Lernpfad
Ingenieur für maschinelles Lernen
44 Std.
Rück mal zur Seite, Data Science! In der Datenwelt sorgt ein neues Profil für frischen Wind – der Machine-Learning-Engineer.
Diese Rolle hat in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen, hat Data Science teilweise sogar überholt und zählt zu den am schnellsten wachsenden Jobs in den USA. Auch das Gehalt von Machine-Learning-Engineers liegt auf Augenhöhe mit dem von Data Scientists – in manchen Fällen sogar darüber.
In diesem Artikel schauen wir uns genau an, was der Job eines Machine-Learning-Engineers umfasst. Danach gehen wir die Kompetenzen durch, die du dafür brauchst, und welche Wissensbereiche du dir aneignen solltest. Abschließend stellen wir dir effektive Lernpfade vor, mit denen du diese Kompetenzen aufbaust und als Machine-Learning-Engineer startklar wirst.
Was ist ein Machine-Learning-Engineer?
Einfach gesagt: Machine-Learning-Engineers arbeiten an der Schnittstelle von Data Science und Softwareentwicklung.
Ein Beispiel macht das greifbarer:
Ein E-Commerce-Unternehmen beauftragt ein Data-Science-Team mit dem Aufbau von Vorhersagemodellen. Das Team entwickelt erfolgreich einen Algorithmus, der Nutzenden auf Basis ihres Kaufverlaufs Empfehlungen ausspielt.
Allerdings gelingt es nicht, dieses Modell so in die Website zu integrieren, dass die empfohlenen Artikel auch wirklich angezeigt werden – das Ergebnis ist eine schlechte User Experience:
Bild von DALLE-3
Diese Blockade entsteht, weil das Team zwar statistische Analysen und hochgenaue ML-Modelle beherrscht, aber die Produktionsreife aufgrund fehlender Software-Engineering-Expertise nicht herstellt.
Das Unternehmen muss die Implementierung schließlich an einen Drittanbieter auslagern – mit mehr Zeit- und Kostenaufwand als ursprünglich geplant.
Diese Lücke zwischen Modellentwicklung und -umsetzung hat zur Entstehung des Machine-Learning-Engineers geführt – einer Fachperson, die die kombinierte Kompetenz von Data Scientist und Software Engineer mitbringt.
Technische Kompetenzen für Machine-Learning-Engineers
Wir haben einen ausführlichen Artikel darüber, wie du Machine-Learning-Engineer wirst, der Einstiegspfade in die Branche beleuchtet. Hier konzentrieren wir uns auf die erforderlichen Kompetenzen und wie du sie dir aneignest.
Weil Machine-Learning-Engineering an der Schnittstelle von Data Science und Softwareentwicklung liegt, brauchst du in beiden Bereichen solide Grundlagen:
Data-Science-Kompetenzen für ML Engineering
1. Statistische Analyse und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Ein grundlegendes Verständnis von Statistik ist Pflicht, wenn du Machine-Learning-Engineer werden willst. So interpretierst du Daten korrekt und leitest relevante Erkenntnisse ab. Dazu gehören statistische Tests, Verteilungen und Wahrscheinlichkeitsmodelle.
Mit soliden Statistikkenntnissen kannst du präzise Modelle entwerfen und auf Basis deiner Analysen zuverlässige Prognosen treffen.
Auch wenn dir diese Konzepte noch fremd sind: Der Einstieg ist machbar! Der Kurs Introduction to Statistics von Datacamp vermittelt dir ein stabiles Fundament, inklusive Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests.
Am Ende des Kurses kannst du reale Datensätze sammeln, analysieren und fundierte Schlüsse ziehen.
2. Machine Learning
Du solltest in der Lage sein, präzise Machine-Learning-Modelle zu entwickeln – etwa Entscheidungsbäume, Clustering- und Regressionsverfahren.
Das ist ein Kernelement der Data-Science-Arbeit, das du beherrschen musst, damit deine Modelle theoretisch sauber sind und eine überzeugende User Experience liefern.
Um die oben skizzierten Algorithmen wirklich zu verstehen und umzusetzen, empfehlen wir unseren Lernpfad Machine Learning Fundamentals. Wenn du ganz neu im Feld bist und wissen willst, was Machine Learning eigentlich ist, lies unsere umfassende Einführung mit Bedeutung, Anwendungsfeldern und Tipps für den Start.
