Die besten Jobs im Bereich maschinelles Lernen im Jahr 2026 und wie man sie bekommt

Wenn die meisten Leute „maschinelles Lernen“ hören, denken sie zuerst an Datenwissenschaft.

Der Bereich Data Science, der 2011 von der Harvard Business Review als „sexiest Job des 20. Jahrhunderts” bezeichnet wurde, hat in den letzten zehn Jahren ein enormes Wachstum erlebt. Studenten, Absolventen und Berufstätige mit unterschiedlichem Hintergrund versuchen, in die Branche einzusteigen und einen Job im Bereich Data Science zu ergattern. Viele von ihnen haben das erfolgreich geschafft, indem sie einfach Online-Kurse gemacht und sich das Fachwissen selbst beigebracht haben.

Die Menge an Daten, die Unternehmen sammeln, ist in den letzten Jahren echt stark zugenommen, was dazu geführt hat, dass viele neue Jobs im Bereich maschinelles Lernen entstanden sind. 

In diesem Artikel schauen wir uns ein paar Jobmöglichkeiten an, die mit maschinellem Lernen zu tun haben und die es 2026 wert sind, verfolgt zu werden.

Die 7 besten Jobs im Bereich maschinelles Lernen

Hier haben wir ein paar der besten Jobs im Bereich maschinelles Lernen für 2026 zusammengestellt. Wir haben auch ein paar wichtige Fähigkeiten zusammengestellt, die du für diese Jobs brauchst, und Kurse, die dir helfen können, die passenden Jobs zu finden. Wenn du auf der Suche nach den besten Jobchancen im Bereich maschinelles Lernen in der Datenbranche bist, schau mal bei DataCamp's Jobs vorbei, um Stellen zu finden, die genau zu deinen Fähigkeiten passen.

1. Datenwissenschaftler

Schauen wir uns erst mal an, was ein Data Scientist so macht, um zu verstehen, was der Job wirklich bedeutet.

Datenwissenschaftler sind Leute, die mit Hilfe von Daten den Wert eines Unternehmens steigern. 

Als Datenwissenschaftler solltest du in der Lage sein, große Datenmengen zu sammeln, vorzubereiten und zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die ein geschäftliches Problem lösen. Du musst auch Machine-Learning-Modellierungstechniken einsetzen, um Prognosen zu erstellen, die das Unternehmenswachstum vorantreiben.

Was du brauchst, um ein Datenwissenschaftler zu werden:

Von Datenwissenschaftlern wird erwartet, dass sie mindestens eine Programmiersprache gut beherrschen – meistens R oder Python. Du solltest auch in der Lage sein, Daten mit SQL zu extrahieren und zu bearbeiten, Algorithmen für maschinelles Lernen zu erstellen und Datensätze mit statistischen Techniken zu analysieren. Python-Pakete wie Numpy, Pandas, Matplotlib und Keras werden von Datenwissenschaftsteams in Unternehmen oft für die Datenanalyse und die Erstellung von Modellen genutzt. Es ist eine gute Idee, den Umgang mit diesen Paketen zu lernen, da manche Interviewer im Bereich Data Science dein Wissen darüber testen werden.

Wenn du deine Fähigkeiten im Bereich Data Science ausbauen und einen Job in diesem Bereich finden willst, bietet DataCamp zwei tolle Lernpfade, die dir den Einstieg erleichtern: Datenwissenschaft mit Python und Datenwissenschaft mit R.

Als Datenwissenschaftler musst du auch geschäftliche Anforderungen in funktionierende Modelle für maschinelles Lernen umsetzen. Dafür musst du dich in deinem Arbeitsbereich gut auskennen. Wenn du zum Beispiel im Marketing arbeiten willst, ist es eine gute Idee, ein paar häufig verwendete Marketingkennzahlen und -begriffe zu lernen, weil du so das jeweilige Geschäftsproblem besser verstehst, bevor du eine Analyse machst.

Nimm diesen Marketing-Analytics-Kurs von DataCamp, um dir spezifisches Fachwissen anzueignen und dich von anderen angehenden Datenwissenschaftlern abzuheben.

