Gehälter für Machine-Learning-Ingenieure 2026: Ein umfassender Leitfaden

In einer Welt, in der das Verstehen und Anwenden von Daten wichtiger ist als je zuvor, sind Machine-Learning-Ingenieure zu Architekten der Zukunft geworden, die die Lücke zwischen theoretischen Modellen und praktischen Anwendungen schließen. Da die Nachfrage nach dieser hybriden Rolle immer größer wird, ist es sowohl für angehende Fachkräfte als auch für Arbeitgeber wichtig, den Aufgabenbereich, die Verantwortlichkeiten und das Verdienstpotenzial zu verstehen.

In diesem umfassenden Leitfaden schauen wir uns die Welt der Machine-Learning-Ingenieure an und checken ihre Aufgaben, die Fähigkeiten, die man dafür braucht, und die Gehälter, die 2026 in diesem Bereich angeboten werden.

Wir schauen uns die Gehälter von Machine-Learning-Ingenieuren auf der ganzen Welt an und teilen sie nach Region, Branche und Berufserfahrung auf. Wir werden sie auch mit denen anderer datenorientierter Rollen vergleichen, wie zum Beispiel Datenwissenschaftlern und Ingenieuren.

In separaten Artikeln kannst du dich über die Gehälter von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten weltweit informieren.

Wer sind Machine-Learning-Ingenieure?

Vor zehn Jahren hat die Harvard Business Review Data Science als den coolsten Job des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Das hat eine Revolution in der Datenbranche ausgelöst und neue Jobs wie den Machine Learning Engineer hervorgebracht – eine Mischung aus Datenwissenschaftler und Softwareentwickler.

Diese Rolle kam auf, als Unternehmen merkten, dass Datenwissenschaftlern oft das Know-how fehlt, um Machine-Learning-Modelle in der Praxis einzusetzen, weil ihnen die Software-Engineering-Kenntnisse fehlen. Andererseits hatten normale Softwareentwickler, obwohl sie gut darin waren, skalierbare Software zu entwickeln, Probleme mit der Komplexität von Machine-Learning-Modellen.

Maschinelles Lernen-Ingenieure, die sowohl Informatik- als auch maschinelles Lernen-Know-how haben, schließen diese Lücke und sorgen dafür, dass die Modelle theoretisch fundiert sind und auch in der Praxis funktionieren.

Hier ist ein Venn-Diagramm, das zeigt, was ein Machine-Learning-Ingenieur so macht:

In der dynamischen Datenwelt sind Rollendefinitionen oft fließend und können sich von Unternehmen zu Unternehmen stark unterscheiden, was zu Unklarheiten bei den Zuständigkeiten und Erwartungen führt.

Der Job als Machine Learning Engineer, der als Brücke zwischen Datenwissenschaft und Softwareentwicklung gilt, ist da keine Ausnahme.

In manchen Firmen geht es vielleicht mehr um Datenwissenschaft, in anderen eher um Softwareentwicklung, was die unterschiedlichen Anforderungen der verschiedenen Unternehmen zeigt.

Trotz dieser Unterschiede bleibt die wichtigste Erwartung dieselbe: Diese Leute sollten Machine-Learning-Modelle gut umsetzen und in skalierbare, echte Anwendungen einbauen können.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten von ML-Ingenieuren

Wie schon gesagt, können die genauen Aufgaben von Machine-Learning-Ingenieuren je nach Unternehmen und Branche, in der sie arbeiten, unterschiedlich sein. Ein Blick auf ein paar Stellenanzeigen zeigt aber, dass man für diesen Job normalerweise folgende Aufgaben hat:

1. Entwerfen und Entwickeln von Systemen für maschinelles Lernen
2. Eine gründliche statistische Analyse machen
3. Machine-Learning-Experimente durchführen, um die Modellleistung zu checken und zu optimieren
4. Tools einführen, um Modelle effektiv zu überwachen, zu versionieren und bereitzustellen
5. Verbesserung der Recheneffizienz von Algorithmen für maschinelles Lernen
6. Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen, um Machine-Learning-Modelle in Anwendungen zu integrieren

Welche Fähigkeiten brauchst du, um ML-Ingenieur zu werden?

Hier haben wir ein paar der wichtigsten technischen und sozialen Kompetenzen zusammengestellt, die du brauchst, um Machine-Learning-Ingenieur zu werden.

