So wirst du AI Engineer

Ein Leitfaden für deinen Einstieg in eine der gefragtesten und lukrativsten Rollen in der Data Science

Aktualisiert 18. Sept. 2026 · 15 Min. lesen

Mit KI erkunden

Ein Jahr nach dem Launch von ChatGPT könnte Künstliche Intelligenz (KI) kaum populärer oder allgegenwärtiger sein. Nahezu jeder Sektor und jede Branche wird durch den Einsatz von KI tiefgreifende Veränderungen erleben.

Die anhaltende KI-Revolution bringt enorme Möglichkeiten mit sich. Damit sie ihr Versprechen hält, muss KI jedoch in die täglichen Abläufe von Unternehmen und Verwaltung integriert werden. Das bedeutet viel Arbeit – und damit einen akuten Bedarf an Fachkräften mit KI-Kompetenzen, die entsprechende Produkte und Anwendungen bauen.

Eine besonders wichtige Rolle für die erfolgreiche Umsetzung von KI-Lösungen ist die des AI Engineers. AI Engineers sind insgesamt für die Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Lösungen und Anwendungen verantwortlich, die Maschinen Aufgaben ausführen lassen, für die normalerweise menschliche Intelligenz nötig wäre.

In diesem Artikel erfährst du alles, was du für den Einstieg als AI Engineer wissen musst. Ob du als Data Professional in eine neue Rolle starten willst, in der KI-Forschung tätig bist oder dich einfach für KI begeisterst – dieser Guide ist für dich. Wir erklären die Aufgaben eines AI Engineers, das typische Profil und die gefragten Kompetenzen und was dich erwartet, wenn du deinen ersten Job als AI Engineer antrittst. Los geht’s!

Die Rolle eines AI Engineers

AI Engineers sind für Unternehmen, die die Kraft der KI nutzen wollen, unverzichtbar. Sie integrieren KI-gestützte Tools und Lösungen in die täglichen Abläufe.

Für ihren Job brauchen AI Engineers einen breiten, interdisziplinären Hintergrund aus KI, Machine Learning (ML), Data Science und Softwareentwicklung – sowie ein tiefes Verständnis für Struktur, Prozesse und Ziele des jeweiligen Unternehmens.

Trotz des stark technischen Profils sind AI-Engineering-Rollen häufig mit Führungsverantwortung verbunden. Dazu gehören das Steuern komplexer Projekte, der Austausch mit Kundinnen und Kunden sowie das Führen und Koordinieren von Teams.

AI Engineering vs. ML Engineering

Beim Thema AI Engineering darfst du es nicht mit ML Engineering verwechseln. Es gibt zwar deutliche Überschneidungen, aber auch klare Unterschiede.

Um diese besser zu verstehen, schauen wir uns zuerst die Definitionen der beiden eng verwandten Begriffe an.

Künstliche Intelligenz ist ein weites Feld der Informatik, das darauf abzielt, intelligente Systeme zu schaffen, die Aufgaben ausführen, für die sonst menschliche Intelligenz erforderlich wäre. Es umfasst einen großen Werkzeugkasten an Methoden, damit Computer intelligent und automatisiert handeln. Lies unseren ausführlichen Guide What is AI?, um mehr zu erfahren.
Machine Learning ist ein Teilgebiet der KI mit Fokus auf das Entwerfen und Optimieren von Algorithmen, die durch die Interaktion mit Daten im Zeitverlauf immer genauer und effizienter werden. Kurz gesagt: ML befähigt Computer dazu, Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen oder Prognosen zu treffen – ohne dass diese Schritte explizit programmiert werden müssen. Um besser zu verstehen, wie KI sich von Machine Learning unterscheidet, empfehlen wir dir unseren Vergleichs-Guide.

Quelle: DataCamp

Auf Basis dieser Definitionen liegt der Hauptunterschied zwischen AI Engineering und ML Engineering im Umfang der Aufgaben. ML Engineers konzentrieren sich vor allem darauf, Modelle zu entwickeln und zu optimieren und sie für die Produktion zu skalieren, um ML-Produkte bereitzustellen. Dafür ist eine Kombination aus Software-Engineering- und Data-Science-Know-how nötig. Mehr darüber, wie du ML Engineer wirst, erfährst du in einem separaten Artikel.

AI Engineers arbeiten hingegen mit einer Vielzahl von Technologien und Aufgaben, um unterschiedliche Formen maschineller Intelligenz zu entwickeln. Auch wenn ML-Algorithmen und datengetriebene Anwendungen je nach Unternehmen und Rolle überwiegen können, beschäftigen sich AI Engineers ebenso mit anderen KI-Arten wie Robotik, Natural Language Understanding oder regelbasierten Expertensystemen.