Um besser zu verstehen, was Firmen von Datenwissenschaftlern erwarten, schau dir mal diese Stellenanzeige von HP an:

Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Gehalt eines Datenwissenschaftlers in den USA im Jahr 2026 zwischen 143.000 und 197.000 US-Dollar pro Jahr. Bei großen Tech-Firmen wie Googleund Metaund Applesteigt dieser Betrag auf durchschnittlich 170.000 Dollar, wobei die Spitzenverdiener fast 300.000 Dollar bekommen. 

2. MLOps Engineer

MLOps-Ingenieure setzen die von Datenwissenschaftlern entwickelten Vorhersagemodelle in der Produktion ein und skalieren sie. Ihre Aufgabe ist es, Datenwissenschaftscode in ein funktionierendes Endprodukt zu verwandeln, mit dem die Nutzer interagieren können.

Hier ist ein Beispiel für die Art von Aufgaben, die du als MLOps-Ingenieur bearbeiten wirst:

Du fängst bei einer Fluggesellschaft an, und die Datenwissenschaftler dort entwickeln einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um vorherzusagen, welche Nutzer am ehesten eine Flugversicherung abschließen werden. Das ganze Modell wird in einem Jupyter Notebook erstellt, und du musst es in die Website des Unternehmens einbauen.

Das System, das du aufbaust, sollte Kunden je nach ihren Aktionen zu verschiedenen Kontaktpunkten auf der Website weiterleiten können. Wenn der Algorithmus für maschinelles Lernen zum Beispiel denkt, dass der Kunde wahrscheinlich eine Versicherung abschließen wird, wird er auf eine Webseite mit verschiedenen Flugversicherungen weitergeleitet. 

Nachdem du den Algorithmus für maschinelles Lernen eingesetzt hast, musst du einen Prozess einrichten, um die Leistung des Modells immer im Auge zu behalten. Die Daten aus der echten Welt ändern sich ständig, sodass das Vorhersagemodell an Genauigkeit verlieren kann. Man muss ab und zu die Metriken und Protokolle checken, um zu sehen, wo es Probleme gibt. Wenn das Modell in der Produktion nicht gut läuft, muss es vielleicht neu trainiert werden.

Du musst auch Daten- und Modellversionen verwalten, wenn das nötig ist. Jede Änderung am Trainingsdatensatz oder am Vorhersagealgorithmus muss nachverfolgt werden, und frühere Versionen sollten aufbewahrt werden, damit sie jederzeit wiederhergestellt werden können.   

Schließlich musst du als MLOps-Ingenieur sicherstellen, dass das von dir entwickelte System sicher ist und keine sensiblen Benutzerdaten gefährdet sind. Um das zu schaffen, kannst du Zugriffskontrollmechanismen einrichten, sicherstellen, dass die Infrastruktur den Compliance-Richtlinien entspricht, und gute Funktionen für die Berichterstellung einführen.

Was du brauchst, um ein MLOps-Ingenieur zu werden:

Als MLOps-Ingenieur musst du normalerweise keinen Vorhersagealgorithmus von Grund auf neu entwickeln. Du solltest aber trotzdem mit Machine-Learning-Bibliotheken wie Tensorflow, Keras und PyTorch arbeiten können, also stell sicher, dass du dir diese Kenntnisse aneignest.

Du musst auch die Grundlagen von ML-Algorithmen verstehen, weil ein Großteil deiner Arbeit darin besteht, die Codes von Datenwissenschaftlern zu überarbeiten und sie produktionsreif zu machen.

Da deine Hauptaufgabe in der Automatisierung von Machine-Learning-Workflows besteht, musst du dich mit Softwareentwicklung und MLOps-Konzepten wie CI/CD-Pipelines auskennen. 

Um besser zu verstehen, was Unternehmen genau von einem MLOps-Ingenieur erwarten, schau dir mal diese Stellenanzeige für MLOps-Ingenieure von Manifold an:

Das durchschnittliche Gehalt für MLOps-Ingenieure in den USA liegt bei 164.000 $ pro Jahr.