1. Technische Fähigkeiten eines ML-Ingenieurs

1. Programmierung. Du solltest mindestens eine Programmiersprache wie Python, Java oder C++ gut beherrschen. Der Fokus liegt auf den Prinzipien der objektorientierten Programmierung (OOP). Wenn du OOP besser verstehen willst, schau dir doch mal unserenKurs „ObjektorientierteProgrammierung in Python” an.
2. Deep-Learning-Frameworks. Kenntnisse von Frameworks wie Keras, TensorFlow und Pytorch sind echt wichtig.
3. Big-Data-Technologien. Wenn du dich mit Plattformen wie Hadoop, Hive und Spark auskennst, ist das echt praktisch, um mit großen Datensätzen umzugehen.
4. Modellbereitstellung und -integration. Man muss Algorithmen in Apps mit Tools wie Flask, Docker und Cloud-Plattformen wie AWS und Google Cloud einsetzen können.
5. Maschinelles Lernen. Man braucht echt gute Kenntnisse über Algorithmen für maschinelles Lernen und Statistik, um Modelle richtig einzustellen und zu verstehen.

2. Soft Skills für ML-Ingenieure

1. Zusammenarbeit. Effektive Teamarbeit und Kommunikation sind super wichtig, um eng mit Datenwissenschaftlern und Business-Profis zusammenzuarbeiten.
2. Fachwissen. Es ist echt wichtig, die Feinheiten deiner Branche zu verstehen, um Apps zu entwickeln, die zu den Vorlieben der Nutzer und den Anforderungen der Branche passen.

Wenn du mehr wissen willst, haben wir einen kompletten Leitfaden zum Thema „Wie werde ich Machine Learning Engineer?“, der die verschiedenen Fähigkeiten, Erfahrungen und Schritte beschreibt, die du für deine Karriere brauchst.

Gehälter für Machine Learning Engineers im Jahr 2026

Schauen wir mal, wie viel Machine-Learning-Ingenieure in verschiedenen Ländern verdienen.

Denk dran, dass die Gehälter je nach Job, Branche und Art der Firma, in der du arbeitest, ziemlich unterschiedlich sein können und dass es auch innerhalb eines Landes regionale Unterschiede geben kann.

Trotzdem haben wir uns echt Mühe gegeben, diese Gehälter genau darzustellen, und haben für alle Zahlen unsere Quellen angegeben.

Hier ist eine Aufschlüsselung der Gehälter für die Position des Machine Learning Engineers nach Ländern:

Schauen wir uns diese Zahlen genauer an:

Gehälter für Machine-Learning-Ingenieure in den USA

Ab 2026 liegt das durchschnittliche Grundgehalt eines Machine-Learning-Ingenieurs bei 183.324$. Diese Zahl ist echt krass, weil sie mehr als doppelt so hoch ist wie der nationale Durchschnitt von 69.846 Dollar. Es ist auch höher als das durchschnittliche Jahresgehalt für Datenwissenschaftler, das bei 129.108 Dollar liegt.

In Kalifornien, bekannt für sein technologieorientiertes Silicon Valley, verdienen Ingenieure für maschinelles Lernen 171.872 US-Dollar, was 6 % über dem nationalen Durchschnitt für diese Position liegt. In Washington steigt dieser Betrag auf 175.132 Dollar, während er in Texas bei 152.612 Dollar liegt.

Gehälter für Machine-Learning-Ingenieure in den USA – Quelle

Gehälter für Machine Learning Engineers in Großbritannien

In Großbritannien kriegen Machine-Learning-Ingenieure ein echt gutes Durchschnittsgehalt von 57.830 £ pro Jahr. Auch hier übertrifft diese Zahl deutlich das durchschnittliche Einkommen von Datenwissenschaftlern, die etwa 51.080 £ pro Jahr verdienen.

Unter den Städten hat London das höchste Durchschnittsgehalt, wo Machine-Learning-Ingenieure etwa 67.201 £ pro Jahr verdienen. Im Vergleich dazu sind es in Edinburgh nur 56.012 £, während Cambridge mit einem Grundgehalt von 68.222 £ knapp hinter London liegt.

Gehälter für Machine-Learning-Ingenieure in Indien

Ingenieure für maschinelles Lernen in Indien kriegen im Schnitt 10.88.060 Rupien pro Jahr. Überraschenderweise ist das weniger als das Gehalt eines Datenwissenschaftlers, das bei etwa 11.28.869 Rupien liegt, anders als in den USA und Großbritannien.

Laut Indeed gehören führende Unternehmen wie Accenture, Tiger Analytics und Quantiphi zu den besten Arbeitgebern für Machine-Learning-Ingenieure im Land. Diese Firmen zahlen deutlich mehr als der Durchschnitt in diesem Job, nämlich zwischen 110.000 und 150.000 Rupien pro Jahr.