So wirst du AI Engineer: Bildungswege

Wie bei vielen neuen Berufsbildern gibt es nicht den einen Weg in den ersten Job als AI Engineer. Je nach Vorwissen, Seniorität und Zeitbudget passen verschiedene Routen besser zu dir.

Hier sind die wichtigsten Bildungswege, die dich ins AI Engineering führen können.

Bachelor-Studium

In den letzten Jahren bieten Hochschulen weltweit grundständige Studiengänge in KI und ML an. Das ist eine gute Nachricht für die Branche – und eine starke Wahl, wenn du kurz vor dem Studienstart stehst.

Aufgrund der Interdisziplinarität der KI kommen aber auch andere Studiengänge infrage, die dir wichtige Fähigkeiten und Kenntnisse für den Einstieg ins AI Engineering vermitteln. Beispiele sind Bachelor in Data Science, Informatik, Softwareentwicklung oder Mathematik.

Master-Studium

Ein Master in KI oder einem verwandten Fach ist ideal, um dein Wissen nach dem Bachelor zu vertiefen oder als erfahrene Fachkraft ins AI Engineering zu wechseln. Inzwischen gibt es zahlreiche Optionen für verschiedene Budgets, Zeiten und Formate.

Kurse und Karrierepfade

Online-Bootcamps oder Data-Science-Plattformen bieten oft einen schnelleren und günstigeren Einstieg in die für AI Engineering nötigen Kompetenzen. Bei DataCamp arbeiten wir intensiv daran, interaktive, fundierte KI-Kurse für alle Level bereitzustellen. Ob angehende Data Professionals oder Data Leader – unser umfassender Katalog an Kursen und Karrierepfaden deckt dich ab.

Hier sind einige der besten KI-Kurse und Karrierepfade auf DataCamp:

Zertifizierungen und spezialisierte Trainings

Eine starke Möglichkeit, deine KI-Kompetenzen nachzuweisen und dir einen Vorteil am Arbeitsmarkt zu sichern, sind KI-Zertifizierungen.

Solche Zertifizierungen werden in der Regel von Berufsverbänden oder Bildungseinrichtungen vergeben und beinhalten ein anspruchsvolles Prüfungsverfahren. Dafür musst du meist eine oder mehrere Prüfungen bestehen, die Wissen und Fähigkeiten in spezifischen KI-Bereichen testen.

Es gibt viele Anbieter für KI-Zertifizierungen – darunter DataCamp. In Zusammenarbeit mit Branchenführern und auf Basis aktueller Anforderungen können dir die DataCamp Certifications helfen, im umkämpften KI-Arbeitsmarkt hervorzustechen.

Du willst dich zertifizieren lassen? Lies unseren Guide zu den Top-KI-Zertifizierungen für 2024, um mehr über den Ablauf zu erfahren.

Kompetenzen für AI Engineers entwickeln

AI Engineers arbeiten an der Schnittstelle von Softwareentwicklerinnen und -entwicklern und Data Professionals. Wegen der Interdisziplinarität brauchst du fundierte Data-Science-Grundlagen und ein solides Verständnis von Software-Engineering-Konzepten.

Zugleich sollten AI Engineers mit den verschiedenen Formen maschineller Intelligenz vertraut sein. Je nach Unternehmen und Rolle arbeitest du etwa in Robotik, Computer Vision, Spracherkennung oder regelbasierten Expertensystemen. Zwei starke Ressourcen für deinen Einstieg sind:

Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track: Lerne, prädiktive Modelle mit beliebten Python-Bibliotheken zu trainieren und zu evaluieren, mit Large Language Models zu arbeiten, Llama 3 zu fine-tunen, es in Anwendungen zu integrieren und grundlegende MLOps-Kompetenzen zu entwickeln, um KI-Modelle in Produktion zu bringen.
Associate AI Engineer for Developers Career Track: Lerne, KI-gestützte Backends mit Large Language Models, Prompt Engineering, gängigen KI-APIs und Open-Source-Bibliotheken zu erstellen – mit praxisnahen Projekten für Chatbots, Empfehlungssysteme und semantische Suche.

Schauen wir uns die wichtigsten Kompetenzen näher an, damit du weißt, was du nachweisen solltest.

Technische Kompetenzen

Programmierung

Für die Umsetzung von KI brauchst du ein solides Verständnis von Programmierung. Code zu schreiben erlaubt dir, KI-Algorithmen zu entwickeln, Daten zu verarbeiten und KI-Tools sowie -Bibliotheken zu nutzen. Python ist dank Einfachheit, Flexibilität und der Vielzahl an Data-Science-Bibliotheken aktuell die beliebteste Sprache in der KI-Community. Empfehlenswert sind aber auch andere Sprachen wie R und Julia. Hier sind DataCamp-Ressourcen für deinen Programmierweg.