3. Ingenieur für maschinelles Lernen

Während ein Datenwissenschaftler hauptsächlich damit beschäftigt ist, Vorhersagemodelle zu entwickeln, baut ein Machine-Learning-Ingenieur skalierbare KI-Produkte, mit denen Endnutzer interagieren können. 

Es gibt ein paar Unterschiede zwischen einem Machine-Learning-Ingenieur und einem Datenwissenschaftler.

Datenwissenschaftler schreiben hauptsächlich Codes in R oder Python, checken Daten und entwickeln Vorhersagemodelle, um die geschäftlichen Probleme eines Unternehmens zu lösen. Ein Großteil ihrer Arbeit ist sehr statistisch und dreht sich darum, geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Auf der anderen Seite kümmern sich Machine-Learning-Ingenieure darum, Machine-Learning-Pipelines zu entwickeln und zu trainieren. Manchmal kümmern sie sich auch um MLOps-Aufgaben, wie zum Beispiel die Modelle in die Produktion zu bringen und die Vorhersagealgorithmen immer im Auge zu behalten und bei Bedarf neu zu trainieren. 

Hier ist ein Beispiel für die Art von Aufgaben, die du als Machine-Learning-Ingenieur bearbeiten wirst:

Du wirst bei einem Musikstreaming-Unternehmen eingestellt und kommst ins Produktteam. Du musst eine Empfehlungssystem-Pipeline aufbauen und dieses Modell in die Produktion bringen. Die App, die du bereitstellst, sollte Nutzerdaten erfassen und jedem Kunden personalisierte Empfehlungen auf Basis seiner bestehenden Musikvorlieben geben. Du musst auch ständig die Leistung des Modells im Auge behalten und das Empfehlungssystem bei Bedarf neu trainieren.

Was du brauchst, um Machine-Learning-Ingenieur zu werden:

Machine-Learning-Ingenieure sind an der Schnittstelle zwischen Datenwissenschaft und Softwareentwicklung und sollten sich in beiden Bereichen gut auskennen. Wenn du Machine-Learning-Ingenieur werden willst, solltest du dich unbedingt mit Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und den Grundlagen der Machine-Learning-Modellierung beschäftigen. 

Du musst auch Software-Engineering-Prinzipien wie Abstraktion, Modularität und Versionskontrolle verstehen, weil du skalierbare Anwendungen erstellen wirst, mit denen Endbenutzer interagieren. 

Als Machine-Learning-Ingenieur musst du außerdem über Kenntnisse im Bereich MLOps verfügen und dich mit den Best Practices für die Bereitstellung von Data-Science-Modellen in der Produktion auskennen.

Hier ist ein Screenshot der Stellenanzeige von Spotify für einen Machine-Learning-Ingenieur:

Laut Indeed liegt das durchschnittliche Gehalt für Machine-Learning-Ingenieure in den USA bei 162.000 Dollar pro Jahr. Aber große Unternehmen wie Metaund Netflixund Apple bieten ein Grundgehalt von über 180.000 US-Dollar für eine Stelle als ML-Ingenieur, was mit den Gehältern ihrer Datenwissenschaftler vergleichbar ist.

Wenn du die Fähigkeiten lernen möchtest, die du brauchst, um Machine-Learning-Ingenieur zu werden, dann ist der Kurs „Machine Learning Fundamentals with Python” von DataCamp genau das Richtige für dich. Machine Learning Fundamentals with Python von Datacamp ist ein super Einstieg.

Du kannst auch lesen diesen Artikel lesen, um mehr über die Rolle eines Machine Learning Engineers zu erfahren und wie du einer werden kannst. 

Haftungsausschluss: Die Aufgaben von Datenwissenschaftlern, Machine-Learning-Ingenieuren und MLOps-Ingenieuren überschneiden sich ziemlich stark. Auch wenn dieser Artikel alle drei Rollen nach ihren traditionellen Definitionen erklärt, können Firmen Leute für diese Jobtitel auch austauschbar einstellen. 