Gehälter für Machine-Learning-Ingenieure in Kanada

Der durchschnittliche Jahresverdienst eines Machine-Learning-Ingenieurs in Kanada liegt bei 116.235 Dollar. Toronto ist die Stadt mit den höchsten Gehältern und hat ein Grundgehalt von 119.253 Dollar, was ungefähr 21 % über dem nationalen Durchschnitt liegt.

Gehälter für Machine-Learning-Ingenieure in Australien

In Australien verdienen Ingenieure für maschinelles Lernen im Schnitt 151.132 Dollar pro Jahr. Das ist ungefähr 50 % mehr als der nationale Durchschnitt von etwa 98.000$. Es ist auch deutlich höher als die Vergütung in anderen technischen Rollen, wie zum Beispiel in den Bereichen Datenwissenschaft, Softwareentwicklung und maschinelles Lernen.

Wenn man das nach Bundesstaaten aufschlüsselt, verdienen Machine-Learning-Ingenieure in Sydney echt gut, mit einem Durchschnittsgehalt von 185.213 Dollar – das sind 12 % mehr als der nationale Durchschnitt. Im Vergleich dazu kriegen diese Leute in Melbourne ungefähr 116.887 Dollar, während die Gehälter in Brisbane auf etwa 117.319 Dollar runtergehen.

Gehälter für Machine-Learning-Ingenieure in Singapur

Das durchschnittliche Gehalt eines Machine-Learning-Ingenieurs in Singapur liegt bei ungefähr 129.929$. Das ist viel mehr als der nationale Durchschnitt von 70.000 Dollar. Zu den Top-Arbeitgebern für diesen Job gehören Tech- und Finanzriesen wie Google, TikTok und die Standard Chartered Bank.

Diese führenden Unternehmen bieten echt attraktive Gehälter, die weit über dem Landesdurchschnitt für diesen Job liegen und zwischen 160.000 und 210.000 Dollar pro Jahr liegen.

Gehälter für Machine-Learning-Ingenieure bei FAANG-Unternehmen

Machine-Learning-Ingenieure bei den „Big Tech“-Unternehmen kriegen viel höhere Gehälter als der durchschnittliche Marktpreis. Diese Firmen werden auch als Tech-Giganten bezeichnet und sind die fünf bekanntesten Tech-Unternehmen – Facebook, Amazon, Apple, Netflix und Google, auch bekannt als „FAANG“.

Hier ist eine Liste der Gehälter von Machine-Learning-Ingenieuren bei diesen Firmen.

Gehälter für Machine Learning Engineers bei Meta

Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Grundgehalt von Machine-Learning-Ingenieuren bei Meta bei 122.619 Dollar pro Jahr. Mit Boni und zusätzlichen Provisionen kommt man auf ein geschätztes Jahresgehalt von insgesamt 151.989 $.

Facebook bietet seinen Mitarbeitern auch flexible Arbeitsbedingungen und Vergünstigungen wie Wellness-Erstattungen und Leistungen für die psychische Gesundheit, was es zu einem super Arbeitsplatz macht.

Gehälter für Machine Learning Engineers bei Amazon

Die Machine-Learning-Ingenieure bei Amazon kriegen sogar mehr Kohle als die bei Facebook. Das durchschnittliche Grundgehalt bei dieser Firma liegt bei ungefähr 155.000 Dollar pro Jahr und steigt auf etwa 235.000 Dollar, wenn man Boni, Aktien und zusätzliche Provisionen mitrechnet.

Das Unternehmen bietet seinen Mitarbeitern auch viele Vorteile, wie zum Beispiel kostenlosen Zugang zu einem Netzwerk von Pflegekräften, wenn sie Angehörige haben, Finanzberatung und Dienstleistungen zur Nachlassplanung.

Gehälter für Machine Learning Engineers bei Apple

Apple zahlt Ingenieuren für maschinelles Lernen ein Grundgehalt von rund 193.000 US-Dollar, was mehr ist als die Gehälter bei Facebook und Amazon. Wenn du Extras wie Boni mitrechnest, kommt man auf insgesamt 300.000 Dollar. Das Unternehmen hat auch ein hybrides Arbeitsmodell, das den Mitarbeitern mehr Flexibilität bietet.

Zu den weiteren Vorteilen für Mitarbeiter bei Apple gehören Rabatte auf Apple-Produkte, kostenlose Online-Kurse zur Weiterbildung, die Erstattung von Studiengebühren, wenn du dich weiterbilden möchtest, und ein kostenloses Abendessen an fünf Tagen in der Woche.