Python Programming Skill Track hilft dir, deine Python-Skills zu verbessern. Du lernst, Code zu optimieren, Funktionen und Unittests zu schreiben und Best Practices aus dem Software Engineering anzuwenden.
R Programming Skill Track: In diesem Track bringst du deine R-Programmierung auf das nächste Level, indem du mit gängigen Datenstrukturen arbeitest, Code optimierst und eigene Funktionen schreibst.
Julia Fundamentals Skill Track: Entdecke das Potenzial von Julia, einer vielseitigen, performanten Sprache, die speziell für Data Science entwickelt wurde.

Machine Learning

ML ist derzeit das populärste Teilgebiet der KI. Ein Teil deiner Arbeit als AI Engineer wird wahrscheinlich darin bestehen, ML-Modelle zu entwickeln und zu optimieren und sie in Produkte zu überführen. Daher ist es essenziell, verschiedene ML-Algorithmen, ihre Funktionsweise und Einsatzszenarien zu verstehen.

Hier sind einige Ressourcen für den direkten Einstieg.

Machine Learning Fundamentals with Python Skill Track vermittelt dir die Grundlagen des Machine Learning und die dahinterliegende Theorie – inklusive Vorhersage, Mustererkennung und Basics des Deep Learning.
Machine Learning Fundamentals in R Skill Track, in dem du lernst, kategoriale und numerische Zielgrößen via Klassifikation und Regression zu prognostizieren und verborgene Strukturen mit Unsupervised Learning zu entdecken.

KI-Algorithmen

Neben ML gibt es weitere KI-Teilgebiete, in denen AI Engineers sattelfest sein sollten. Welche genau, hängt von Unternehmen und Rolle ab – je mehr du kannst, desto besser. Mit diesen Themen solltest du dich befassen:

Image Processing with Python Skill Track: Dieser Track vermittelt dir Werkzeuge, um Bilder zu verarbeiten und Informationen daraus zu extrahieren.
Natural Language Understanding in Python Skill Track. Ein Großteil der Daten stammt aus menschlicher Kommunikation. Ob Informationen aus Text gewinnen oder Maschinen menschenähnliche Antworten erzeugen lassen (wie ChatGPT) – NLP zu beherrschen, ist für AI Engineers Pflicht.
Spoken Language Processing in Python Course with Speech Recognition: In diesem Kurs lernst du, wie Maschinen menschliche Sprache erkennen und verarbeiten.

Big Data

Moderne KI-Algorithmen werden von riesigen Datenmengen angetrieben. Bei solchen Volumina sind klassische Tools wie Python oder R oft nicht effizient genug. Für Big-Data-Projekte brauchst du neue Werkzeuge wie Apache Spark und NoSQL-Datenbanken sowie Methoden wie Parallelisierung und Cloud Computing.

Big Data with PySpark Skill Track: Dieser Track führt dich in Spark ein, ein leistungsstarkes Framework für parallele Berechnungen.
Understanding Cloud Computing Course: Ein idealer Einstieg in Cloud Computing – mit Schlüsselkonzepten, Terminologie und Tools.

Software Engineering

Das Endergebnis für ML Engineers ist lauffähige Software. Damit KI-Systeme mit wachsenden Daten skalieren, braucht es ein durchdachtes Systemdesign.

Außerdem ist ein KI-System nur ein Baustein in einer größeren, komplexen Architektur. Daher müssen AI Engineers Best Practices des Software Engineerings (z. B. Versionskontrolle, Tests, Dokumentation, modularer Code) verstehen und wissen, wie die Komponenten zusammenspielen. Du wirst passende Schnittstellen bauen, damit deine Systeme mit anderen Komponenten effektiv kommunizieren.

Introduction to Shell Course: Die Unix-Kommandozeile hilft AI Engineers, bestehende Programme neu zu kombinieren, Routineaufgaben zu automatisieren und Programme auf Clustern und in der Cloud auszuführen.

Soft Skills

Problemlösung. KI-Algorithmen zu entwickeln und zu betreiben ist komplex und erfordert ein tiefes Verständnis des Gesamtsystems. AI Engineers brauchen den Blick aufs Ganze und müssen Technologien, Business-Anforderungen, Deadlines und Ressourcen so zusammenbringen, dass Projekte erfolgreich werden.
Teamarbeit. Angesichts der Komplexität von Entwicklung und Integration von KI-Systemen ist Ein-Mann-Show-Denken naiv und kontraproduktiv. AI Engineers binden die beteiligten Teams ein und koordinieren deren Arbeit.
Kommunikation. Nicht zuletzt brauchen auch Data Engineers Kommunikationstalent, um bereichsübergreifend zu arbeiten und die Bedarfe von Data Analysts, Data Scientists und Business-Stakeholdern zu verstehen. Je nach Organisation kann auch die Erstellung von Dashboards, Reports und Visualisierungen dazugehören.