4. Datenwissenschaftlicher Berater

Als Data-Science-Berater arbeitest du mit einer Beratungsfirma zusammen, um Machine-Learning- und KI-Lösungen für ihre Kunden zu entwickeln. 

In einem typischen Job im Bereich Data Science arbeitest du für ein einzelnes Unternehmen in einem festen Bereich und kümmerst dich um geschäftliche Probleme innerhalb der Organisation. Als Berater wirst du aber an vielen Projekten mit Kunden aus verschiedenen Branchen arbeiten.

Es gibt zwei Arten von Data-Science-Beratern. Der erste Typ ist ein Berater für maschinelles Lernen, der eine KI-gesteuerte Strategie entwickelt, um das Problem eines Kunden zu lösen, diese aber nicht wirklich umsetzt. Top-Beratungsfirmen wie McKinsey und BCG sind in dieser Kategorie und ihre Berater entwickeln eher Konzepte für Lösungen, anstatt komplette Systeme aufzubauen.

Der zweite Typ von Datenwissenschaftsberater ist der Entwickler. Firmen wie Deloitte und Accenture gehören dazu, und ihre Datenwissenschaftler entwickeln für ihre Kunden voll funktionsfähige KI-Produkte.

Was du brauchst, um ein Data Science Consultant zu werden:

Die Aufgaben eines normalen Datenwissenschaftlers und die eines Datenwissenschaftsberaters überschneiden sich ziemlich stark. Von beiden wird erwartet, dass sie wissen, wie man Algorithmen für maschinelles Lernen entwickelt, große Datenmengen analysiert und mit ihrem Fachwissen einen Mehrwert für das Unternehmen schafft.

Aber von Data-Science-Beratern wird auch oft erwartet, dass sie super Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten haben, weil sie mit Kunden zu tun haben. Die größte Stärke eines Beraters ist es, Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, die auch Leute ohne technischen Hintergrund leicht verstehen können. 

Wenn du daran interessiert bist, Datenwissenschaftsberater zu werden und deine Fähigkeiten im Bereich Data Storytelling verbessern möchtest, kannst du den Kurs „Data Communication Concepts“ von Datacamp belegen. Kurs„Data Communication Concepts”von DataCamp belegen.

Außerdem müssen Berater, weil sie an vielen verschiedenen Projekten für unterschiedliche Kunden arbeiten, mit einer Vielzahl von Tools umgehen können. Während die meisten Firmen entweder R oder Python als Voraussetzung für einen Job im Bereich maschinelles Lernen nennen, verlangt McKinsey von Bewerbern für eine Stelle als Berater normalerweise, dass sie beide Sprachen gut beherrschen. 

Hier ist ein Screenshot von McKinseys Stellenbeschreibung für einen Data Science Consultant:

Laut Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt eines Data Science-Beraters bei 118.000 Dollar pro Jahr. Allerdings haben Top-Beratungsfirmen wie McKinsey und BCG zahlen ihren Data-Science-Beratern im Schnitt zwischen 160.000 und 200.000 Dollar pro Jahr.

5. Forscher im Bereich maschinelles Lernen

Während ein Datenwissenschaftler Modelle für maschinelles Lernen entwickelt, um den Geschäftswert zu steigern, baut ein Forschungswissenschaftler von Grund auf maßgeschneiderte KI-Lösungen auf. Ein Forscher im Bereich maschinelles Lernen arbeitet an einer Uni oder in einem großen Unternehmen wie Google, das Forschung finanziert.

Die Forschung im Bereich des maschinellen Lernens ist sehr theoretisch, und die Forscher konzentrieren sich meistens darauf, neue Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln oder die Leistung bestehender Algorithmen zu verbessern. 

Es gibt einen krassen Unterschied zwischen Leuten, die maschinelles Lernen in der Praxis anwenden, und Forschern.

In der ML-Forschung kann schon eine kleine Verbesserung der Modellgenauigkeit um 0,2 % als Durchbruch gelten und ist es wert, darüber zu schreiben. Im Gegensatz dazu würde sich jemand, der daran arbeitet, eine Machine-Learning-Lösung für ein Unternehmen einzuführen, nicht wirklich um eine kleine Leistungssteigerung kümmern, vor allem wenn das auf Kosten der Arbeitszeit und Rechenleistung des Unternehmens geht. 