Gehälter für Machine Learning Engineers bei Netflix

Die Machine-Learning-Ingenieure bei Netflix kriegen ein Grundgehalt von 186.000 Dollar pro Jahr, was selbst unter den anderen FAANG-Unternehmen ziemlich hoch ist. Zusätzlich zu diesem Grundgehalt kriegen die Mitarbeiter von Netflix ungefähr 58.679 Dollar pro Jahr undhaben Vorteile wie flexible Arbeitszeiten, Mitfahrdienste und bezahlten Elternurlaub.

Gehälter für Machine Learning Engineers bei Google

Google zahlt seinen Machine-Learning-Ingenieuren ungefähr 177.000 Dollar pro Jahr. Mit Extras wie Boni und Aktienprovisionen kommt man auf ein Jahreseinkommen von insgesamt 281.000 Dollar.

Google ist auch bekannt für seine flexiblen Arbeitsbedingungen und bietet Vorteile wie Mitarbeiterhilfsprogramme, Zugang zu Apps für psychische Gesundheit und die Rückzahlung von Studentenkrediten. Das Unternehmen setzt auch voll auf die persönliche Entwicklung und das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter und bietet ihnen Mahlzeiten vor Ort, Fitnesscenter, Finanzberatung und Zugang zu Coaching-Plattformen.

Gehälter für Machine Learning Engineers nach Jobstufe

Die Gehaltsangaben in diesem Artikel zeigen das Durchschnittseinkommen von Machine-Learning-Ingenieuren und berücksichtigen nicht die Erfahrung oder Position der Mitarbeiter innerhalb der Organisation.

Wenn du zum ersten Mal ins Feld des maschinellen Lernens einsteigst, wirst du wahrscheinlich als Junior- oder Mid-Level-Mitarbeiter eingestellt, je nachdem, welche Qualifikationen und Berufserfahrungen du mitbringst. Im Laufe deiner Karriere wirst du in leitende Positionen kommen und vielleicht sogar irgendwann ein Team von Machine-Learning-Ingenieuren leiten.

Die Karriereentwicklung eines Machine-Learning-Ingenieurs hängt zwar von der Branche, dem Unternehmen und der Region ab, in der du arbeitest, aber so sieht die typische Karriereentwicklung in dieser Branche aus:

1. Gehälter für Junior-Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen

Wenn du eine Stelle im Bereich Machine Learning Engineering antrittst, fängst du normalerweise hier an. Als Nachwuchsingenieur lernst du die Infrastruktur und die Tools für maschinelles Lernen der Organisation kennen.

Anstatt Projekte von Anfang bis Ende selbst zu leiten, wirst du wahrscheinlich leitende Ingenieure bei bestimmten Teilen eines größeren Projekts unterstützen. So kannst du neue Frameworks für maschinelles Lernen kennenlernen, praktische Erfahrungen mit Tools sammeln und Best Practices für die Modellbereitstellung lernen.

Das durchschnittliche Jahresgrundgehalt eines Junior-Ingenieurs für maschinelles Lernen liegt bei 107.972 Dollar pro Jahr.

2. Gehälter für Machine-Learning-Ingenieure

Nach etwa 2–3 Jahren als Junior-Ingenieur für maschinelles Lernen wirst du in eine mittlere Position mit mehr Verantwortung und besserer Bezahlung aufsteigen. Auf dieser Stufe bekommst du vielleicht eigene Projekte, die du leiten sollst, und musst Machine-Learning-Anwendungen entwerfen, umsetzen und pflegen.

Dieser Job baut auf den Erfahrungen auf, die ich als Nachwuchsingenieur bei Projekten gesammelt habe. Laut Glassdoor verdienen Fachkräfte mit mittlerer Berufserfahrung in diesem Bereich etwa 122.619 US-Dollar, was ungefähr 14 % mehr ist als das Gehalt von Berufseinsteigern.

3. Gehälter für leitende Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen

Ein leitender Machine-Learning-Ingenieur kann Machine-Learning-Projekte leiten und Entscheidungen zur Architektur beim Erstellen und Einsetzen von Modellen treffen. Sie betreuen oft junge und mittlere Ingenieure, geben Aufgaben weiter und behalten den ganzen Entwicklungsprozess im Auge.

Neben den technischen Fähigkeiten haben Profis auf dieser Ebene ein tieferes Verständnis von Systemarchitektur und -design und oft auch mehr Einblick in die inneren Abläufe des Unternehmens, was bei der Gestaltung der gesamten Strategie für maschinelles Lernen hilft.

Senior Machine Learning Engineers kriegen ein Grundgehalt von 130.802 Dollar pro Jahr.

