mit soliden Kenntnissen in Mathematik, Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Softwaretechnik sein. Obwohl in den Stellenbeschreibungen oft danach gefragt wird, ist ein Hochschulabschluss für die meisten Unternehmen nicht erforderlich, aber es ist notwendig, deine Fähigkeiten mit einem Portfolio zu demonstrieren.

DataCamp bietet dir hervorragende Lernpfade, um deine Reise als Ingenieur/in für maschinelles Lernen zu beginnen: 

FAQs

Ist es schwierig, Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden?

Um Ingenieur/in für maschinelles Lernen zu werden, brauchst du eine solide Grundlage in Mathematik, Programmierung und Informatik sowie Erfahrung in Datenanalyse und Modellierung. Es kann ein herausfordernder Karriereweg sein, aber mit Hingabe und harter Arbeit kann man ihn erreichen.

Unsere Kurse zum maschinellen Lernen sind für alle Erfahrungsstufen geeignet und helfen dir, dich vom Anfänger zum Experten für maschinelles Lernen zu entwickeln.

Welche Fähigkeiten brauche ich, um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden?

Um Ingenieur/in für maschinelles Lernen zu werden, brauchst du eine solide Grundlage in Mathematik, Statistik, Wahrscheinlichkeit und Softwaretechnik. Außerdem musst du ein technisch versierter Programmierer sein. Das Erlernen von KI und maschinellem Lernen mag entmutigend erscheinen, aber es gibt eine Vielzahl von Ressourcen im Internet, die dir dabei helfen können, deine Fähigkeiten auszubauen.

Brauche ich einen Abschluss, um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden?

Ein Hochschulabschluss wird zwar oft in Stellenbeschreibungen gefordert, ist aber bei den meisten Unternehmen nicht erforderlich. Es ist jedoch notwendig, dass du deine Fähigkeiten mit einem Portfolio beweist.

Wie kann ich als Ingenieur für maschinelles Lernen ein Portfolio aufbauen?

Du kannst ein Portfolio aufbauen, indem du an Data Science-Wettbewerben auf Plattformen wie DataCamp und Kaggle teilnimmst. Du kannst auch an persönlichen Projekten arbeiten und zu Open-Source-Projekten beitragen.

Wie kann ich einen Job als Ingenieur für maschinelles Lernen bekommen?

Eine strategischere Herangehensweise, um einen Job zu bekommen, ist es, eine Reihe von Unternehmen zu bestimmen, die du gerne als Arbeitgeber hättest. Sobald du eine Liste der idealen Unternehmen hast, kannst du damit beginnen, die Entscheidungsträger in diesen Organisationen über Social Media-Plattformen wie LinkedIn und Twitter anzusprechen. Auch Personalvermittler sind sehr hilfreich, um deinen ersten Job zu bekommen. Deshalb ist es wichtig, dass du auch versuchst, über Plattformen wie LinkedIn mit Personalvermittlern in Kontakt zu treten.

Was kann ich bei einem Vorstellungsgespräch für Ingenieure für maschinelles Lernen erwarten?

Die meisten Unternehmen neigen jedoch dazu, ihren Ansatz von multinationalen Unternehmen (z. B. Google, Facebook, Apple usw.) zu übernehmen und ihn dann so zu verändern, dass er zu ihnen passt. Daher solltest du mit mehreren Gesprächsrunden rechnen - in der Regel eine Screening-Runde, dann eine technische Runde, gefolgt von einem verhaltensorientierten Gespräch - bevor eine Entscheidung getroffen wird.

Ist maschinelles Lernen eine gut bezahlte Karriereoption?

Ja, maschinelles Lernen ist aufgrund der Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften und der Komplexität der Arbeit ein hochbezahltes Feld.


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Kurtis Pykes
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