Außerdem sind Leute, die in der Machine-Learning-Branche arbeiten, oft Generalisten, die den ganzen Projektablauf im Griff haben, während Forscher sich auf einen bestimmten Aspekt des Fachgebiets spezialisiert haben und immer wieder neue Entdeckungen in diesem Bereich machen. 

Was du brauchst, um ein Forscher im Bereich maschinelles Lernen zu werden:

Da Forscher im Bereich maschinelles Lernen hochspezialisierte Akademiker sind, müssen sie oft einen Master- oder Doktorgrad haben, sollten gut darin sein, Forschungsarbeiten zu schreiben, und mindestens eine Programmiersprache beherrschen. Man braucht auch Kenntnisse im maschinellen Lernen in bestimmten Bereichen, wie Optimierung oder Regressionsanalyse.

Hier ist ein Screenshot von Googles Stellenbeschreibung für einen Forschungswissenschaftler im Bereich maschinelles Lernen:

Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Forschers im Bereich maschinelles Lernen bei 151.124 US-Dollar.

Wenn du Forscher im Bereich maschinelles Lernen werden möchtest, aber nicht weißt, wo du anfangen sollst, schau dir den DataCamps Lernpfad„Machine Learning Scientist with Python” an. 

6. Computer-Vision-Ingenieur

Als Computer-Vision-Ingenieur entwickelst du Modelle zur Objekterkennung, Gesichtserkennung und Posenschätzung für verschiedene Anwendungsfälle in Unternehmen. 

Wenn du zum Beispiel bei einer Firma arbeiten würdest, die Sicherheitslösungen entwickelt, könntest du damit beauftragt werden, ein System zur Erkennung von Eindringlingen zu entwickeln, um Bedrohungen rechtzeitig zu erkennen und zu verhindern.

Die Rolle eines Computer-Vision-Ingenieurs ist echt spezialisiert, weil ihr Fokus auf einen einzigen Bereich beschränkt ist. Firmen, die Computer-Vision-Ingenieure einstellen, erwarten meistens, dass sie entweder eine neue Lösung in diesem Bereich entwickeln oder die vorhandenen Lösungen verbessern.

Das ist anders als bei einer allgemeinen Rolle wie ML-Engineering, wo man vorab trainierte Modelle oder vorhandene Pakete nutzen kann, um ein geschäftliches Problem zu lösen.

Was du brauchst, um Computer Vision Engineer zu werden:

Um Computer Vision Engineer zu werden, musst du super Programmierkenntnisse haben und ein bisschen was von Software Engineering verstehen. Lerne, DSA-Fragen (Datenstrukturen und Algorithmen) zu lösen, da diese in Vorstellungsgesprächen oft gestellt werden. 

Da du Computer-Vision-Anwendungen entwickeln wirst, musst du wissen, wie du die Anforderungen des Unternehmens in ein Endprodukt umsetzen kannst. Du solltest also ein bisschen Ahnung von Systemdesign haben. 

Lerne schließlich noch Analysis, Statistik, mathematische Optimierung und lineare Algebra, weil das die Bausteine von Algorithmen für maschinelles Lernen sind. Wenn du noch nicht so viel Erfahrung mit maschinellem Lernen hast und dir die grundlegenden Mathekenntnisse fehlen, kannst du mit dem Kurs „Einführung in die lineare Algebra“ von DataCamp anfangen. Kurs „Einführung in die lineare Algebra“ bei Datacamp.

Wenn du mehr darüber wissen willst, welche Fähigkeiten man als Computer Vision Engineer braucht, schau dir mal diese Stellenanzeige von Tesla an:

Laut Indeed liegt das durchschnittliche Gehalt für einen Computer Vision Engineer bei 124.000 Dollar pro Jahr. In Firmen wie Meta und Applekann dieser Betrag auf 150.000 bis 200.000 Dollar pro Jahr steigen.