Praxis als AI Engineer sammeln

Der Weg zum AI Engineer ist spannend, aber herausfordernd. Das Feld ist breit, mit vielen Subthemen, und je nach Ausgangsniveau kann es dauern, bis alle nötigen Kompetenzen sitzen.

Neben Lernmaterialien ist Praxis entscheidend, um Wissen zu festigen. Was du in realen Projekten anwendest, verstehst du tiefer – und du sammelst Erfahrungen, die dein Profil schärfen und deine Chancen am Arbeitsmarkt verbessern.

Hier sind Aktivitäten und Strategien, mit denen du dir praktische KI-Erfahrung aufbauen kannst.

Praktika. Den Traumjob in der KI zu finden, ist gerade zu Beginn ohne Berufserfahrung schwer. Ein Praktikum ermöglicht dir wertvolle Praxiserfahrung und Kontakte zu KI-Profis.
Eigene KI-Projekte. Eigene Projekte sind der Schlüssel, um dein Portfolio aufzubauen und Skills zu trainieren. Lies dazu unseren Guide How to build a great data science portfolio und den Beitrag zu KI-Projekten.
Code Along. Wenn du von Expertinnen und Experten lernen und echte Problemstellungen miterleben willst, probiere die DataCamp Code Alongs aus. Schau dir die Sektion an und code Seite an Seite mit KI-Leadern an verschiedenen Projekten.

Karrierechancen und Wachstum für AI Engineers

Karrierepfade im AI Engineering

Angesichts der transformativen Kraft der KI, eindrucksvoll gezeigt durch Tools wie ChatGPT, überrascht das schnelle Wachstum KI-bezogener Rollen kaum.

Laut dem Future of Jobs Report des World Economic Forum führen KI- und Machine-Learning-Spezialistinnen und -Spezialisten die Liste der am schnellsten wachsenden Berufe der nächsten fünf Jahre an. Mit der weiteren Verbreitung von KI zur Prozessoptimierung und besseren Entscheidungen wird die Nachfrage nach AI Engineers voraussichtlich weiter steigen.

Diese Prognose spiegelt auch das erwartete Wachstum des KI-Markts zwischen 2021 und 2030 wider, wie unten zu sehen.

Quelle: Statista

Durch das enorme Potenzial der KI gibt es für AI Engineers nahezu überall Jobchancen – von Tech und Finance bis Marketing und Fertigung.

Gehaltserwartungen

Wir haben einen ausführlichen Guide zu Gehältern von AI Engineers mit mehr Details. Hier sind die wichtigsten Punkte.

Unternehmen in vielen Ländern und Branchen konkurrieren um AI Engineers für die Umsetzung von KI-Lösungen. Da das Angebot an KI-Fachkräften der Nachfrage noch hinterherhinkt, ist der Wettbewerb um Talente besonders groß. Entsprechend sind Arbeitgeber bereit, sehr gut zu bezahlen.

Laut Glassdoor liegt die geschätzte Gesamtvergütung für AI Engineers in den USA zwischen 124.000 und 193.000 US-Dollar pro Jahr, abhängig von Faktoren wie Seniorität, Standort, Ausbildung und Spezialwissen in Nischenbereichen der KI.

Quelle: Glassdoor

Fazit

KI erlebt eine goldene Ära. Unternehmen weltweit suchen händeringend nach KI-Talenten, um KI in ihr Geschäft zu bringen. AI Engineers gehören aktuell zu den gefragtesten Profilen in der Data Science. Wir hoffen, dieser Artikel hat dir einen klaren Überblick über diese populäre und gut bezahlte Rolle gegeben.

Wenn du ins AI Engineering einsteigen willst, ist DataCamp an deiner Seite. Schau dir unsere Inhalte an und starte noch heute deine Lernreise:

Author

Javier Canales Luna

Ich bin freiberufliche Datenanalystin und arbeite mit Unternehmen und Organisationen auf der ganzen Welt an Data-Science-Projekten zusammen. Ich bin auch Ausbilder für Data Science mit mehr als 2 Jahren Erfahrung. Ich schreibe regelmäßig datenwissenschaftliche Artikel in englischer und spanischer Sprache, von denen einige auf etablierten Websites wie DataCamp, Towards Data Science und Analytics Vidhya veröffentlicht wurden. Als Datenwissenschaftlerin mit einem Hintergrund in Politik- und Rechtswissenschaften ist es mein Ziel, an der Schnittstelle von Politik, Recht und Technologie zu arbeiten und die Macht der Ideen zu nutzen, um innovative Lösungen und Erzählungen voranzutreiben, die uns dabei helfen können, dringende Herausforderungen wie die Klimakrise anzugehen. Ich betrachte mich als Autodidakt, der ständig lernt und ein überzeugter Verfechter der Multidisziplinarität ist. Es ist nie zu spät, neue Dinge zu lernen.

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