3. Modellevaluierung
Nach dem Aufbau eines ML-Modells musst du seine Leistung bewerten, um Wirksamkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Dazu nutzt du passende Kennzahlen wie Accuracy, Precision und Recall, um zu prüfen, ob das Modell die Erwartungen erfüllt.
Als Machine-Learning-Engineer gehst du noch weiter und überwachst die Performance im Produktivbetrieb.
Nach dem Deployment solltest du dein Modell regelmäßig prüfen, damit es sich an Veränderungen anpasst, wenn neue Daten ins System fließen. Versäumnisse in diesem Schritt können ML-Projekte zum Scheitern bringen.
Ein Praxisbeispiel, das die Bedeutung kontinuierlicher Evaluierung zeigt:
Bild von DALLE-3
Bereits drei Monate nach Einführung eines Modells zur Vorhersage von Wiederaufnahmen in mehreren Krankenhäusern stellte der CTO fest, dass die Prognosen unzuverlässig wurden. Grund war ein Daten-Shift, durch den wichtige Features brachen. Solche Probleme müssen früh erkannt und behoben werden – durch kontinuierliches Monitoring und Modellevaluierung.
Mehr zur Evaluierung von ML-Modellen erfährst du im Kurs Model Validation in Python.
Software-Engineering-Kompetenzen für ML Engineering
Als Nächstes schauen wir auf die wichtigsten Software-Engineering-Skills:
4. DevOps und CI/CD
Für das Deployment von ML-Modellen und deren kontinuierliches Monitoring brauchst du DevOps – die Verbindung von Softwareentwicklung und IT-Betrieb.
Vereinfacht gesagt handelt es sich um Praktiken, die Entwicklungszyklen verkürzen und gleichzeitig hohe Qualität sicherstellen.
Zwei Kernpraktiken sind Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD). CI testet Codeänderungen automatisch, um Fehler schnell zu beheben. CD automatisiert anschließend die Auslieferung getesteter Änderungen in die Produktion.
Vertiefe das im Kurs Introduction to DevOps mit Fokus auf DevOps und CI/CD-Pipelines.
5. Cloud-Plattformen
Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud Platform bieten spezialisierte Services zum Entwickeln, Trainieren und Ausrollen von ML-Modellen.
AWS stellt beispielsweise Sagemaker bereit, um hochwertige und kosteneffiziente ML-Workloads umzusetzen. Weitere Services wie CodeBuild automatisieren CI/CD und nehmen dir stundenlange Routinearbeit ab.
Unternehmen setzen zunehmend auf die Cloud für KI- und ML-Initiativen – entsprechende Kenntnisse sind daher äußerst gefragt.
Wir empfehlen dir, diese Plattformen zu lernen, um deine Karrierechancen als Machine-Learning-Engineer deutlich zu erhöhen.
Für den Einstieg in Cloud Computing eignet sich Datacamps Kurs AWS Cloud Concepts.
6. Versionskontrolle
Nach dem Deployment im Realbetrieb wirst du Trainingsdaten aktualisieren oder neue Modellversionen erstellen müssen.
Versionskontrolle dokumentiert Änderungen im Zeitverlauf, sodass du Revisionen nachverfolgen und bei Bedarf auf frühere Stände zurückspringen kannst.
So siehst du exakt, wer was wann geändert hat. Das erleichtert die Zusammenarbeit und erlaubt Experimente, ohne den Ursprungscode zu verlieren.
Git ist das am weitesten verbreitete Tool für Versionskontrolle und zeichnet die Historie deines Quellcodes nach. Mehr dazu lernst du im Kurs Introduction to Git.
Programmiersprachen für Machine-Learning-Engineers
Wenig überraschend: Für den Job als Machine-Learning-Engineer musst du programmieren können.
In den meisten Stellenausschreibungen wird mindestens eine Sprache wie Python, Java oder C++ erwartet – mit einem klaren Fokus auf Objektorientierte Programmierung (OOP).
OOP ist ein Programmierparadigma, das Code strukturiert und wartbarer macht – ideal für komplexe ML-Aufgaben.
Jede Sprache hat ihre Stärken:
7. Python
Python ist wegen seiner Einfachheit und der großen Bibliotheksauswahl – etwa Tensorflow und Pytorch – die erste Wahl für ML Engineering.