7. Dozent für maschinelles Lernen

Sobald du dich in dem Bereich gut auskennst, kannst du anfangen, Inhalte zu dem Thema zu erstellen, um Leute zu schulen, die sich für maschinelles Lernen interessieren. Maschinelles Lernen ist ein großes Thema, und viele Leute mit unterschiedlichem Hintergrund versuchen, sich das Zeug online selbst beizubringen.

Online-Lernplattformen wie DataCamp suchen oft nach Trainern, die auf die Bedürfnisse dieser Schüler eingehen können, und du kannst dich jederzeit sich als Dozent auf der Plattform bewerben.

YouTube und Udemy sind auch super Orte, um loszulegen, wenn du bestimmte Themen im Kopf hast, die du mit der Machine-Learning-Community teilen möchtest.

Das sind alles super Möglichkeiten, um mit deinem Fachwissen ein passives Einkommen aufzubauen, während du deinen Vollzeitjob behältst.

Was du brauchst, um Lehrer für maschinelles Lernen zu werden:

Als Lehrer für maschinelles Lernen musst du super in der Kommunikation sein und hochkomplexe technische Konzepte auch Leuten erklären können, die keine Ahnung von Technik haben. Normalerweise wird erwartet, dass du schon ein bisschen Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen hast, aber das ist nicht unbedingt ein Muss, solange du zeigen kannst, dass du dich in dem Fach, das du unterrichtest, gut auskennst.

Hier ist ein Screenshot von einer Stellenanzeige für einen Dozenten für maschinelles Lernen von einer Online-Lernplattform namens FourthBrain:

Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für einen Machine-Learning-Trainer in den USA bei 124.812 US-Dollar. Da die meisten Firmen ihre Dozenten aber freiberuflich einstellen oder sie nach den Kurseinnahmen bezahlen, kann dieser Betrag variieren. Zum Beispiel verdienen die besten Dozenten für maschinelles Lernen auf Udemy, wie Jose Portilla, ungefähr 1 bis 4 Millionen Dollar nur mit ihren Online-Kursen.

Entscheidung für eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen

Wie du aus den oben aufgeführten Karrieremöglichkeiten sehen kannst, ist maschinelles Lernen ein Bereich mit vielen Chancen für Leute mit unterschiedlichem Hintergrund. Die Jobs in dieser Branche sind echt gut bezahlt, mit einem Jahresgehalt von 100.000 Dollar am unteren Ende der Gehaltsskala. 

Wenn du nach einem Job im Bereich maschinelles Lernen suchst, ist Data Science eine Option für deine Karriere, aber nicht die einzige. Es ist wichtig, einen Job zu wählen, der zu deinen Zielen und Werten passt. Nimm dir also Zeit, um einen Job zu finden, der dich am meisten interessiert.

Wenn du zum Beispiel gerne täglich mit Leuten redest und von Natur aus ziemlich überzeugend bist, würdest du wahrscheinlich als Data-Science-Berater oder -Ausbilder gut abschneiden. Wenn du aber eher ein Technikfreak bist, der Spaß am Programmieren und Entwickeln von End-to-End-Produkten hat, solltest du eine Karriere im Bereich Machine Learning oder MLOps Engineering in Betracht ziehen.

Spezialisierte Jobs wie die Forschung im Bereich maschinelles Lernen können eine erfüllende Karriere sein, wenn du dich für ein bestimmtes Gebiet wie Spracherkennung oder Computer Vision interessierst. Hast du schon mal gedacht, dass es spannend sein könnte, beim Aufbau von Teslas Objekterkennungssystem mitzuhelfen, um die Selbstfahrfähigkeiten des Autos zu verbessern? Wenn ja, könnte ein Job im Bereich Computer Vision Engineering was für dich sein.

Letztendlich sind alle Jobs im Bereich maschinelles Lernen gut bezahlt und bieten Möglichkeiten für ständiges Wachstum und Weiterentwicklung. Kein Job ist wirklich besser als der andere, und die endgültige Entscheidung für einen Beruf hängt nur von deinen Interessen und Fähigkeiten ab.