4. Gehälter für leitende Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen

Leitende Machine-Learning-Ingenieure haben normalerweise mindestens sieben Jahre Erfahrung und sind dafür zuständig, die Richtung des Unternehmens im Bereich Machine Learning zu bestimmen.

Von diesen Leuten wird erwartet, dass sie mit Machine-Learning-Initiativen den Geschäftserfolg steigern. Zu ihren Aufgaben gehört es, Modellarchitekturen zu entwerfen, Experimente zu machen, um die Modellleistung in der Praxis zu checken, und das restliche Machine-Learning-Team zu leiten.

Von Machine-Learning-Ingenieuren wird erwartet, dass sie auf dieser Ebene über fundiertes technisches Fachwissen und ausgeprägte Führungsqualitäten verfügen.

Mit ihrem umfangreichen Fachwissen und ihrer tiefen Expertise verdienen Profis auf dieser Ebene ein beeindruckendes Grundgehalt von ungefähr 153.820 Dollar pro Jahr. Wenn man die Extras mitrechnet, kommt man auf 218.603 Dollar pro Jahr.

Gehälter für Machine Learning Engineers – Nächste Schritte

Jetzt, wo du weißt, wie die Karriere eines Machine-Learning-Ingenieurs aussieht und wie gut diese Leute bezahlt werden, schauen wir uns mal an, wie du ein gut bezahlter Machine-Learning-Ingenieur werden kannst:

1. Mach einen Online-Kurs

Wenn du noch keine Erfahrung mit maschinellem Lernen hast, kannst du unseren Kurs „Machine Learning Scientist mit Python” machen, um loszulegen. Damit kannst du Vorhersagemodelle mit Python erstellen, was eine wichtige Voraussetzung ist, um Machine-Learning-Ingenieur zu werden.

Wenn du dich dann tiefer in den speziellen Bereich des Deep Learning einarbeiten möchtest – eine Anforderung, die in den meisten Stellenbeschreibungen für Machine-Learning-Ingenieure hervorgehoben wird –, kannst du unseren Karrierepfad „Deep Learning in Python“ wählen.

Da Machine-Learning-Ingenieure oft Machine-Learning-Algorithmen in der Cloud einsetzen müssen, empfehlen wir außerdem den Kurs „Grundlagen des Cloud Computing “. In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Prinzipien der Cloud, seine Vorteile und verschiedene Einsatztechniken kennen.

2. Mach dir ein Portfolio mit Projekten

Sobald du die wichtigsten Fähigkeiten für den Job als Machine Learning Engineer drauf hast, musst du zeigen, dass du die gelernten Konzepte auch wirklich anwenden kannst. Der beste Weg, das zu schaffen, ist, verschiedene Machine-Learning-Projekte auf die Beine zu stellen.

Wenn du bei der Bewerbung um Jobs in diesem Bereich zeigst, dass du die gelernten Konzepte wirklich verstehst, machst du dich für Personalchefs interessant und kannst vielleicht ein besseres Gehalt aushandeln.

Wenn du nicht weißt, wo du anfangen sollst, schau dir doch mal unseren Artikel über 12 Machine-Learning-Projekte für alle Niveaus an, um dich inspirieren zu lassen.

3. Eine Online-Präsenz aufbauen

Es ist echt wichtig, sich auf sozialen Plattformen wie LinkedIn und Twitter zu zeigen, vor allem wenn man gerade erst in dem Bereich anfängt. Du kannst mit DataCamp auch dein eigenes Datenportfolio aufbauen.

Sobald du auf verschiedenen Plattformen bist, kannst du anfangen, deine Fähigkeiten und Erfahrungen als Machine-Learning-Ingenieur zu zeigen. Wenn du zum Beispiel einen der Machine-Learning-Kurse von DataCamp machst, kannst du das Kurszertifikat in deinem LinkedIn-Profil zeigen.

Du kannst auch regelmäßig Einblicke in die Konzepte geben, die du verstanden hast, und die Projekte vorstellen, die du gemacht hast, um deine Sichtbarkeit noch mehr zu steigern. Diese Schritte werden die Aufmerksamkeit von Arbeitgebern auf dich lenken, die Leute mit deinen Fähigkeiten suchen.

Abschließende Gedanken

Dieser Überblick gibt dir einen groben Überblick darüber, wie du einen gut bezahlten Job als Machine-Learning-Ingenieur finden kannst.

Für eine umfassendere Anleitung zu diesem Bereich schau dir unser ausführliches Tutorial zum Thema „Wie werde ich Machine-Learning-Ingenieur?“ an.