Da die Sprache in vielen Tech-Bereichen wie Datenanalyse und Webentwicklung verbreitet ist, sind Python-Kenntnisse vielseitig einsetzbar und öffnen Türen zu weiteren Rollen. Unser Python Fundamentals-Lernpfad ist der ideale Start, um die Grundlagen der Datenanalyse mit Python zu meistern.
8. Java
Java ist zwar nicht ganz so populär wie Python, in der Industrie aber weit verbreitet und für seine Robustheit bekannt.
Dank effizientem Handling großer, verteilter Systeme ist Java eine gute Wahl für das Deployment von ML-Modellen in Produktionsumgebungen.
Zudem setzen manche Unternehmen auf Big-Data-Technologien wie Apache Spark und Hadoop, die beide in Java geschrieben sind. Java-Know-how sorgt hier für reibungslosere Workflows.
9. C++
C++ ist oft effizienter als Python und Java – ideal, wenn Rechenleistung kritisch ist.
Bei rechenintensiven Aufgaben wie dem Training von Deep-Learning-Modellen kann C++ die Trainingszeit deutlich verkürzen und die Performance verbessern.
Auch populäre ML-Frameworks wie Tensorflow und Pytorch sind in C++ entwickelt, was dir mehr Kontrolle bei Implementierung und Optimierung gibt.
Wenn du nur Zeit für eine Sprache hast, empfehlen wir Python: hohe Nachfrage, einfache Syntax, enorme Vielseitigkeit.
Zudem bietet Python eine breite Palette an ML-Bibliotheken, die in Java und C++ nicht in diesem Umfang verfügbar sind. Und: Wer eine Sprache beherrscht, kann das Wissen meist gut auf andere Sprachen übertragen und neue Technologien schneller lernen.
Soft Skills für Machine-Learning-Engineers
Arbeitgebende achten zunehmend auf die Kombination aus technischem Know-how und Soft Skills, die Zusammenarbeit leicht machen. Als Machine-Learning-Engineer solltest du insbesondere diese Soft Skills mitbringen:
10. Kommunikation
Du sammelst Anforderungen und präsentierst Ergebnisse gegenüber Stakeholdern, damit das finale Produkt den Geschäftszielen entspricht.
Dafür musst du komplexe Sachverhalte klar rüberbringen. Weil nicht alle Stakeholder technisch versiert sind, ist es entscheidend, ML-Konzepte verständlich zu übersetzen.
Wenn du deine Datenpräsentation und Kommunikation verbessern willst, hilft dir unser Kurs Data Communication Concepts.
11. Problemlösung
Beim Entwickeln, Testen und Ausrollen von Modellen treten regelmäßig Probleme auf. Ein Beispiel hatten wir oben: Ein sorgfältig erstelltes und getestetes System baute ab, weil sich reale Daten veränderten.
In solchen Situationen ist es wichtig, gemeinsam im Team die Lage zu analysieren, Ursachen zu identifizieren und Lösungen systematisch zu testen.
12. Kontinuierliches Lernen
Die Tech-Welt verändert sich rasant, ständig kommen neue Frameworks und Sprachen hinzu.
Fixiere dich nicht zu stark auf einen einzigen Tech-Stack, sondern probiere neue Frameworks aus, sobald sie erscheinen. Flexibilität und kontinuierliches Lernen sind der Schlüssel, um in deinem Feld vorn zu bleiben.
Fazit
Kurz gesagt: Machine-Learning-Engineering ist ein rasant wachsendes Berufsfeld, das die wichtige Lücke zwischen Data Science und Softwareentwicklung schließt.
Wenn du hier einsteigen willst, brauchst du Kenntnisse in Data Science, Softwareentwicklung und mindestens einer Programmiersprache. Soft Skills wie klare Kommunikation und Problemlösung erhöhen zusätzlich deine Chancen auf Einstellung und Beförderung.
Bleib außerdem am Puls der Tech-Landschaft, verfolge Trends und baue dir ein vielseitiges Kompetenzprofil auf.
Wenn du bereit bist, deinen Weg zum Machine-Learning-Engineer zu starten, schau dir unseren Machine Learning Engineer-Lernpfad an – speziell für angehende Profis entwickelt.
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